区间时变时滞离散广义系统的稳定与镇定

研究了一类区间时变时滞离散广义系统的稳定与镇定问题。利用一个新构造的Lyapunov泛函和线性矩阵不等式方法,给出了使得系统正则、因果且稳定的时滞相关型稳定性新判据,并在其基础上得到了系统状态反馈镇定控制律的一个直接的设计方法。在讨论过程中,充分考虑了系统时变时滞信息,且保留了Lyapunov泛函导数中的有用项,使得结果具有较小保守性。数值实例表明了方法的有效性和优越性。     

流数据驱动的多层非线性动力学网络重构

现实世界中许多复杂的非线性动力学系统需要用多层网络来描述.如何从观测到的流数据中揭示多层非线性动力学网络结构的重构问题是对动力学系统研究的核心问题之一.虽然学者们提出了许多从静态数据中重构多层动力学网络结构的方法,但是它们很难从流数据中重构多层网络结构.由于该问题的困难性,截止目前,还没有适用于流数据的多层非线性动力学网络重构模型及其优化算法.针对此,本文提出流数据驱动的多层动力学网络重构框架,称为OMNR(online multilayer network reconstruction). OMNR首先建立了流数据驱动的在线多层非线性动力学网络重构模型,然后提出一种基于FTRL(follow-the-regularized-leader)的在线学习方法来优化该模型. OMNR每次只考虑一个事例来更新网络结构,非常适合处理流数据.而且, OMNR空间复杂度非常低,适合大数据任务.最后,在多层网络的Lorenz和R?ssler动力学系统上验证了OMNR可以有效地解决流数据驱动的多层动力学网络重构问题,填补了流数据驱动的多层非线性动力学网络重构技术的空白.     

基于文献计量分析的全球系统动力学研究力量分布及合作网络研究

本研究基于社会网络理论,以美国科学引文索引数据库扩展版(SCI-EXPANDED)和社会科学引文索引数据库(SSCI)收录,发表于1981~2013年间的1160篇论文题录数据为研究对象,对系统动力学领域的研究力量分布及全球合作网络进行了分析。研究发现:过去30余年来越来越多国家/研究机构涉足于系统动力学研究。大多数论文发表量较多的国家/机构在全球合著网络中都处于较为核心的地位。其中,美国、英国位列第一梯队。此外,部分国家/机构的表现,无论是在论文产出质量上还是在合作网络中的地位上,均与其论文产出规模的表现存在差异性。     

Banach空间中时变广义分布参数系统的可解性

广义分布参数系统是比分布参数系统更常见的一类系统,二者有着本质的区别,如广义分布参数系统受到干扰时会引起脉冲行为等．广义分布参数系统的可解性问题是广义分布参数系统研究的重要问题之一．本文主要研究Banach空间中时变广义分布参数系统的可解性问题．首先,讨论Banach空间中由有界线性算子所引导的广义发展算子及其性质,定义了广义发展算子的生成元．证明了广义发展算子的存在性;然后,应用广义发展算子研究时变广义分布参数系统的可解性问题,证明了强解的存在性和唯一性,并应用广义发展算子给出了时变广义分布参数系统强解的构造性表达式．所得结果对于研究时变广义分布参数系统的稳定性问题、能控性问题及最优控制问题等都有重要的理论及应用价值．