关于扰动方程的零解对部分变元的稳定性

对扰动运动微分方程的零解对部分变元的稳定性进行了讨论,建立了零解对部分变元的稳定性、全局渐近稳定性以及全局一致渐近稳定性的定理。     

一类有理递归序列的全局渐近稳定性

利用逐次代入法研究了一类有理递归序列的全局渐的全局渐近稳定性,给出了该类序列的全局渐近稳定性的一些充分条件,方法简单,易理解。     

一类无穷时滞Volterra积分微分方程的渐近稳定性

研究了一类无穷时滞Volterra积分微分方程零解的渐近稳定性,得到其全局渐近稳定和全局一致渐近稳定的若干判据。     

关于时滞神经网络的全局渐近稳定性

本文讨论了一类时滞神经网络中有关平衡点的全局渐近稳定性的问题.用比较原理和Lyapunov泛函方法,导出了该类神经网络全局渐近稳定性的充分条件.     

具循环系数n 种群Volterra 系统的稳定性

本文研究了一类具循环系数ｎ种数Ｖｏｌｔｅｒｒａ系统,其中ｎ种群在同一环境中生存,且有相同的环境容纳量,利用线性化学方法和Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数的方法讨论了正平衡点的局部稳定性和全局稳定性,从而得到该系统存在全局渐近稳定正平衡状态（全局生态平衡）的充分条件,从某种意义上来说,系统正平衡点在一定的条件下,它的局部渐近稳定性蕴涵着全局渐近稳定性。     

具有年龄结构的艾滋病HIV-1模型的稳定性分析

基于具有年龄结构的艾滋病HIV-1型模型,通过巧妙构造Lyapunov函数,分析由常微分方程和偏微分方程构建成具有年龄结构的艾滋病HIV-1模型的免疫状态的全局渐近稳定性和感染状态的全局渐近稳定性.如果病毒感染的基本再生数R≤1,则免疫状态是全局渐近稳定的.若病毒感染的基本再生数R1,则感染状态是全局渐近稳定的.     

一类随机时滞捕食模型持久性与渐近稳定性的研究（英文）

主要研究具有随机时滞捕食与被捕食者模型的持久性和全局渐近稳定性,通过运用埃托奥公式和蒂尼导数,可以得到满足模型持久性与全局渐近稳定性的充分条件,此外根据这些充分条件我们可以发现扰动项也就是白噪声强度对模型的持久性产生了很大的影响,然而,对全局渐近稳定性没有影响.     

一类具时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

讨论了一类具时滞细胞神经网络平衡点的全局一致渐近稳定性, 通过构造合适的Lyapunov泛函, 得到了三个具时滞细胞神经网络全局一致渐近稳定性的新的充分条件。     

一类分布时滞竞争神经网络的全局渐近稳定性

利用拓扑度理论和Lyapunov泛函,研究了一类分布时滞竞争神经网络的全局渐近稳定性,给出了平衡点的存在唯一性和全局渐近稳定性的判据.实例说明了判据的有效性.     

Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性

讨论了连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的全局渐近稳定性问题，通过利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方式和不等式分析技巧给出了平衡点的全局渐近稳定性的些充分条件。     

一类细胞神经网络的时滞相关全局稳定性判据

研究了一类带有离散和分布时间滞后的不确定时滞细胞神经网络(DCNN)的全局渐进稳定性。应用李亚普诺夫稳定性理论,构造李亚普诺夫泛函,结合Leibniz-Newton公式,给出一个关于时滞细胞神经网络的新颖的全局渐进稳定性判据,所得出的结论依赖于时间滞后的最大值并且以线性矩阵不等式的形式给出。最后给出一个数值例子来说明所提判据的有效性和可行性。     

关于部分变元渐近稳定性定理的推广

利用Lyapunov函数讨论了微分方程dx/dt=f（t,x）的零解关于部分变元的渐近稳定性,得到关于部分变元的渐近稳定和全局渐近稳定的新的判别准则.     

关于时滞细胞神经网络全局稳定性的一些注记

首先证明具有时滞的细胞神经网络平衡点的一个存在性定理．然后，利用这定理分别得到该类神经网络的全局渐进稳定性与全局指数稳定性的判据各一个．最后，给出利用所得的新判据判别时滞细胞神经网络的全局稳定的两个例子。     

关于自治微分系统零解的稳定性

研究了自治微分系统零解的稳定性及全局渐近稳定性,利用Lyapunov直接方法得到了判定自治微分系统零解稳定、全局渐近稳定及不稳定的一些充分条件,并给出了相关例子.     

一类三阶非线性方程的全局稳定性

本文研究一类三阶非线性微分方程的全局稳定性,得到零解全局渐近稳定的充分性定理。     

具有阶段结构的互惠模型解的整体性态

讨论一类具有阶段结构的互惠模型解的整体性态.通过线性化方法和Lyapunov泛函方法分别证明了该模型正平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性.     

Stability Analysis for Stochastic Delayed High-order Neural Networks

In this paper, the global asymptotic stability analysis problem is considered for a class of stochastic high-order neural networks with tin.delays. Based on a Lyapunov-Krasovskii functional and the stochastic stability analysis theory, several sufficient conditions are derived in order to guarantee the global asymptotic convergence of the equilibtium paint in the mean square. Investigation shows that the addressed stochastic highorder delayed neural networks are globally asymptotically stable in the mean square if there are solutions to some linear matrix inequalities （LMIs）. Hence, the global asymptotic stability of the studied stochastic high-order delayed neural networks can be easily checked by the Matlab LMI toolbox. A numerical example is given to demonstrate the usefulness of the proposed global stability criteria.     

一类非线性系统零解的全局渐近稳定性

利用函数方法,得到了系统■dx/dt=h(y)-F(x)dy/dt=-g(x)p(x,y)的零解全局渐近稳定的两个充分条件。     

基于LMI的随机时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类时变时滞与分布时滞的随机神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出了系统全局渐近稳定的充分条件.最后,数值算例说明了结果的正确性.     

具有密度制约的两种群食物链模型的稳定性

讨论了一个具有密度制约的两种群食物链模型解的整体存在性和一致有界性,并应用线性化方法和Lyapunov函数方法分析了该模型非负平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性.