两类三阶非自治系统的全局渐近稳定性

利用L iapunov函数法,给出两类方程…x g(x。)x。 bx。 f(x)=e(t,x,x,。x。)和…x g(x。)x。 f(x)x。 cx=e(t,x,x,。x。)零解全局渐近稳定性的充分条件,推广文献[1~4]中的相关结论.     

变时滞非线性细胞神经网络稳定性分析

通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式(linear matrix inequatity,LMI),研究变时滞非线性细胞神经网络渐近稳定性,利用牛顿-莱布尼兹公式,一些参数矩阵表达出系统变量之间的关系。从而得出一个具有变时滞相关的全局渐近稳定性判据,其扩展并改善了以前文献的结果。数值及仿真例子验证了结果的有效性。     

有心力场中轨道稳定性的教学研讨

本文指出了目前力学教材中关于有心力场轨道稳定性论证中的缺陷,按照正确的运动稳定性理论,提出了二种新的教学方案。并据此对轨道稳定性作了更深入的探讨,对一些文献中的错误作了指正。     

两类非线性三阶方程组部分变元渐近稳定的李雅普诺夫函数构造

关于非线性三阶微分方程组的解对两个变元渐近稳定的李雅普诺夫函数构造,在文献中尚未看到,我们就这一问题对两类非线性三阶方程组进行了探讨,得出了两个结论,并分别给出了函数的构造公式。     

时滞依赖的变延时细胞神经网络的指数稳定性

细胞神经网络(CNNS)由于有许多重要的应用价值，所以它的稳定性分析一直是神经网络领域里的一个重要课题．近年来，神经动力系统的定性分析吸引了众多学的关注．在神经网络的电子器件实现中，出现了许多问题，诸如：转换延时，积分器，连接延时等．在这种情况下，在系统模型中一定要引进一个延时参数．要制造高质量的微电子神经网络，研究带有延时的神经动力行为是特别重要的．献[1～11]研究了时滞神经网络的全局稳定性；献[5，9，12，13]给出了有关延时细胞神经网络(DCNNs)全局稳定的充分条件，但是在这些章中，细胞的输出函数要求是一个分段线性函数并且延时是一个常量；献[10，13]虽然不再要求细胞的输出函数为分段线性函数，但是仍要求它的延时项是一个常数．在Lyapunov稳定性理论及矩阵不等式的基础上，给出了一个保证变延时细胞神经网络平衡点存在唯一并且全局指数稳定的充分条件．这个条件对参数变延时做了一个限制．给出了一个具体的数值例子及其仿其结果来说明我们结果的可行性．     

一类变时延细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有可变时延的细胞神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性,利用Brouwer不动点定理和推广的Halanaly时延微分不等式,构造合适的Lyapunov函数,获得了该神经网络全局指数稳定的简单实用的判别条件。一个例子说明了它的应用。     

一类四阶非线性微分方程解的有界性及稳定性

本文利用Liapunov函数方法，研究了一类四阶非线性微分方程解的稳定性及有界性，得出了解的有界性及稳定性存在的充分条件。     

一类三阶非线性微分方程解的稳定性

运用Liapunov函数方法 ,研究了一类三阶非线性微分方程解的稳定性 ,得到了保证零解渐近稳定的充分条件     

dx_i/dt=-a_(ii)(t)f_(ii)(x_i)+sum(a_(ij)(t)f_(ij)(x_j)) from j=1(j≠i) to n 的解的全局稳定性

讨论了系统dx_i/dt=-a_(ii)(t)f_(ii)(x_i)+sum(a_(ij)(t)f_(ij)(x_j)) from j=1(j≠i) to n(i＝1,...,n),应用大系统的分解理论,得到了该系统零解全局稳定的充分条件.此条件简明扼要,容易验证,实用方便.