1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Về tính ổn định mũ bình phương trung bình của một lớp hệ vi phân ngẫu nhiên có bước nhảy Markov" ppsx

5 384 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 5
Dung lượng 228,3 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

về tính ổn định mũ bình phương trung bình của một lớp hệvi phân ngẫu nhiên có bước nhảy Markov Nguyễn Tiến Thànha Tóm tắt.. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một điều kiện đủ cho tính

Trang 1

về tính ổn định mũ bình phương trung bình của một lớp hệ

vi phân ngẫu nhiên có bước nhảy Markov

Nguyễn Tiến Thành(a)

Tóm tắt Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một điều kiện đủ cho tính ổn định

mũ bình phương trung bình của một lớp hệ vi phân ngẫu nhiên.

I Mở đầu

Xét hệ vi phân ngẫu nhiên

D(r(t)) = [A(r(t))x(t) + F (x(t), r(t), u) + H(r(t))u]dt

+ G(x(t), r(t), u)dw(t), (1)

ở đây, {r(t)}t≥0là quá trình Markov nhận giá trị trong không gian trạng thái hữu hạn

S = {1, 2, , N }, với ma trận xác suất chuyển Γ = (γij)N ìN xác định bởi

P(r(t + ∆) = j|r(t) = i) =

(

γij∆ + o(∆) nếu i 6= j

1 + γii∆ + o(∆) nếu i = j với ∆ > 0 và γij ≥ 0là xác suất chuyển từ trạng thái i sang trạng thái j được xác định

γii= −X

i6=j

γij

w(t) = (wt1, , wlt)T là quá trình Brown l- chiều

Giả sử (Ω, F, P) là không gian xác suất Kí hiệu |.| chuẩn Euclid Nếu A là ma trận hoặc véc tơ, kí hiệu AT là ma trận chuyển và xác định kAk = sup{|Ax| : |x| = 1}

Đối với hệ (1.1) ta giả thiết A(i), D(i) và H(i) là các ma trận thuộc Rqìq, Rqìqvà Rqìp

chính tắc Brunovsky nghĩa là tồn tại các số nguyên dương k1(i), , kp(i)với Pp

j=1kj(i) =

q sao cho:

(1) A(i) là ma trận khối dạng

A(i) =

Ak1(i) 0 ã ã ã 0

0

0

0 ã ã ã 0 Akp(i)

 ,

1 Nhận bài ngày 05/4/2007 Sửa chữa xong 01/3/2008.

Trang 2

với Ak j (i), 1 6 j 6 plà ma trận Rk j ìk J xác định bởi

Akj(i)=

0 1 0 ã ã ã 0 0

0 0 1 ã ã ã 0 0

ã ã ã

0 0 0 ã ã ã 0 1

0 0 0 0 ã ã ã 0 0

;

(2) H(i) là ma trận khối dạng

H(i) =

bk1(i) 0 0 ã ã ã 0 0

0 bk2(i) 0 0 0

ã ã ã ã

0 0 0 ã ã ã bkp−1(i) 0

0 0 0 ã ã ã 0 bkp(i)

 ,

ở đây bk j (i), 1 6 j 6 plà véc tơ cột thuộc Rk j xác định bởi

bkj(i)=

0

0 1

(3) D(i) là ma trận xác định tương tự A(i)

(4) F = (F1, , Fq) : Rqì S ì Rp−→ Rqvà G = (G1, , Gq) : Rqì S ì Rp −→ Rqìlsao cho

F (0, i, 0) = G(0, i, 0) = 0

và tồn tại λ > 0 sao cho thoả mãn ∀j, 1 6 j 6 q, x ∈ Rqvà u ∈ Rp,

|Fj(x, i)| + |Gj(x, i)| 6 λ|πj(x)|

với πj là phép chiếu chính tắc từ Rqvào Rj;

(5) u là biến điều khiển ngược tuyến tính Xét α ∈ R, α > 1, với mọi i ∈ S và xác

định ma trận chéo

φ(i) =

α−1i 0 ã ã ã 0

0

0

0 ã ã ã 0 αi−q

ã

Trang 3

Do giả thiết của cặp ma trận (A(i), H(i)) khi đó tồn tại ma trận K(i) ∈ Rpìq(R)sao cho

M (i) = A(i) + H(i)K(i)là ma trận ổn định Tức là tồn tại duy nhất ma trận đối xứng, xác định dương P (i) thoả mãn phương trình sau

MT(i)P (i)D(i) + DT(i)P (i)M (i) = −I (2)

Định nghĩa 1.1 Nghiệm tầm thường x ≡ 0 của hệ (1) gọi là ổn định mũ bình phương trung bình nếu tồn tại α, tồn tại β dương sao cho

Ekx(t, t0, x0)k26 αkx0k2e−β(t−t0 ),với mọi t ≥ t0

Bổ đề 1.1 ([3]) Với các giả thiết về F và G như trên, với mọi x ∈ Rq và u ∈ Rpta có

|φ(i)F (x, i, u)| 6√qλ|φ(i)x|

|φ(i)G(x, i, u)| 6√qλ|φ(i)x|

Bổ đề 1.2 ([3]) Ta có các tính chất sau

(i) αiφ−1(i)A(i)φ(i) = A(i); αiφ−1(i)D(i)φ(i) = D(i),

(ii) với mọi ma trận K(i) ∈ Rpìq, khi đó tồn tại ma trận K(i) sao cho

H(i)K(i) = αiφ−1(i)H(i)K(i)φ(i)

và K(i) xác định bởi

K(i) = αiHT(i)φ−1(i)H(i)K(i)φ(i),

(iii) Với mọi x ∈ Rq

α−qi |x| 6 |φ(i)x| 6 α−1i |x|

Giả sử V ∈ C2,1(Rnì R+ì S; R+), ta xác định một toán tử LV từ Rnì R+ì S vào

Rbởi

LV (x, t, i) = Vt(x, t, i) + Vx(x, t, i)f (x, t, i)

+1

2trace[g

T(x, t, i)Vxx(x, t, i)g(x, t, i)] +

N

X

j=1

γijV (x, t, i),

ở đây

f (x, t, i) = F (x(t), r(t), u) g(x, t, i) = G(x(t), r(t), u)dw(t)

Trang 4

Vt= ∂V

∂t , Vx= (

∂V

∂x1, ,

∂V

∂xn)

Vxx= ( ∂

2V

∂xi∂xj

)nìn

Định lý 1.1 ([4]) Nếu tồn tại hàm V (x, i) ∈ C2,1(Rnì R+ì S; R+)và các hằng số dương

c1, c2 và c3 sao cho

c1|x|2 6 V (x, i) 6 c2|x|2 và

LV (x, i) < −c3|x|2 thì nghiệm tầm thường của hệ (1) ổn định mũ bình phương trung bình

II kết quả chính

Định lý 2.1 Với u = K(i)x thì nghiệm tầm thường của hệ (1) ổn định mũ bình phương trung bình nếu tồn tại αi, i ∈ S sao cho điều kiện sau được thoả mãn

−α2

iφ2(i) +PN

j=1γijDT(j)φ(j)D(j) p(2λαikDk√q + qλ2)kP kφ(i) p(2λαikDk√q + qλ2)kP kφ(i) −I

!

< 0

Bổ đề 2.2 ([2]) Cho M, N, R là các ma trận hằng với chiều phù hợp sao cho R = RT và

M = MT Khi đó M + NR−1NT < 0 khi và chỉ khi



M N

NT −R



< 0

ở đây R = RT là ma trận đối xứng xác định dương

Chứng minh định lý 2.1 Nhờ bổ đề 1.2, với mỗi i ∈ S tồn tại ma trận K(i) ∈ Rpìq(R) sao cho

A(i) + H(i)K(i) = αiφ−1(i)M (i)φ(i) (3)

Ta lấy hàm Lyapunov như sau

V (x, i) = (D(i)x)Tφ(i)P (i)φ(i)(D(i)x)

Khi đó

LV (x, i) =trace[GT(x, i, u)φ(i)P (i)φ(i)G(x, i, u)]+

2xTDT(i)φ(i)P (i)φ(i)F (x, i, u) + xT

N

X

j=1

γijDT(j)φ(j)P (j)φ(j)D(j)x

+ xT[(A(i) + H(i)K(i))Tφ(i)P (i)φ(i)D(i)

+ DT(i)φ(i)P (i)φ(i)(A(i) + H(i)K(i))]x

Trang 5

Đặt kP k = max{kP (i)k, i ∈ S}, kDk = max{kD(i)k, i ∈ S}, theo các đẳng thức (2), (3)

ta có

LV (x, i) = 2αixTφ(i)DT(i)P (i)φ(i)F (x, i, u)+

+ xT

N

X

j=1

γijDT(j)φ(j)P (j)φ(j)D(j)x

+ α2ixTφ(i)[(M (i)TP (i)D(i) + DT(i)P (i)M (i)]φ(i)x

+trace[GT(x, i, u)φ(i)P (i)φ(i)G(x, i, u)]

6 −α2ixTφ(i)φ(i)x + xT

N

X

j=1

γijDT(j)φ(j)P (j)φ(j)D(j)x

+ kP k2αikDk|φ(i)x||φ(i)F (x, i, u)| + |φ(i)G(x, i, u)|2 Theo bổ đề 1.1 ta có :

|φ(i)F (x, i, u)| 6√qλ|φ(i)x|

|φ(i)G(x, i, u)|2 6 qλ2|φ(i)x|2 suy ra

LV (x, i) 6 −α2

i+(2αikDk√qλ+qλ2)kP k|φ(i)x|2+xTPN

j=1γijDT(j)φ(j)P (j)φ(j)D(j)x

Từ bổ đề 2.2 và kết hợp với giả thiết ta suy ra tồn tại c > 0 sao cho

LV (x, i) 6 −c|x|2

Từ đó, sử dụng định lí 1.1 ta có nghiệm tầm thường của hệ (1) ổn định mũ bình phương trung bình

Tài liệu tham khảo

[1] A El Bouhtouri and K El Hardi, Robust stabilization of jump linear systems with multi-plicative noise, IMA Journal math control and information 20, 1-19, 2003

[2] Boyd, S., El Ghaoui, L., Feron, R and Balakrishnan, Linear Matrix Inequalities in system and Control Theory,SIAM, Philadelphia, 1994

[3] Florchinger, P., A Iggidr, G Sallet, Stabilization of a class of nonlinear stochastic systems,Stoch Proc Appl., 50, 235-243, 1994

[4] Mao, X., stability of stochastic differential equations with Markovian switching, Stoch Proce Appl., 79, 45-67, 1999

Summary

on the exponential stability in mean square for a class of stochastic differential systems with Markovian switching

In this paper we give a sufficient condition of exponential stability in mean square for a class of stochastic differential systems

(a)Trường Cao đẳng nghề Nha Trang.

Ngày đăng: 23/07/2014, 13:21

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm