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Vector Lyapunov functionspractical stability nonlinear impulsive functional differential equations

Vector Lyapunov functionspractical stability nonlinear impulsive functional differential equations
Vector Lyapunov functionspractical stability nonlinear impulsive functional differential equations

J.Math.Anal.Appl.325(2007)612–623

https://www.wendangku.net/doc/865399564.html,/locate/jmaa

Vector Lyapunov functions for practical stability

of nonlinear impulsive functional differential equations

Ivanka M.Stamova

Department of Mathematics,Bourgas Free University,8000Bourgas,Bulgaria

Received 29September 2005

Available online 9March 2006

Submitted by William F.Ames

Abstract

This paper studies the practical stability of the solutions of nonlinear impulsive functional differential equations.The obtained results are based on the method of vector Lyapunov functions and on differential inequalities for piecewise continuous functions.Examples are given to illustrate our results.

?2006Elsevier Inc.All rights reserved.

Keywords:Practical stability;Impulsive functional differential equations;Vector Lyapunov functions

1.Introduction

Impulsive differential equations arise naturally from a wide variety of applications such as air-craft control,inspection process in operations research,drug administration,and threshold theory in biology.There has been a signi?cant development in the theory of impulsive differential equa-tions in the past 10years (see monographs [3,4,13,20]).Now there also exists a well-developed qualitative theory of functional differential equations [2,9–12].However,not so much has been developed in the direction of impulsive functional differential equations.In the few publications dedicated to this subject,earlier works were done by Anokhin [1]and Gopalsamy and Zhang [8].Recently,some qualitative properties (oscillation,asymptotic behavior and stability)are investi-gated by several authors (see [5–7,18,21,23,24]).

The ef?cient applications of impulsive functional differential equations to mathematical sim-ulation requires the ?nding of criteria for stability of their solutions.

E-mail address:stamova@bfu.bg.

0022-247X/$–see front matter ?2006Elsevier Inc.All rights reserved.

doi:10.1016/j.jmaa.2006.02.019

I.M.Stamova /J.Math.Anal.Appl.325(2007)612–623613

In the study of Lyapunov stability,an interesting set of problems deal with bringing sets close to a certain state,rather than the state x =0.The desired state of a system may be mathemati-cally unstable and yet the system may oscillate suf?ciently near this state that its performance is acceptable.Many problems fall into this category including the travel of a space vehicle between two points,an aircraft or a missile which may oscillate around a mathematically unstable course yet its performance may be acceptable,the problem in a chemical process of keeping the temper-ature within certain bounds,etc.Such considerations led to the notion of practical stability which is neither weaker nor stronger than Lyapunov stability.The main results in this prospect are due to Martynyuk [14,16,17].

It is well known that employing several Lyapunov functions in the investigation of the quali-tative behavior of the solutions of differential equations is more useful than employing a single one,since each function can satisfy less rigid requirements.Hence,the corresponding theory,known as the method of vector Lyapunov functions,offers a very ?exible mechanism [15].

In this paper,we use piecewise continuous vector Lyapunov functions to study practical stabil-ity of the solutions of nonlinear impulsive functional differential equations.The main results are obtained by means of the comparison principle coupled with the Razumikhin technique [14,19].Examples are given to illustrate our results.

2.Statement of the problem.Preliminary notes and de?nitions

Let R n be the n -dimensional Euclidean space with norm |x |=( n i =1x 2i )

1/2,Ωbe a bounded domain in R n containing the origin and R +=[0,∞).Let t 0∈R ,τ>0.Consider the system of impulsive functional differential equations ˙x(t)=f (t,x(t),x t ),t >t 0,t =t k , x(t k )=x(t k +0)?x(t k )=I k (x(t k )),t k >t 0,k =1,2,...,

(1)where f :(t 0,∞)×Ω×D →R n ;D ={φ:[?τ,0]→Ω,φ(t)is continuous everywhere ex-

cept at ?nite number of points ?t

at which φ(?t ?0)and φ(?t +0)exist and φ(?t ?0)=φ(?t )};I k :Ω→Ω,k =1,2,...;t 0t 0,x t ∈D is de?ned by x t =x(t +s),?τ s 0.Let ?0∈D .Denote by x(t ;t 0,?0)the solution of system (1)satisfying the initial conditions: x(t ;t 0,?0)=?0(t ?t 0),t 0?τ t t 0,x(t 0+0;t 0,?0)=?0(0).

(2)The solution x(t)=x(t ;t 0,?0)of the initial value problem (1),(2)is characterized by the fol-lowing:

(a)For t 0?τ t t 0the solution x(t)satis?ed the initial conditions (2).

(b)For t 0

˙x(t)=f t,x(t),x t ,t >t 0,

x t 0=?0(s),?τ s 0.

At the moment t =t 1the mapping point (t,x(t ;t 0,?0))of the extended phase space jumps momentarily from the position (t 1,x(t 1;t 0,?0))to the position (t 1,x(t 1;t 0,?0)+I 1(x(t 1;t 0,?0))).

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(c)For t 1t 1,

y t 1=?1,?1∈D,

where ?1(t ?t 1)=????0(t ?t 1),t ∈[t 0?τ,t 0]∩[t 1?τ,t 1],

x(t ;t 0,?0),t ∈(t 0,t 1)∩[t 1?τ,t 1],x(t ;t 0,?0)+I 1(t ;t 0,?0),t =t 1.

At the moment t =t 2the mapping point (t,x(t))jumps momentarily,etc.

The solution x(t ;t 0,?0)of problem (1),(2)is a piecewise continuous function for t >t 0with points of discontinuity of the ?rst kind t =t k ,k =1,2,...,at which it is continuous from the left.

Introduce the following notations:

I =[t 0?τ,∞);I 0=[t 0,∞);G k = (t,x)∈I 0×Ω:t k ?1

k =1,2,...;G =∞

k =1G k ; φ =sup s ∈[?τ,0]

φ(s) is the norm of the function φ∈D.Together with system (1)we shall consider the system ˙u =g(t,u),t >t 0,t =t k ,

u(t k )=B k (u(t k )),t k >t 0,k =1,2,...,(3)

where g :(t 0,∞)×R m +→R m +,B k :R m +→R m +,k =1,2,....Denote by u +(t ;t 0,u 0)the maximal solution of system (3)satisfying the initial condition u +(t 0+0;t 0,u 0)=u 0∈R m +

.De?nition 1.System (1)is said to be:

(PS 1)practically stable with respect to (λ,A)if given (λ,A)with 0<λ

lim t →∞|x(t ;t 0,?0)|=0.

Other practical stability notions can be de?ned based on this de?nition.See [14]for details.Introduce in R m a partial ordering de?ned in the following natural way:For u,v ∈R m we will write u v (u >v )if and only if u j v j (u j >v j )for any j =1,2,...,m .

De?nition 2.The function ψ:R m +→R m +is said to be monotone nondecreasing in R m +if ψ(u)>ψ(v)for u >v and ψ(u) ψ(v)for u v (u,v ∈R m +

).De?nition 3.The function g :(t 0,∞)×R m +→R m +is said to be quasi monotone nondecreas-ing in (t 0,∞)×R m +if for each pair of points (t,u)and (t,v)from (t 0,∞)×R m +and for j ∈{1,2,...,m }the inequality g j (t,u) g j (t,v)holds whenever u j =v j and u j v j for

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j =1,2,...,m ,i =j ,i.e.,for any ?xed t ∈(t 0,∞)and any j ∈{1,2,...,m }the function g j (t,u)is nondecreasing with respect to (u 1,u 2,...,u j ?1,u j +1,...,u m ).

Let J ?R be an interval.De?ne the following classes of functions:

PC J,R n = σ:J →R n :σ(t)is continuous everywhere except some points t k

at which σ(t k ?0)and σ(t k +0)exist and σ(t k ?0)=σ(t k ),k =1,2,... ;

PC 1 J,R n = σ∈PC J,R n :σ(t)is continuously differentiable everywhere except

some points t k at which ˙σ(t k ?0)and ˙σ(t k +0)exist and ˙σ(t k ?0)=˙σ(t k ),k =1,2,... ;

K = a ∈C [R +,R +]:a(u)is strictly increasing and such that a(0)=0 ;CK = a ∈C [t 0,∞)×R +,R + :a(t,u)∈K for each t ∈[t 0,∞) ;S(α)= x ∈R n :|x |<α .

In the further considerations we shall use the class V 0of piecewise continuous auxiliary func-tions V :[t 0,∞)×Ω→R m +which are analogues of Lyapunov’s functions [22].V 0= V :I 0×Ω→R m +:V ∈C G,R m +

,V (t,0)=0for t ∈[t 0,∞),V is locally Lipschitzian in x ∈Ωon each of the sets G k ,

V (t k ?0,x)=V (t k ,x)and V (t k +0,x)=lim t →t k t>t k V (t,x)exists .We also introduce the following class of functions:

Ω1= x ∈PC [I 0,Ω]:V s,x(s) V t,x(t) ,t ?τ s t,t ∈I 0,V ∈V 0 .

Let V ∈V 0.For x ∈PC [I 0,Ω]and t ∈I 0,t =t k ,k =1,2,...,we de?ne the function D ?V t,x(t) =lim inf h →0?

h ?1 V t +h,x(t)+hf t,x(t),x t ?V t,x(t) .Introduce the following conditions:

(H1)f ∈C [(t 0,∞)×Ω×D,R n ].(H2)The function f is Lipschitz continuous with respect to its second and third arguments in

(t 0,∞)×Ω×D uniformly on t ∈(t 0,∞).

(H3)f (t,0,0)=0,for t ∈(t 0,∞).

(H4)I k ∈C [Ω,Ω],k =1,2,....(H5)I k (0)=0,k =1,2,....

(H6)The functions (I +I k ):Ω→Ω,k =1,2,...,where I is the identity in Ω.

(H7)t 0

(H8)lim k →∞t k =∞.

In the proof of the main results we shall use the following lemma:

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Lemma 1.[5,7]Let the following conditions hold :

1.Conditions (H1),(H2),(H4),(H6)–(H8)are met.

2.The function g is quasimonotone nondecreasing,continuous in the sets (t k ,t k +1]×R m +,k ∈N ∪{0}and for each k ∈N ∪{0}and v ∈R m +

there exists the ?nite limit lim (t,u)→(t,v)t>t k g(t,u).

3.The functions ψk :R m +→R m +,ψk (u)=u +B k (u),k =1,2,...,are monotone nondecreas-ing in R m +.

4.The maximal solution u +(t ;t 0,u 0)of system (3)is de?ned in the interval I 0.

5.The solution x =x(t ;t 0,?0)of problem (1),(2)is such that x ∈PC [I,Ω]∩PC 1[I 0,Ω].

6.The function V ∈V 0is such that V t 0,?0(t 0) u 0

and the inequalities

D ?V t,x(t) g t,V t,x(t) ,t =t k ,k =1,2,...,V t k +0,x(t k )+I k x(t k ) ψk V t k ,x(t k ) ,k =1,2,...,

are valid for t ∈I 0and x ∈Ω1.

Then V t,x(t ;t 0,?0) u +(t ;t 0,u 0)

for t ∈I 0.

3.Main results

Theorem 1.Assume that :

1.

The conditions of Lemma 1are satis?ed.2.

0<λ

g(t,0)=0for t ∈I 0.4.

B k (0)=0,k =1,2,....

5.There exist functions a,b ∈K such that a |x | L 0(t,x) b |x | (t,x)∈I 0×S(A),where L 0(t,x)= m i =1V i (t,x).

6.b(λ)

Proof.1.We shall ?rst prove practical stability of (1).Suppose that (3)is practically stable with respect to (b(λ),a(A)).Then we have

m

i =1u i 0

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for some given t 0∈R ,where u 0=(u 01,...,u 0m )T and u(t ;t 0,u 0)is any solution of (3)de?ned in the interval I 0.

Setting u 0=V (t 0,?0(0)),we get by Lemma 1,V t,x(t ;t 0,?0) u + t ;t 0,V t 0,?0(0) for t ∈I 0.(5)Let

?0 <λ.

(6)Then,because of condition 5of Theorem 1and (6),it follows L 0 t 0,?0(0) b ?0(0) b ?0 b(λ)

which due to (4)implies

m

i =1u +i t ;t 0,V t 0,?0(0)

Consequently,from condition 5of Theorem 1,(5)and (7)we obtain

a x(t ;t 0,?0) L 0 t,x(t ;t 0,?0) m i =1u +i

t ;t 0,V t 0,?0(0)

Hence |x(t ;t 0,?0)|

m

i =1u i 0

for every t 0∈R .We claim that ?0 <λimplies |x(t ;t 0,?0)|t 0such that, x(t ?;t 0,?0) A, x(t ;t 0,?0)

a(A) a x t 0;t 0,?0 L 0 t 0,x(t ;t 0,?0)

m

i =1u +i

t 0;t 0,V t 0,?0 t 0?t k

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The contradiction obtained proves that (1)is uniformly practically stable.The proof is com-plete.2

Note that in Theorem 1,we have used the function L 0(t,x)= m i =1V i (t,x)as a measure

and consequently,we need to modify the de?nition of practical stability of (3)as follows:For example,(3)is practically stable with respect to (b(λ),a(A))if (4)is satis?ed for some given t 0∈R .We could use other convenient measures such as

L 0(t,x)=max 1 i m

V i (t,x),L 0(t,x)=m

i =1

d i V i (t,x),wher

e d ∈R m +,or L 0(t,x)=Q V (t,x) ,

where Q :R m +→R +and Q(u)is nondecreasing in u ,and appropriate modi?cations of practical stability de?nitions are employed for system (3).

The following example will demonstrate Theorem 1.

Example 1.Consider the system ???˙x(t)=n(t)y(t)+m(t)x(t)[x 2(t ?h)+y 2(t ?h)],t =t k ,t >0,˙y(t)=?n(t)x(t)+m(t)y(t)[x 2(t ?h)+y 2(t ?h)],t =t k ,t >0, x(t k )=c k x(t k ), y(t k )=d k y(t k ),k =1,2,...,(12)

where x,y ∈R ,h >0,the functions n(t)and m(t)are continuous in (0,∞),?1 c k <0,?1 d k <0,0

y(s)=?2(s),s ∈[?h,0],

where the functions ?1and ?2are continuous in [?h,0].

Choose

V (t,x,y)=x 2+y 2=r 2(s).

Then Ω1= col x(t),y(t) ∈PC R +,R 2 :r 2(s) r 2(t),t ?h s t,t 0 (13)and for t >0,t =t k ,(x,y)∈Ω1we have

D ?V t,x(t),y(t) =2m(t)x 2(t)r 2(t ?h)+2m(t)y 2(t)r 2(t ?h) 2m(t)V 2 t,x(t),y(t) .

Also

V t k +0,x(t k )+c k x(t k ),y(t k )+d k y(t k ) =(1+c k )2x 2(t k )+(1+d k )2y 2(t k ) V t k ,x(t k ),y(t k ) .

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Consider the comparison system ???˙u(t)=2m(t)u 2(t),t =t k ,t >0,u(0)=u 0,u(t k +0)=u(t k ),k =1,2,...,

(14)where u ∈R +and u 0=?21(0)+?22(0)=r 2(0).The general solution of system (14)is given by

u(t)= u ?10?2t

0m(t)dt

?1.(15)

It is clear that the trivial solution of (14)is stable if m(t) 0,t 0.If m(t)>0,t 0,then the trivial solution of (14)is stable when the integral

t

0m(t)dt

(16)

is bounded and unstable when (16)is unbounded.Let A =2λ.We can take a(u)=b(u)=u 2.Suppose that t 0m(t)dt =β>0.It therefore

follows from (15)that system (14)is practically stable if β 32.

Hence we get,by Theorem 1that system (12)is practically stable if β 32.

In Example 1,we have used the single Lyapunov function V (t,x).In this case the function L 0(t,x)=V (t,x).

To demonstrate the advantage of employing several Lyapunov functions,let us consider the following example.

Example 2.Consider the system ???????˙x(t)=e ?t x(t ?h)+y(t ?h)sin t ?(x 3+xy 2)sin 2t,t =t k ,˙y(t)=x(t ?h)sin t +e ?t y(t ?h)?(x 2y +y 3)sin 2t,

t =t k , x(t)=a k x(t)+b k y(t),t =t k ,k =1,2,..., y(t)=b k x(t)+a k y(t),t =t k ,k =1,2,...,(17)

where t >0,h >0,

a k =12 1+c k + 1+d k ?2 ,

b k =12 1+

c k ? 1+

d k ,?1

0

Suppose that we choose a single Lyapunov function V (t,x,y)=x 2+y 2.Then the set Ω1is given by (13).Hence,using the inequality 2|ab | a 2+b 2and observing that (x 2+y 2)2sin 2t 0,we get D ?V t,x(t),y(t) =2x(t)˙x(t)

+2y(t)˙y(t) 4 e ?t +|sin t | V t,x(t),y(t) ,for t 0,t =t k and (x,y)∈Ω1.

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Also V t k +0,x(t k )+a k x(t k )+b k y(t k ),y(t k )+b k x(t k )+a k y(t k ) = (1+a k )x(t k )+b k y(t k ) 2+ (1+a k )y(t k )+b k x(t k ) 2 V t k ,x(t k ),y(t k ) +2|c k ?d k |V t k ,x(t k ),y(t k ) ,k =1,2,....

It is clear that ˙u(t)=4[|e ?t |+|sin t |]u(t),t =t k ,t >0,

u(t k )=2|c k ?d k |u(t k ),k =1,2,...,

where u ∈R +,is not practically stable and consequently,we cannot deduce any information about the practical stability of system (17)from Theorem 1,even though system (17)is practi-cally stable.

Now,let us take the function V =(V 1,V 2),where the functions V 1and V 2are de?ned by V 1(t,x,y)=12(x +y)2,V 2(t,x,y)=12(x ?y)2so that L 0(t,x,y)=x 2+y 2.This means that we can take a(u)=b(u)=u 2.Then Ω1= (x,y)∈PC R +,R 2+ :V s,x(s),y(s) V t,x(t),y(t) ,t ?h s t,t 0 .Moreover,for t 0and (x,y)∈Ω1the following vectorial inequalities:D ?V t,x(t),y(t) g t,V t,x(t),y(t) ,t =t k ,k =1,2,...,V t k +0,x(t k )+ x(t k ),y(t k )+ y(t k ) ψk V t k ,x(t k ),y(t k ) ,

k =1,2,...,are satis?ed with g =(g 1,g 2),where g 1(t,u 1,u 2)=2 e ?t +sin t u 1,g 2(t,u 1,u 2)=2 e ?t ?sin t u 2and ψk (u)=u +C k u,k =1,2,...,where C k = c k 00d k .It is obvious that the functions g and ψk satisfy conditions 2and 3of Lemma 1and the comparison system ???˙u 1(t)=2(e ?t +sin t)u 1(t),t =t k ,˙u 2(t)=2(e ?t ?sin t)u 2(t),t =t k , u 1(t k )=c k u 1(t k ), u 2(t k )=d k u 2(t k ),k =1,2,...,

is practically stable for any 0<λ

Theorem 1implies that system (17)is also practically stable.

We have assumed in Theorem 1stronger requirements on L 0only to unify all the practical results in one theorem.This puts burden on the comparison system (3).However,to obtain only nonuniform practical stability criteria,we could weaken certain assumptions of Theorem 1as in the next result.

Theorem 2.Assume that the conditions of Theorem 1hold with the following changes in condi-tions 5and 6:

5?.There exist functions a ∈K and b ∈CK,such that a |x | L 0(t,x) b t,|x | (t,x)∈I 0×Ω.

6?.b(t 0,λ)

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Then,the uniform or nouniform practical stability properties of system (3)with respect to (b(t 0,λ),a(A)),imply the corresponding nouniform practical stability properties of system (1)with respect to (λ,A).

We shall next consider a result which gives practical asymptotic stability of (1).We will use two Lyapunov like functions.

Theorem 3.Assume that :

1.0<λ

2.The functions V ,W ∈V 0and a,c ∈K ,b ∈CK are such that

a |x | L 0(t,x)

b t,|x | (t,x)∈I 0×S(A),(18)

c |x | e W (t,x)(t,x)∈I 0×S(A),

(19)where e ∈R m +,e =(1,1,...,1).3.The inequalities

D ?V t,x(t) ?d L 1 t,x(t) e,

t =t k ,k =1,2,...,(20)

where L 1(t,x)= m i =1W i (t,x),V t k +0,x(t k )+I k x(t k ) V t k ,x(t k ) ,k =1,2,...,(21)W t k +0,x(t k )+I k x(t k ) W t k ,x(t k ) ,k =1,2,...,

(22)

are valid for d ∈K ,t ∈I 0and x ∈Ω1.

4.The function D ?W (t,x(t))is bounded in G .

5.b(t 0,λ)

Then,system (1)is practically asymptotically stable with respect to (λ,A).Proof.By Theorem 1with g(t,u)≡?d(u)e and ψk (u)≡u ,t ∈I 0,k =1,2,...,it fol-lows because of conditions for the function W ∈V 0that system (1)is practically stable.Hence,it is enough to prove that every solution x(t)=x(t ;t 0,?0)with ?0 <λsatis?es lim t →∞|x(t ;t 0,?0)|=0.

Suppose that this is not true.Then there exist ?0∈D : ?0 <λ,β>0,r >0,and a sequence {ξk }∞k =1∈I 0such that for k =1,2,...,the following inequalities are valid:ξk ?ξk ?1 β,

x(ξk ;t 0,?0) r.(23)From the last inequality and (19)we get

W ξk ,x(ξk ;t 0,?0) c(r)e,k =1,2,....(24)From condition 4of Theorem 3it follows that there exists a constant M ∈R +such that

sup D ?W t,x(t) :t ∈G Me.

(25)By (22),(24)and (25)we obtain

622I.M.Stamova/J.Math.Anal.Appl.325(2007)612–623

W

t,x(t;t0,?0)

W

ξk,x(ξk;t0,?0)

+

t

ξk

D?W

s,x(s;t0,?0)

ds =W

ξk,x(ξk;t0,?0)

?

ξk

t

D?W

s,x(s;t0,?0)

ds

c(r)e?Me(ξk?t) c(r)e?Meε>c(r)e

2

for t∈[ξk?ε,ξk],where0<ε

From the estimate obtained,making use of(20)and(21),we conclude that forξR∈{ξk}∞k=1, we have

0 V

ξR,x(ξR;t0,?0)

V

t0,?0(0)

+

ξR

t0

D?V

s,x(s;t0,?0)

ds

V

t0,?0(0)

+

R

k=1

ξk

ξk?ε

D?V

s,x(s;t0,?0)

ds

V

t0,?0(0)

?

R

k=1

ξk

ξk?ε

d

L1

s,x(s;t0,?0)

ds

V

t0,?0(0)

?Rd

mc(r)

2

εe

which contradicts(18)for large R.

Thus lim t→∞|x(t;t0,?0)|=0.The proof is therefore complete.2

Corollary1.In Theorem3,the following choices of W(t,x)are admissible to yield the same conclusion:

(i)W(t,x)=|x|e provided that f is bounded on(t0,∞)×S(A)×D;

(ii)W(t,x)=V(t,x).

Example3.Consider

???˙x(t)=[sin(ln(t+1))+cos(ln(t+1))?2]x(t?h),t=t k,t>0,

x(s)=?(s),s∈[?h,0],

x(t k)=βk x(t k),k=1,2,...,

(26)

where x∈R;h>0;?1 βk<0;the function?(t)is continuous in[?h,0];0

Let

V(x)=|x|2.

I.M.Stamova /J.Math.Anal.Appl.325(2007)612–623623

Then Ω1= x(t)∈PC [R +,R ]:|x |2(s) |x |2(t),t ?h s t,t 0 .

For t >0and x ∈Ω1we have D ?V x(t) λ (t)V x(t) =?W t,x(t) ,t =t k ,V x(t k )+βk x(t k ) (1+βk )2V x(t k ) ,k =1,2,...,W t k +0,x(t k )+βk x(t k ) (1+βk )2W t k ,x(t k ) ,k =1,2,...,

where λ(t)=exp [?2(t +1)(2?sin ln (t +1))].

Hence all conditions of Theorem 3are satis?ed and therefore (26)is practically asymptotically stable.

References

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applications to the population dynamics,https://www.wendangku.net/doc/865399564.html,put.Appl.Math.130(2001)163–171.

[24]J.Yan,J.Shen,Impulsive stabilization of impulsive functional differential equations by Lyapunov–Razumikhin

functions,Nonlinear Anal.37(1999)245–255.

化二次型为标准形的方法

化二次型为标准形的方法 内容摘要:高等代数作为我们数学专业的一门重要的基础课。它以线性空间为背景,以 线性变换为方法,以矩阵为工具,着重研究线性代数的问题。二次型式多元二次函数,其内容本属于函数的讨论范围,然而二次型用矩阵表示之后,用矩阵方法讨论函数问题,使得二次型的问题变得更加简洁明确,二次函数的内容也更加丰富多彩。而我们要讨论的是如何化二次型为标准形,也就是用矩阵方法把对称矩阵合同与对角矩阵。二次型是高等代数的重要内容之一,二次型的基本问题是要寻找一个线性替换把它变成平方项,即二次型的标准形。下面介绍了一些化二次型为标准形的方法:配方法,交变换法,初等变换法,雅可比方法,偏导数法 关键词:二次型线性替换矩阵标准形 导言:二次型的理论来源于解析几何中二次曲线、二次曲面的化简问题。二次型是学中 的一个极其重要的问题,这个问题不仅在数学上,而且在物理学,工程学,经济学领域都有广泛的应用。在研究时为了研究的方便,我们经常要化二次型为标准形。我们知道,任一二次型和某一对称矩阵是相互唯一确定的,而任一实对称矩阵都可以化为一对角矩阵,相应的以实二次型都可以化为标准形,以下就是化二次型为标准形的几种方法,通过典型例题,体会二次型问题时的多样性和灵活性。 化二次型为标准形的方法 一. 配方法 配方法是解决这类问题时另一个常用方法,通过观察对各项进行配方,其实质就是运用非退化的线性替换。使用配方法化二次型为标准形时,最重要的是要消去像 ()i j x x i j ≠这样的交叉项,其方法是利用两数的平方和公式和两数的平方差公式逐步的消去非平方项并构造新的平方项。 定理:数域P 上任意一个二次型都可以经过非退化的线性替换变成平方和 222 1122...n n d x d x d x +++的形。 1.如果二次型含有i x 的平方项,那么先把含有i x 的乘积项集中,然后再配方,再对 其余的项同样进行,直到都配成平方项为止,写出前面过程所经过的所有非退化的线性替换,就将二次型化为标准形了。 例1.上述所给出的方法化二次型23(,,)f x x x =22 1122 23224x x x x x x +++为标准形,写出所用的变换矩阵。

Lyapunov稳定性理论概述

Lyapunov Lyapunov稳定性理论概述稳定性理论概述稳定性理论概述 稳定性理论是19 世纪80 年代由俄国数学家Lyapunov创建的,它在自动控制、航空技术、生态生物、生化反应等自然科学和工程技术等方面有着广泛的应用,其概念和理念也发展得十分迅速。通过本学期“力学中的数学方法”课程的学习,我对此理论的概况有了一些认识和体会,总结于本文中。 一, 稳定性的概念稳定性的概念 初始值的微分变化对不同系统的影响不同,例如初始值问题 ax dt dx = , x(0)=x 0 , t≥0,x 0≥0 (1) 的解为e x at t x 0 )(= ,而x=0 是(1)式的一个解。当a f 0时,无论|x 0|多小,只要 |x 0| ≠ 0 ,在t→+∞时,总有x(t)→ ∞,即初始值的微小变化会导致解的误差任意大,而当a ?0时,e x at t x 0 )(= 。与零解的误差不会超过初始误差x 0,且随 着t 值的增加很快就会消失,所以,当|x 0|很小时,x(t)与零解的误差也很小。 这个例子表明a f 0时的零解是“稳定”的。下面,我们就给出微分方程零解稳定的严格定义。 设微分方程 ),(x t f dt dx =, x(t 0)=x 0 , x ∈R n (2) 满足解存在唯一定理的条件,其解x(t)=x(t,t 0,x 0)的存在区间是),(+∞?∞,f(t,x)还满足条件: f (t ,0)=0 (3) (3)式保证了x(t) = 0 是(2)式的解,我们称它为零解。 这里给出定义1:若对任意给定的ε > 0,都能找到δ=δ(ε,t 0),使得当||x 0||<δ时的解满足x ( t,x 0 , x 0 ) || x ( t, t 0 , x 0 ) || <ε, t ≥ t 0 , 则称(2)式的零解是稳定的,否则称(2)式的零解是不稳定的。

化二次型为实用标准型的方法

化二次型为标准型的方法 二、 二次型及其矩阵表示 在解析几何中,我们看到,当坐标原点与中心重合时,一个有心二次曲线的一般方程是 2 2 ax 2bxy cy f ++=. (1) 为了便于研究这个二次曲线的几何性质,我们可以选择适当的角度θ,作转轴(反时针方 向转轴) '' '' x x cos y sin y x sin y cos θθ θθ ?=-??=+?? (2) 把方程(1)化成标准方程。在二次曲面的研究中也有类似的情况。 (1)的左端是一个二次齐次多项式。从代数的观点看,所谓化标准方程就是用变量的线性替换(2)化简一个二次齐次多项式,使它只含平方项。二次齐次多项式不但在几何中出现,而且数学的其他分支以及物理、力学中也常会碰到。现在就来介绍它的一些最基本的性质。 设P 是一数域,一个系数在数域P 上的12n x ,x ,...,x 的二次齐次多项式 22212n 11112121n 1n 2222n 2n nn n f (x ,x ,...,x )a x 2a x x ...2a x x a x ...2a x x ...a x =++++++++ 称为数域P 上的一个n 元二次型,或者在不致引起混淆时简称二次型。 设12n x ,x ,...,x ;12n y ,y ,...,y 是两组文字,系数在数域P 中的一组关系式 11111221n n 22112222n n 33113223n n n n12n22nn n x c y c y ...c y x c y c y ...c y x c y c y ...c y ...........x c y c y ...c y =++??=++?? =++???=++?? (4) 称为由12n x ,x ,...,x 到12n y ,y ,...,y 的一个线性替换,。如果ij c 0≠,那么线性替换(4)就称为非退化的。 在讨论二次型时,矩阵是一个有力的工具,因此把二次型与线性替换用矩阵来表示。另 ij ji a =a ,i

-Lyapunov指数的计算方法

【总结】 Lyapunov指数的计算方法非线性理论 近期为了把计算LE的一些问题弄清楚,看了有7~9本书!下面以吕金虎《混沌时间序列分析及其应用》、马军海《复杂非线性系统的重构技术》为主线,把目前已有的LE计算方法做一个汇总! 1. 关于连续系统Lyapunov指数的计算方法连续系统LE的计算方法主要有定义方法、Jacobian方法、QR分解方法、奇异值分解方法,或者通过求解系统的微分方程,得到微分方程解的时间序列,然后利用时间序列(即离散系统)的LE求解方法来计算得到。关于连续系统LE的计算,主要以定义方法、Jacobian方法做主要介绍容。 (1)定义法

定义法求解Lyapunov指数.JPG 关于定义法求解的程序,和matlab板块的“连续系统LE求解程序”差不多。以Rossler系统为例 Rossler系统微分方程定义程序 function dX = Rossler_ly(t,X) %Rossler吸引子,用来计算Lyapunov指数 %a=0.15,b=0.20,c=10.0 %dx/dt = -y-z, %dy/dt = x+ay, %dz/dt = b+z(x-c), a = 0.15; b = 0.20; c = 10.0; x=X(1); y=X(2); z=X(3); % Y的三个列向量为相互正交的单位向量 Y = [X(4), X(7), X(10); X(5), X(8), X(11);

X(6), X(9), X(12)]; % 输出向量的初始化,必不可少 dX = zeros(12,1); % Rossler吸引子 dX(1) = -y-z; dX(2) = x+a*y; dX(3) = b+z*(x-c); % Rossler吸引子的Jacobi矩阵 Jaco = [0 -1 -1; 1 a 0; z 0x-c]; dX(4:12) = Jaco*Y; 求解LE代码: % 计算Rossler吸引子的Lyapunov指数clear; yinit = [1,1,1]; orthmatrix = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; a = 0.15; b = 0.20; c = 10.0; y = zeros(12,1); % 初始化输入 y(1:3) = yinit; y(4:12) = orthmatrix; tstart = 0; % 时间初始值 tstep = 1e-3; % 时间步长 wholetimes = 1e5; % 总的循环次数 steps = 10; % 每次演化的步数 iteratetimes = wholetimes/steps; % 演化的次数mod = zeros(3,1); lp = zeros(3,1); % 初始化三个Lyapunov指数 Lyapunov1 = zeros(iteratetimes,1); Lyapunov2 = zeros(iteratetimes,1); Lyapunov3 = zeros(iteratetimes,1); for i=1:iteratetimes

化二次型为标准型的方法

化二次型为标准型的方法 二、二次型及其矩阵表示 在解析几何中,我们看到,当坐标原点与中心重合时,一个有心二次曲线的一般方程 ax 2 +2bxy+ cy 2 = f . 为了便于研究这个二次曲线的几何性质,我们可以选择适当的角度。,作转轴(反时针方 把方程(1)化成标准方程,在二次曲面的研究中也有类似的情况. (1)的左端是一个二次齐次多项式。从代数的观点看,所谓化标准方程就是用变量 的线性替换(2)化简一个二次齐次多项式,使它只含平方项。二次齐次多项式不但在几 何中出现,而且数学的其他分支以及物理、力学中也常会碰到。现在就来介绍它的一些最 基本的性质。 设P 是一数域,一个系数在数域P 上的X“X2,...,Xn 的二次齐次多项式 f (X],x^,???,Xn ) = a.eX.2 +2a“X]X, +... + 2a.x.x n +... + 2a. x ?x n +... + a n x n 2 J x n ii I i i * in i n 匕 .n 二 n nil n 称为数域P 上的一个n 元二次型,或者在不致引起混淆时简称二次型。 设x p x 2,...,x n ; y,,y 2,…,yn 是两组文字,系数在数域P 中的一组关系式 x 1=c I1y I +c 12y 2+...c ln y n x 2=c 2iyi +c 22y 2+-c 2nyn X 3=C 3iyi +C 32y2+-C 3ny n (4) /n =C niy2+C n2y2+-C nnyn 称为由X|,X2,...,Xn 到力必,…,yn 的一个线性替换,。如果|cJ #。,那么线性替换(4)就 称为非退化的。 在讨论二次型时,矩阵是一个有力的工具,因此把二次型与线性替换用矩阵来表示。另 , i

化二次型为标准型的方法

化二次型为标准型的方法 二次型及其矩阵表示 在解析几何中,我们看到,当坐标原点与中心重合时,一个有心二次曲线的一般方程 ax" + 2bxy+ cy' =f . (1) 为了便于研究这个二次曲线的几何性质,我们可以选择适当的角度作转轴(反时针方 X = X cos&-y sin& ? ? y = X sin0+y cos0 把方程(1)化成标准方程。在二次曲而的研究中也有类似的情况。 (1)的左端是一个二次齐次多项式。从代数的观点看,所谓化标准方程就是用变量 的线性替换(2)化简一个二次齐次多项式,使它只含平方项。二次齐次多项式不但在几 何中出 现,而且数学的其他分支以及物理、力学中也常会碰到。现在就来介绍它的一些最 基本的性质。 向转轴) (2) 设P 杲一数感,一个系数在数域P I :的X|.X2,?…Xn 的二次齐次多项式 f(XpXx ???,Xn)= a…xf +2apX]X 》+???+ 2d]nX]Xn +a"X 分2 +??? + 2a*nXjXn +??? + annXn2 称为数域P 上的一个n 元二次型,或者在不致引起混淆时简称二次型。 设X|,X2■…,x…: y^y, y…是两组文字,系数在数域P 中的一组关系式 X| =勺』|+匂汙2+???5 人 X2=C2.yi+c…y,+...c,…y… X3=C3y +。32『2+…(3"九 (4) 1/"=5』2+%九+…5肌 称为由XpX2 x…到yid?人的一个线性替换八如果 G H0,那么线性替换(4)就 称为非退化的。 在讨论二次型时,矩阵是一个有力的工具,因此把二次型与线性替换用矩阵来表示。另 那二ivj ?由于XjXj=XjXi ,所以 f(X|,X2,???,x…) = a]]X/ + 2di2X|X2+??? + 2a]nX|Xn +3,2X2"+... + 2a2…X2Xj, + n n =工工a/iXj i —1 它的系数排成一个n*n 矩阵

高等代数二次型

第五讲二次型 一、二次型的概念及标准形 1、 二次型的概念及几种表述 数域F 上的n 元二次齐次函数称为数域F 上的n 元二次型。有以下几种表述方式: (1)1211 (,,,)n n n ij i j i j f x x x a x x ===∑∑; (2)22 2 12111222(,,,)2n nn n ij i j i j f x x x a x a x a x a x x <=++ ++∑; (3)12(,, ,)T n f x x x X AX =,其中12(,,,)T n X x x x =,()ij n n A a ?=,且T A A =,并 称A 为二次型的矩阵。 2、矩阵合同 (1) 设,,n n A B F ?∈若存在可逆矩阵n n T F ?∈,使T B T AT =,则称A B 与是合同的。 (2) 合同是矩阵间的一种等价关系。 (3) 二次型经过非退化的线性替换仍变为二次型,且新老二次型的矩阵是合同的。 3、 标准形 (1) 二次型22 2 121122(,, ,)n n n f x x x d x d x d x =++ +称为标准形。 (2) 任何二次型都可以通过非退化线性替换化成标准形。 (3) 任何对称矩阵都合同于一个对角阵。 4、 复数域上二次型的规范形 (1) 复二次型22 2 121122(,, ,)n n n f x x x d x d x d x =++ +,其中1i d =或0,称为复 数域上的规范形。 (2) 任何复二次型12(,, ,)T n f x x x X AX =都可以通过非退化线性替换化成规范 形22 21212(,, ,)n r f x x x y y y =++ +,其中r A =秩,且规范形是唯一的。 (3) 任何复对称矩阵A 都合同于对角阵000r E ?? ??? ,其中r A =秩。 (4) 两个复对称矩阵合同的充要条件是秩相等。 5、 实数域上二次型的规范形 (1) 实二次型22 2 121122(,, ,)n n n f x x x d x d x d x =++ +,其中1,1i d =-或0,称为 实数域上的规范形。 (2) 任何实二次型12(,, ,)T n f x x x X AX =都可以通过非退化线性替换化成规范 形22 22 212121(,, ,)n p p r f x x x y y y y y +=+++-- -, 其中r A =秩,p 是正惯性指数,且规范形是唯一的。 (3) 惯性定理 任何实二次型经过非退化线性替换化成的标准形中,正平方项的个数

-Lyapunov指数的计算方法

【总结】Lyapunov指数的计算方法非线性理论 近期为了把计算LE的一些问题弄清楚,看了有7~9本书!下面以吕金虎《混沌时间序列分析及其应用》、马军海《复杂非线性系统的重构技术》为主线,把目前已有的LE计算方法做一个汇总! 1. 关于连续系统Lyapunov指数的计算方法连续系统LE的计算方法主要有定义方法、Jacobian方法、QR分解方法、奇异值分解方法,或者通过求解系统的微分方程,得到微分方程解的时间序列,然后利用时间序列(即离散系统)的LE求解方法来计算得到。关于连续系统LE的计算,主要以定义方法、Jacobian方法做主要介绍内容。 (1)定义法

定义法求解Lyapunov指数.JPG 关于定义法求解的程序,和matlab板块的“连续系统LE求解程序”差不多。以Rossler系统为例 Rossler系统微分方程定义程序 function dX = Rossler_ly(t,X) %Rossler吸引子,用来计算Lyapunov指数 %a=0.15,b=0.20,c=10.0 %dx/dt = -y-z, %dy/dt = x+ay, %dz/dt = b+z(x-c), a = 0.15; b = 0.20; c = 10.0; x=X(1); y=X(2); z=X(3); % Y的三个列向量为相互正交的单位向量 Y = [X(4), X(7), X(10); X(5), X(8), X(11); X(6), X(9), X(12)]; % 输出向量的初始化,必不可少 dX = zeros(12,1); % Rossler吸引子

dX(1) = -y-z; dX(2) = x+a*y; dX(3) = b+z*(x-c); % Rossler吸引子的Jacobi矩阵 Jaco = [0 -1 -1; 1 a 0; z 0x-c]; dX(4:12) = Jaco*Y; 求解LE代码: % 计算Rossler吸引子的Lyapunov指数 clear; yinit = [1,1,1]; orthmatrix = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; a = 0.15; b = 0.20; c = 10.0; y = zeros(12,1); % 初始化输入 y(1:3) = yinit; y(4:12) = orthmatrix; tstart = 0; % 时间初始值 tstep = 1e-3; % 时间步长 wholetimes = 1e5; % 总的循环次数 steps = 10; % 每次演化的步数 iteratetimes = wholetimes/steps; % 演化的次数mod = zeros(3,1); lp = zeros(3,1); % 初始化三个Lyapunov指数 Lyapunov1 = zeros(iteratetimes,1); Lyapunov2 = zeros(iteratetimes,1); Lyapunov3 = zeros(iteratetimes,1); for i=1:iteratetimes tspan = tstart:tstep:(tstart + tstep*steps); [T,Y] = ode45('Rossler_ly', tspan, y); % 取积分得到的最后一个时刻的值 y = Y(size(Y,1),:); % 重新定义起始时刻 tstart = tstart + tstep*steps;

二次型的正定性在函数极值判定中的

二次型的正定性在函数极值判定中的应用 函数的极值在微分学的理论与应用中是极为重要的。关于一元函数与二元函数极值的判定比较容易,但是,对于两个以上自变量的多元函数的极值的判定就比较困难了,并且在《微积分》与《高等数学》的教科书上也没有一般的结论。虽然用正定二次型的理论判定多元函数极值存在的充分条件是很方便的,由于教学中线性代数的内容安排在微积分之后,因此求多元函数极值的问题始终不能通过课堂教学得到解决。这里从二元函数的极值入手,利用正定二次型的结论,给出一般多元函数极值判定的一个充分条件。 二元函数极值判别的一个的充分条件为: ),(y x f z =设函数在点的某邻域内连续、存在二阶连续偏导数,且 ),(y x f z =),00y x (0),(),(0000=′=′y x f y x f y x 记,,),(00y x f A xx ′′=),(00y x f B xy ′′=),(00y x f C yy ′′= (1)若且0(或),则为极小值;若且(或),则为极大值。 02A 0>C ),(00y x f 02?AC B ),(00y x f (3)若,则是否为极值,需进一步讨论才能确定。 02=?AC B ),(00y x f 若记,我们可以用二次型的正定性将这个结论叙述为: ????????′′′′′′′′=),(),(),(),(),(0000000000y x f y x f y x f y x f y x H yy xy xy xx ??????? ?=C B B A (1)如果为正定矩阵(且或) ,则为极小值;如果为负定矩阵(且),00y x H (02A 0>C ),(00y x f ),00y x H (02

Lyapunov方程求解(附件)

广西大学实验报告纸 学院:电气工程学院 专业:自动化 成绩: 组员:陈平忠(1302120238) 黄智榜(1302120237) 班级: 实验地点:808实验室 2015年12月 18日 实验内容:Lyapunov 方程求解 【实验目的】 1、掌握求解Lyapunov 方程的一种方法,了解并使用MATLAB 中相应函数。 【实验设备与软件】 1、硬件:PC 机一台;软件:MATLAB/Simulink 。 【实验原理】 1、线性定常系统渐进稳定的Lyapunov 方程判据 线性定常连续系统为渐进稳定的充要条件是:对给定的任一个正定对称阵Q ,都存在唯一的对称正定阵P ,满足如下矩阵Lyapunov 方程: Q PA P A T -=+ 该条件在传递函数最小实现下等价于:全部特征根都是负实数或实部为负的复数,亦即全部根都位于左半复平面。 线性定常离散系统为渐进稳定的充要条件:对给定的任一个正定对称阵Q ,都存在唯一的对称正定阵P ,满足如下矩阵Lyapunov 方程: Q P PG G T -=- 该条件在传递函数最小实现下等价于:全部特征根的摸均小于1,即都在单位圆内。 2、在MATLAB 控制工具箱中,函数lyap 和dlyap 用来求解lyapunov 方程。 P =lyap (T A ,Q )可解连续时间系统的lyapunov 方程,其中,Q 和A 为具有相同维数的方阵(A 是系统矩阵)。如果Q 是对称的,则解P 也是对称的。 P =dlyap (T G ,Q )可解离散时间系统的lyapunov 方程,其中,Q 和G 为具有相同维数的方阵(G 是系统矩阵)。如果Q 是对称的,则解P 也是对称的。 3、连续情况下的最小相位系统:系统的零点均在左半复平面,但系统首先是稳定的,其他情况为非最小相位系统。 【实验内容、方法、过程与分析】 题目1实验内容: 输入连续状态空间模型()∑=D C,B,A,:

二次型化为标准形的几种方法

2015届本科毕业论文 题目:二次型化为标准型方法 所在学院:数学科学学院 专业班级:数学与应用数学11-2班 学生姓名:赵江南 指导教师:艾合买提 答辩日期:2015年5月5日

目录 1 引言.............................................. 错误!未定义书签。 2 关于二次型定义 ................................... 错误!未定义书签。 3 二次型化为标准型的方法 ........................... 错误!未定义书签。 正交变换法 ...................................... 错误!未定义书签。 . 配方法 ......................................... 错误!未定义书签。 . 初等变换法 ..................................... 错误!未定义书签。 . 雅可比方法 ..................................... 错误!未定义书签。 . 偏导数法 ....................................... 错误!未定义书签。 4. 小结 ............................................ 错误!未定义书签。参考文献 .......................................... 错误!未定义书签。致谢 .............................................. 错误!未定义书签。

化二次型为标准形的方法

编号2009011146 毕业论文 (2013 届本科) 论文题目:化二次型为标准形的方法 学院:数学与统计学院 专业:数学与应用数学 班级: 2009级本科(1)班 作者姓名:王瑜 指导教师:完巧玲职称:副教授 完成日期: 2013 年 05 月 07 日

目录 陇东学院本科生毕业论文(设计)诚信声明 (1) 0引言 (1) 1矩阵及二次型的相关概念 (1) 1.1矩阵的相关概念 (1) 1.2二次型的相关概念 (2) 2化二次型为标准形的方法 (3) 2.1配方法 (3) 2.2初等变换法(合同变换法) (5) 2.3正交变换法 (6) 2.4雅可比法 (8) 2.5MATLAB法 (12) 3 小结 (14) 参考文献 (15) 英文摘要 (15) 致谢 (16)

陇东学院本科生毕业论文(设计)诚信声明 本人郑重声明:所呈交的本科毕业论文(设计),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名: 二O一年月日

化二次型为标准形的方法 王瑜 完巧玲 (陇东学院 数学与统计学院 甘肃 庆阳 745000 ) 摘 要:化二次型为标准形的方法通常有配方法、初等变换法、正交变换法、雅可比法、MATLAB 法等方法,这五种方法各有长处.本文通过对这些方法的归纳整理,使人们在解题时根据其特点和要求选取最佳方法,以达到简明快速的目的. 关键词:二次型;标准形;初等变换;正交变换;雅可比. 0 引言 二次型是高等代数的重要内容之一,二次型的基本问题是化二次型为标准形.二次型化为标准形的理论来源于解析几何中二次曲线、二次曲面的化简问题,其理论应用也非常广泛.将二次型化为标准形往往是困惑学生的一大难点问题,而且它在各个领域都有非常重要的应用,因此探索将实二次型化为标准形的方法有重要的理论与应用价值. 实数域P 上的二次型可通过配方法、初等变换法、正交变换法、雅可比法、MATLAB 法等方法将其化为标准形.对于配方法或初等变换法即用非奇异变换 py x =将其化为2 1i n i i y d ∑=(d i 为实数)的形式,然而这种方法不易求出矩阵P ,下 面将介绍几种特殊方法,能够快速将原二次型化为标准形,并求出P ,使问题简化.下面首先介绍有关概念,再分别讨论二次型化为标准形的方法. 1 矩阵及二次型的相关概念 1.1 矩阵的相关概念 定义]1[1.1.1 设V 是数域F 上的一个向量空间,V 中满足下列两个条件的向量组{n ααα,,,21 }叫做V 的一个基. i ) n ααα,,,21 线性无关; ii ) V 的每个向量都可以由n ααα,,,21 线性表示. 定义]1[2.1.1 设{n ααα,,,21 }和{n βββ,,,21 }是n 维向量空间V 的两个基.那么向量β j ,n j ,,2,1 =,可以由n ααα,,,21 线性表示.设

二次型的应用与思想方法

第一章绪论 二次型是高等代数的重要内容之一,二次型的理论起源于解析几何学中二次曲线方程和二次曲面方程化为标准形问题的研究.二次型理论与域的特征有关,现在二次型的理论不仅在几何而且在数学的其他分支物理、力学、工程技术中常常用到,二次型应用的领域十分广泛.例如在解决极值问题方面的应用,在解决多项式根的有关问题的应用,在解决二次曲线方程和二次曲面方程中的应用等等. 基于二次型的重要性和广泛性,本文开头总结了二次型的定义及相关知识,将二次型的定义方法、二次型的矩阵表示作了系统介绍,其中在实二次型中占有特殊的地位的正定二次型是学习的重点,理解定义并熟练掌握常用的判别条件,为应用正定二次型做好知识的储备,也为下文研究其数学思想奠定了知识储备.本文在第三章重点研究了二次型中的一些重要的数学思想与方法,数学思想和数学方法是从数学知识提炼出的数学学科的精髓,是将数学知识转化为数学能力的桥梁.从知识中总结思想方法,又将思想方法应用到实践中,这是学习数学的本质.本文重点分析总结了二次型在二次曲面和二次曲线中的应用、二次型中的可逆线性变换、将二次型化为标准型等方面与数形结合思想方法、转化的思想方法、分类讨论的思想方法、分解的思想方法的相互渗透. 下面将通过具体定义与例题相结合的方式阐述出二次型所渗透的数学思想与方法.

第二章 二次型的基本知识 2.1 二次型的定义 在解析几何中,我们看到,当坐标原点与中心重合时,一个有心二次曲线的一般方程式 222ax bxy cy f ++=. (1) 为了便于研究这个二次曲线的几何性质,我们可以选择适当的角度θ,作转轴(反时针方向转轴) cos sin sin cos .x x θy θ,y x θy θ''=-??''=+? (2) 把方程(1)化成标准方程.在二次曲面的研究中也有类似的情况. (1)的左端是一个二次齐次多项式.从代数的观点看,所谓化标准方程就是用变量的线性替换(2)化简一个二次齐次多项式,使它只含有平方项.二次齐次多项式不但在几何上出现,而且在数学的其他分支及物理、力学也常常会碰到. 设P 是一数域,一个系数在数域P 中的n y y y ,,,21 的二次齐次多项式 2121111212112 2222 22()222n n n n n nn n f x ,x ,,x a x a x x a x x a x a x x a x . =++++++++ (3) 称为数域P 上的一个n 元二次型,或者,在不致引起混淆时简称二次型.例如: 222 112132233 3243x x x x x x x x x +++++. 就是有理数域上的一个三元二次型. 2.2 二次型的矩阵表示 首先我们引入定义: 定义2.1 设1212;n n x ,x ,,x y ,y ,,y 是两组文字,系数在数域P 中的一组关系 1111122122112222112. n n n n n n n n nn n x c y c y c y , x c y c y c y ,x c y c y c y =+++??=+++??? ?=+++? (4) 称为由12,,,n x x x 到12,,,n y y y 的一个线性替换,如果系数行列式

化二次型为标准型的方法样本

化二次型为标准型的方法 一、 绪论 高等代数是数学专业的一门重要基础课。该课程以线性空间为背景, 以线性变换为方法, 以矩阵为工具, 着重研究线性代数的问题。二次型式多元二次函数, 其内容本应属于函数讨论的范围, 然而二次型用矩阵表示之后, 用矩阵方法讨论函数问题使得二次型的问题变得更加简洁明确, 二次型的内容也更加丰富多彩。本文的中心问题是如何化二次型为标准形, 也就是用矩阵方法把对称矩阵合同与对角矩阵。 二次型是高等代数的重要内容之一, 二次型的基本问题是要寻找一个线性替换把它变成平方项, 即二次型的标准型。二次型的理论来源于解析几何中二次曲线、 二次曲面的化简问题, 其理论也在网络、 分析、 热力学等问题中有广泛的应用。将二次型化为标准型往往是困惑学生的一大难点问题, 而且它在物理学、 工程学、 经济学等领域有非常重要的应用, 因此探索将实二次型化为标准型的简单方法有重要的理论与应用价值。 我们知道, 任一二次型和某一对称矩阵是相互唯一确定, 而任一实对称矩阵都能够化成一对角矩阵, 相应的任一实二次型都能够化为标准型。在高等代数课本中介绍了将实二次型化为标准型的两种方法: 配方法和正交变换法; 另外, 由于任意矩阵能够利用初等变换化为对角矩阵, 因此也可用初等变换法将二次型化为标准型。 经过典型例题, 更能体会在处理二次型问题时的多样性和灵活性, 我们应熟练掌握各种方法。 以下就是几种方法的简单介绍, 而且又提出了一种新的方法: 雅可比喻法。我们在解决二次型问题时可对它们灵活应用。 二、 二次型及其矩阵表示 在解析几何中, 我们看到, 当坐标原点与中心重合时, 一个有心二次曲线 的一般方程是 22ax 2bxy cy f ++=.

Lyapunov指数的计算方法

【总结】 Lyapunov指数的计算方法 非线性理论 近期为了把计算LE的一些问题弄清楚,看了有7~9本书!下面以吕金虎《混沌时间序列分析及其应用》、马军海《复杂非线性系统的重构技术》为主线,把目前已有的LE计算方法做一个汇总! 1. 关于连续系统Lyapunov指数的计算方法连续系统LE的计算方法主要有定义方法、Jacobian方法、QR分解方法、奇异值分解方法,或者通过求解系统的微分方程,得到微分方程解的时间序列,然后利用时间序列(即离散系统)的LE求解方法来计算得到。关于连续系统LE的计算,主要以定义方法、Jacobian方法做主要介绍内容。 (1)定义法

定义法求解Lyapunov指数.JPG 关于定义法求解的程序,和matlab板块的“连续系统LE求解程序”差不多。以Rossler系统为例 Rossler系统微分方程定义程序 function dX = Rossler_ly(t,X) % Rossler吸引子,用来计算Lyapunov指数 % a=0.15,b=0.20,c=10.0 % dx/dt = -y-z, % dy/dt = x+ay, % dz/dt = b+z(x-c), a = 0.15; b = 0.20; c = 10.0; x=X(1); y=X(2); z=X(3); % Y的三个列向量为相互正交的单位向量 Y = [X(4), X(7), X(10); X(5), X(8), X(11); X(6), X(9), X(12)]; % 输出向量的初始化,必不可少 dX = zeros(12,1); % Rossler吸引子 dX(1) = -y-z; dX(2) = x+a*y; dX(3) = b+z*(x-c); % Rossler吸引子的Jacobi矩阵 Jaco = [0 -1 -1; 1 a 0; z 0 x-c];

二次型及其应用

学 生 毕 业 论 文 课题名称 二次型及其应用 姓 名 兰海峰 学 号 1209401-23 学 院 数学与计算科学学院 专 业 数学与应用数学 指导教师 陈暑波 副教授 2016 年 3月 15日 ※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※ ※ ※※※※※※※※※ 2016届学生 毕业论文材料 (四)

湖南城市学院本科毕业设计(论文)诚信声明 本人郑重声明:所呈交的本科毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本设计(论文)不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 本科毕业设计(论文)作者签名: 二○一六年六月日

目录 摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Key words (1) 1. 二次型基本理论 (2) 1.1 二次型的矩阵表示 (2) 1.2 矩阵的合同关系 (2) 1.3 二次型的标准型、规范型及其性质 (3) 1.4 正定二次型及其性质 (3) 2. 二次型的实例应用 (5) 2.1 二次型在初等数学中的应用 (5) 2.1.1 二次型与因式分解 (5) 2.1.2 二次型与不等式的证明 (7) 2.1.3 二次型在曲线上的应用 (7) 2.1.4 求解多元二次函数最值 (9) 2.1.5 二次型与条件极值 (12) 2.2 二次型在高等数学中的应用 (13) 2.2.1 二次型在曲面上的应用 (13) 2.2.2 二次型在最小二乘法上的应用 (14) 参考文献 (17) 致谢 (17) 附录 (18)

二次型与极值

二次型与极值 摘要 n元函数极值的判别法很多,在本文中我们将利用二次型来判别n元函数的普通极值与条件极值并应用到二元函数上。 首先,再讨论二次型与普通极值的关系时我们先讨论极值存在的必要条件,再讨论极值存在的充分条件(第一充分条件和第二充分条件),在讨论第一充分条件是利用函数的连续性,而在讨论极值存在的第二充分条件中以二阶偏导数和泰勒展开式的知识为基础,利用二次型的性质得出极值的存在性和为何种极值就取决于二次型的正定性和负定性,当二次型为正定时多元函数此时取极小值;当二次型为负定时多元函数此时取极大值;当二次型为不定时,此时多元函数无极值。再从多元函数的情形中得到二元函数和一元函数的极值判别法。 在讨论n元函数的条件极值问题时,利用的是拉格朗日乘数法先得出条件极值的必要条件,再根据必要条件讨论n元函数极值存在的充分条件再举一在实际问题中的条件极值的例子加以说明。 关键词:二次型,n元函数,极值,稳定点,正定性,负定性。

QUADRATIC FORM AND EXTREME V ALUE PROBLEME OF MULTI-V ARIABLE FUNCTION ABSTRCT The circular function extreme value distinction law are very many, we will use in this article two time distinguished the circular function the ordinary extreme value and the condition extreme value and will apply in the dual function. First, then discusses two time with when the ordinary extreme value relations we first discuss the extreme value existence the essential condition, then discusses the extreme value existence the in discusses the first sufficiency is uses the function the continuity, but in the discussion extreme value existence second sufficiency take two steps partial derivative and the Taylor’s expansion knowledge as the foundation,Obtains using two nature why the extreme value the existence and a kind of extreme value is decided by two qualitative and negative qualitative, when two this time are taking the minimum for fixed time the function of many variables; When two this time take the maximum value for the negative fixed time function of many variables; When two are the indefinite tenses, this time the function of many variables does not have the extreme value. Again obtains the dual function and a circular function extreme value distinction law from the function of many variables situation. When discusses the n circular function the condition minimum problem ,uses is the Lagrange multi plicator law first obtains the condition extreme value the essential condition, then discusses the n circular function extreme value existence according to the essential condition the sufficiency to lift again one performs in the actual problem condition extreme value example to explain KEY WORDS: Quadratic Form, Extreme Value, Multi-Variable Function, Extreme Value, Stable Point, Positive Definite Property, Negative Definite Property

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