Robust stabilization and <i>H</i><sub>∞</sub> control for discrete-time stochastic genetic regulatory networks with time delays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents some novel results on robust stabilization and H ∞ control design for a class of uncertain discrete-time stochastic genetic regulatory networks (GRNs) with time-varying delays. The GRNs under consideration are subject to stochastic noise, time-varying, and norm bounded parameter uncertainties. By constructing a new Lyapunov–Krasovskii functional that contains some novel triple summation terms, we propose a state feedback gene controller to guarantee that the considered GRN is mean-square asymptotically stable about its equilibrium point for all admissible uncertainties. The other issue is to design a H ∞ feedback gene controller so that the GRN is robustly stable with a prescribed H ∞ disturbance attenuation level for all admissible uncertainties and for all delays to satisfy both the lower bound and upper bound of the interval time-varying delay. The obtained conditions are derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs), which can be easily verified via the LMI toolbox. Finally, the control scheme has been implemented in a gene network model to illustrate the applicability and usefulness of the obtained results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle