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Enregistrement W3205407426 · doi:10.1016/j.jde.2021.09.020

Lyapunov-Razumikhin techniques for state-dependent delay differential equations

2015· article· en· W3205407426 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNumerical methods for differential equations
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityYork UniversityUniversity of Manitoba
Mots-clésMathematicsLyapunov functionOdeExponential stabilityOrdinary differential equationDelay differential equationStability (learning theory)Differential equationApplied mathematicsLyapunov stabilityMathematical analysisControl theory (sociology)Nonlinear systemComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present Lyapunov stability and asymptotic stability theorems for steady state solutions of general state-dependent delay differential equations (DDEs) using Lyapunov-Razumikhin methods. Our results apply to DDEs with multiple discrete state-dependent delays, which may be nonautonomous for the Lyapunov stability result, but autonomous (or periodically forced) for the asymptotic stability result. Our main technique is to replace the DDE by a nonautonomous ordinary differential equation (ODE) where the delayed terms become source terms in the ODE. The asymptotic stability result and its proof are entirely new, and based on a contradiction argument together with the Arzela-Ascoli theorem. This approach alleviates the need to construct auxiliary functions to ensure the asymptotic contraction, which is a feature of all other Lyapunov-Razumikhin asymptotic stability results of which we are aware. We apply our results to a state-dependent model equation which includes Hayes equation as a special case, to directly establish asymptotic stability in parts of the stability domain along with lower bounds on the size of the basin of attraction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,049 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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