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Enregistrement W4416529582 · doi:10.1080/00207721.2025.2589967

Exponential stability of impulsive systems with complex delays: impulsive control and its application

2025· article· en· W4416529582 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.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Systems Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks Stability and Synchronization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Stability (learning theory)Exponential stabilityControl (management)Exponential functionControl system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the exponential stabilisation problem of nonlinear impulsive systems with complex delays, in which both system and impulse delays are permitted to exceed impulse intervals. These complex delays induce intricate dependencies between system states and control actions, significantly increasing difficulty in deriving sufficient conditions for global exponential stability (GES). To tackle this challenge, a novel interval partitioning analysis method is presented. It establishes a quantifiable relationship between impulse delay, impulse interval, and system state. Building on this relationship, a new Razumikhin inequality is designed, leveraging the influence of impulse delay on system stability and eliminating the constraints between impulse and system delays. By using the average dwell time (ADT) criterion, a sufficient stability condition expressed as Linear Matrix Inequalities (LMIs) is derived. It is shown that under specific conditions on the historical state feedback and impulse sequence, the delayed impulse system exhibits exponential stability, even with variable impulse intervals. Two numerical examples demonstrate the effectiveness of the presented method, showcasing its applicability to image encryption.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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