1) exponential convergence rate
指数收敛速度
1.
Some sufficient conditions for the global asymptotic stability and global exponential stability of equilibrium point of such networks are obtained by means of Lyapunov functions and linear matrix inequalities(LMI′S),the exponential convergence rate of equilibrium point is also estimated.
本文讨论二阶连续Hopfield型神经网络平衡点的全局稳定性问题 ,利用LMI方法和Lyapunov方法得到了网络平衡点全局渐近稳定和全局指数稳定的几个充分条件 ,并对其指数收敛速度进行了估计 。
2.
This paper is concerned with the estimating of exponential convergence rate for Hopfield type neural networks, and establishing a new sufficient condition for local exponential convergence.
讨论了Hopfield型连续神经网络的指数收敛速度问题 ,从理论上得到了新的局部指数收敛条件 。
2) exponential convergent rate
指数收敛速度
1.
Moreover, the exponential attractio n domain and the exponential convergent rate of equilibrium states for large.
当时延有界时 ,给出了平衡态的指数吸引域及指数收敛速度估计 。
2.
Some estimation results about the exponential attraction domain and the exponential convergent rate of equilibrium and sufficient conditions for associative memory neural networks with delays to be exponentially stable are obtained.
采用不等式技巧和非负矩阵性质 ,给出了含时延的联想记忆神经网络平衡点的指数吸引域和指数收敛速度估计以及指数稳定的一些判断条件 。
3) exponential convergence
指数收敛
1.
Moreover, the control laws using smooth time varying feedback do not stabilize the system at exponential convergence rate.
已有的光滑时变反馈方法是非指数收敛的 。
2.
Existence and exponential convergence of periodic oscillatory solution for BAM neural networks with delays is discussed by using fixed-point theorem,constructing suitable Lyapunov functions,and some analysis techniques.
应用Banach空间的不动点定理并通过构造适当的Lyapunov函数,结合一些分析的技巧研究了时滞BAM神经网络周期振荡解的存在性和指数收敛性。
3.
The feed-forward controller makes the practical robot trace in nominal system converge to the desired one with an exponential convergence rate,while the feedback controller makes the error be bounded in terminal.
基于这种线性状态方程,利用李雅普诺夫函数方法分别针对机器人标称模型和有外界不确定性干扰时,设计前馈控制器和反馈控制器,使得机器人的实际运动轨迹在标称模型下,指数收敛于所给定的期望运动轨迹;在有外界不确定性干扰时,它与期望轨迹的误差是终值有界的。
4) converge exponentially
指数收敛
1.
And it is proved that all other solutions converge exponentially to the above ω-periodic solution.
假设具有时滞的Hopfield神经网络的每个输出响应函数是满足Lipschitz条件的有界函数,当该网络的输入信号始终以正常数ω为周期,并且在网络参数满足一定的条件时,通过构造适当的Lyapunov泛函的方法,得到了该类网络必存在唯一的ω-周期解,并且其余各解都按指数收敛于该周期解的一些判据,通过实例对所得到的判据进行了直观性解释。
2.
In this paper, by constructing Liapunov functional and some analysis techniques, we study the periodic solutions of a neural network as follows: dxdt=-x(t)-α tanh+I1(t) dydt=-y(t)-α tanh+I2(t) and obtain some sufficient conditions to ensure the network exist a unique periodic solution, and its all solutions converge exponentially to the periodic solution.
本文通过构造适当的Lyapunov泛函和一些分析技巧研究如下二元神经网络dxdt=-x(t)-αtanh[y(t)-by(t-σ)]+I1(t)dydt=-y(t)-αtanh[x(t)-bx(t-τ)]+I2(t)的周期解,获得了该网络存在唯一周期解的充分条件且证明了所有其他解都指数收敛于此周期解。
5) Exponent of Convergence
收敛指数
1.
We give some estimates about the exponent of convergence of the quasiconformal Fuchsian group G =(?)Γ(?)-1.
根据H2上的双曲距离在拟共形变换下的拟不变性,给出了K-拟共形抛物循环Fuchs群的收敛指数的估计。
2.
In this paper,we investigated the zeros of meromorphic solutions of higher order linear differential equationsf~((k))+A_(k-1)f~((k-1))+…+A_0f=F where A_0(z),A_1(z),…,A_(k-1)(z),F(z)≠0 are meromorphic functions,when A_0(z) has larger growth than any other A_j(z)(j≠0),we obtain some precise estimates of the exponent of convergence of the zero-sequence of meromorphic solutions for the above equation.
如果A0(z),A1(z),…,Ak-1(z),F(z)≠0为亚纯函数,且当A0(z)比其它Aj(z)(j≠0)有较快增长级时,得到了该微分方程亚纯解的零点收敛指数的精确估计式。
3.
The hyper order, the exponent of convergence and the hyper-exponent of convergence of zeros of solutions for some types of K-order linear differential equations with entire coefficients are discussed.
研究了几类K阶整系数线性微分方程解的超级、零点收敛指数和零点超收敛指数,得到一些精确的结果。
6) convergence
[英][kən'və:dʒəns] [美][kən'vɝdʒəns]
收敛指数
1.
In this paper,we investigate the problem of the convergence of zeros of the solution of higher order linear differential equation to small order of growth function.
主要讨论了高阶齐次线性微分方程解取小函数的点的收敛指数。
2.
In this paper,we first of all investigate the problem of the convergence of zeros of the solution of non-homogeneous linear differential equation f (k) +A k-1 f (k-1) +.
首次研究了非齐次高阶线性微分方程f(k) +Ak -1f(k -1) +… +A0 (f) =F解取小函数g的点的收敛指数问题 ,得到方程解的超级、解取小函数的超级及方程系数的级三者的关系 。
补充资料：迁移效率指数、偏好指数和差别指数
迁移效率指数、偏好指数和差别指数
迁移效率指数、偏好指数和差别指数迁移效率指数是用于测定两地间人口迁移效率的指标。它是净迁移对总迁移之比。计算公式为:EIM一摇寿纂拼又‘。。上式中，}人么夕一材方}为i、]两地净迁移人数;从少+材户为i、]两地总迁移人数;El入了为迁移效率指数。 EIM的取值范围为。至100，如某一地区的值越大，反映迁移的的影响也越大。如果计算i地区与其他一切地区之间的人口迁移效率指数EIM厂，则: }艺材。一芝Mj、}EIM汀艺。+乏M，(j笋i) 迁移偏好指数是从一个地区向另一地区的实际迁移人数与期望迁移人数之比。计算公式为:____M.___材尸2行一:一二子一一不石一二，么M“ 了厂‘.厂‘、八 }二不十二六二1 、厂厂7上式中，M“为从i地迁到j地的实际迁移量;艺材。为总的人口迁移量;尸为总人口;M尸I，j为迁移偏好指数。通过计算迁移偏好指数，可以反映各地区的相对引力。 迁移差别指数是反映具有某种特征的迁移人口与非迁移人口区别的指数。例如，专业技术人员的人数所占比重，各种文化程度人数所占比重等，以便研究人才流失和其他间题。计算公式为:M‘从IMD、一翌不丝xl。。 .义V‘ N上式中，M为迁移人数;M，为具有i特征的迁移人数;N为非迁移人数;N‘为具有i特征的非迁移人数;了八了D、为迁移差别指数。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条