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隨機(jī)系統(tǒng)概述

2020-03-13 08:08:01倪沈俠閻少宏吳宇航

倪沈俠 閻少宏 吳宇航

【摘要】本文關(guān)注的是It型隨機(jī)系統(tǒng)(確定性系統(tǒng)添加隨機(jī)干擾)的穩(wěn)定性問題.簡單介紹了隨機(jī)系統(tǒng)的類型,起源和發(fā)展,以及在分析其穩(wěn)定性過程中用到的一些方法.

【關(guān)鍵詞】It積分;布朗運(yùn)動;隨機(jī)微分方程

【基金項(xiàng)目】中國自然科學(xué)基金(No.11601151).

一、隨機(jī)系統(tǒng)研究背景

著名的股票價格Black Scholes模型可以用一個標(biāo)量線性隨機(jī)微分方程(SDE)dy(t)=αy(t)dt+σy(t)dB(t)來描述,其中α是增長率,σ是波動率.此時,平均股價x(t)=Ey(t)滿足微分方程dx(t)=αx(t)dt,因此,當(dāng)α>0時平均股價將呈指數(shù)增長.但有趣的是,若σ足夠大,單個價格y(t)將以概率為1傾向于零.也就是說盡管股票價格整體增長,但個人仍有可能在大幅度波動下失去財富.這個實(shí)例表明隨機(jī)波動率可以影響系統(tǒng)原有的穩(wěn)定程度.

現(xiàn)實(shí)生活中存在許多隨機(jī)現(xiàn)象,例如,天氣、物價、生產(chǎn)制造系統(tǒng)等都具有不確定性,都存在或多或少的干擾因素.這些干擾可能會影響原本事物的功能或發(fā)展,用傳統(tǒng)的方法幾乎無法解決.隨著隨機(jī)現(xiàn)象廣泛存在,越來越多的學(xué)者開始用隨機(jī)的觀點(diǎn)來分析和解決問題.

二、隨機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)

1969年,Kozin把隨機(jī)系統(tǒng)分為隨機(jī)參數(shù)為高斯白噪聲型與隨機(jī)參數(shù)為非高斯白噪聲型兩大類.目前關(guān)注最多的是前者,其數(shù)學(xué)模型是It型SDEdx(t)=f(t,x(t))dt+g(t,x(t))dB(t),其中f是漂移項(xiàng),g是擴(kuò)散項(xiàng)也是布朗運(yùn)動引導(dǎo)的隨機(jī)擾動項(xiàng).我們研究SDE的穩(wěn)定性也就是研究SDE解的穩(wěn)定性.對SDE的解,它的存在唯一定理只需滿足一致Lipschitz條件和線性增長條件.關(guān)于SDE的基礎(chǔ)知識可在毛教授的著作中獲得[1].

我們強(qiáng)調(diào)的隨機(jī)系統(tǒng)大致可以分為兩類.一類是確定性系統(tǒng)加上隨機(jī)噪音,可通過調(diào)整隨機(jī)噪音的強(qiáng)度來使整個受控系統(tǒng)變得穩(wěn)定.還有一類是系統(tǒng)自身帶有隨機(jī)性或不確定性,從控制的角度說,較高效的方法是設(shè)計一個控制器來鎮(zhèn)定它.這樣分類也存在缺陷,因?yàn)閷?shí)際中到處存在隨機(jī)事物,這是一個持續(xù)發(fā)展的動態(tài)問題,并沒有十分清晰的界限.本文提到的隨機(jī)系統(tǒng)默認(rèn)為確定性系統(tǒng)添加隨機(jī)噪音類型的隨機(jī)系統(tǒng).

三、隨機(jī)系統(tǒng)發(fā)展歷程

(一)隨機(jī)干擾

隨機(jī)干擾早已擺脫了人們對它的負(fù)面看法.許多學(xué)者引入隨機(jī)干擾來影響系統(tǒng)的性能.隨機(jī)干擾能夠壓制或促進(jìn)系統(tǒng)解的指數(shù)增長,緩解系統(tǒng)指數(shù)增長過程中的爆炸可能性,還可以鎮(zhèn)定系統(tǒng),使系統(tǒng)變得穩(wěn)定等.穩(wěn)定性,鎮(zhèn)定和穩(wěn)定化這些詞語之間有什么區(qū)別呢?穩(wěn)定性是系統(tǒng)的某個性質(zhì)或判斷系統(tǒng)狀態(tài)的一個指標(biāo);鎮(zhèn)定是使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的一種手段或方法;而穩(wěn)定化描述的是調(diào)整系統(tǒng)狀態(tài)的過程,它的最終目標(biāo)是使系統(tǒng)變得穩(wěn)定.

(二)隨機(jī)系統(tǒng)

在討論隨機(jī)系統(tǒng)前有必要指出隨機(jī)系統(tǒng)和隨機(jī)神經(jīng)系統(tǒng)之間的關(guān)系.隨機(jī)神經(jīng)系統(tǒng)可以看作是隨機(jī)系統(tǒng)的特殊形式,比一般的隨機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜些.眾所周知,隨機(jī)干擾不但能夠使不穩(wěn)定的系統(tǒng)變得穩(wěn)定,也能使穩(wěn)定系統(tǒng)變得更穩(wěn)定.近些年來,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注隨機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)定問題.這個問題的起始工作是由Hasminskii完成的.后來,Arnold等人表明,當(dāng)且僅當(dāng)a的跡小于零時,零均值平穩(wěn)參數(shù)噪聲可以鎮(zhèn)定多維線性系統(tǒng).對非線性系統(tǒng),若它滿足局部Lipschitz條件,則可以通過隨機(jī)干擾使其穩(wěn)定.

由于測量漂移或參數(shù)不確定性等原因,系統(tǒng)的時間延遲是不可避免的,時滯是系統(tǒng)不穩(wěn)定的來源之一.時滯隨機(jī)系統(tǒng)可以用隨機(jī)泛函微分方程(SFDE)或隨機(jī)延遲微分方程來描述.由于時間延遲給系統(tǒng)帶來的復(fù)雜性,在討論穩(wěn)定性的過程中會出現(xiàn)很多阻礙,因此,我們需要尋求新的方法.例如,像帶有時變時滯的非線性隨機(jī)系統(tǒng)的前饋控制問題[2]等都是眾多學(xué)者的研究成果.

還有一種系統(tǒng)在運(yùn)行過程中受瞬間干擾時系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生突然變化,進(jìn)而系統(tǒng)運(yùn)行變得更為復(fù)雜,就是切換隨機(jī)系統(tǒng).其中有些跳躍系統(tǒng),像poisson跳變系統(tǒng),Markovian跳變系統(tǒng)[3]等都有文獻(xiàn)來介紹.

我們還應(yīng)該注意到,無論是非線性隨機(jī)系統(tǒng)、時滯隨機(jī)系統(tǒng)和跳躍系統(tǒng)等或者是帶有它們其中兩個或兩個以上因素的隨機(jī)系統(tǒng),都有較多的文獻(xiàn)來說明隨機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)定性的發(fā)展成果.這些成果推動了工業(yè)、科學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展,并產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響.

(三)隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

1982年,Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被引入.作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊形式,它可以用一個常微分方程來描述.上世紀(jì)90年代,毛教授等學(xué)者率先研究了隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,標(biāo)志著隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性發(fā)展的開端.之后,同一般隨機(jī)系統(tǒng)一樣,在時滯隨機(jī)神經(jīng)系統(tǒng)、切換隨機(jī)神經(jīng)系統(tǒng)等領(lǐng)域都有不少成果.

到目前為止,隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展主要經(jīng)歷了模型改進(jìn)、研究系統(tǒng)性能、創(chuàng)新證明方法等過程.此外,許多學(xué)者對隨機(jī)神經(jīng)系統(tǒng)其他形式的穩(wěn)定性進(jìn)行了研究,如幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定、漸進(jìn)穩(wěn)定和矩指數(shù)穩(wěn)定等,并且得到了大量的研究成果.隨著國內(nèi)外學(xué)者深入研究,相信將會有更多更好的成果出現(xiàn).

四、結(jié)束語

本文主要介紹了It型隨機(jī)系統(tǒng)的多種形式,以及分析隨機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)定性的一些方法.若本文有描述不恰當(dāng)?shù)牡胤秸堊x者批評指正,不勝感激.今后,筆者將繼續(xù)對It型隨機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題展開深入研究.

【參考文獻(xiàn)】

[1]Mao X.Stochastic differential equation and applications[M].Elsevier,2007.

[2]L.Liu,X.J.Xie.State feedback stabilization for stochastic feedforward nonlinear systems with time-varying delay[J].Abstract and Applied Analysis,2014(4):936-942.

[3]Feng L,Li S,Liu Z,et al.Robust stability of a class of stochastic functional differential equations with Markovian switching[J].Advances in Difference Equations,2016(1):205.

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