1) probability-1 stability
概率1稳定
1.
Sufficient conditions for the whole system is probability-1 stability and mean-square stability are derived by using the statistical knowledge.
第二,研究了采样时间服从独立同分布和有限离散型马尔可夫链这两种随机过程驱动下,根据统计学的相关理论从而给出保证系统是概率1稳定和均方稳定的充分条件。
2) exponential stability in probability one
概率1指数渐近稳定
1.
By constructing an appropriate Lyapunov function and by using It formula and M-matrix as analytic tools,the problem of exponential stability in probability one about noisy time-delay BAM neural networks is discussed,and some algebraic criteria are .
构造一个适当的Lyapunov函数,应用It^o公式、M矩阵等工具讨论了在噪声环境下具有时滞的BAM神经网络概率1指数渐近稳定,得到了指数稳定的代数判据和两个推论,此判据只需验证仅由网络参数构成的矩阵是M矩阵即可,给网络设计带来方便。
3) Asymptotic st
概率为1渐近稳定性
5) steady probability
稳定概率
1.
Finally,according to part balance equation,an arbitrary state steady probability of the model is obtained.
利用该判定定理,可以发现两部件自动组装生产线模型具有乘积形式解,据此可画出该模型的状态空间图,然后根据局部平衡方程,就可得到此模型任意状态的稳定概率。
补充资料：渐近稳定解
渐近稳定解
asymptotically - stable solution
渐近稳定解[asymp咖回ly一stable sduti佣;~"ror卜，ee姗ycro曲，栅e peoe“。el 一个微分方程组的解，它在月刃乃旧oB意义下是稳定的(见加.lyl舰旧稳定性(Lyapunov stability))，并且吸引具有足够接近的初始值的一切其他解.例如，考虑方程组 卒二f(r.，、‘。 a了J、右边的函数f(:，考)对于一切:):，考任R”有定义，并使得方程组(*)的解存在而且是唯一的.这时，方程组(*)的解 x(;，乱)，x(:，乱)=老。是渐近稳定解，如果这个解同一切与其足够接近的解 x(:，句，}若一蜀}
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