Luận án tiến sĩ: Tính ổn định hầu chắc chắn của PTVP ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ và hỗn hợp

Luận án toán ứng dụng nghiên cứu tính ổn định hầu chắc chắn của phương trình vi phân ngẫu nhiên. Phân tích SDEs với nhiễu brown phân thứ và nhiễu hỗn hợp.

Chuyên ngành

Lý thuyết xác suất và thống kê toán học

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án Tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

112

Thời gian đọc

17 phút

Lượt xem

1

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tóm tắt nội dung

I.Giới thiệu PT vi phân ngẫu nhiên và nhiễu Brown phân thứ

Phương trình vi phân ngẫu nhiên (SDEs) đóng vai trò thiết yếu trong việc mô phỏng các hệ thống phức tạp. Các hệ này chịu tác động của nhiễu ngẫu nhiên. Mô hình hóa chính xác các quá trình này là chìa khóa để hiểu và dự đoán hành vi. SDEs được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Từ vật lý, kỹ thuật, sinh học đến kinh tế học. Chúng cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ. Nó giúp phân tích các biến động và sự không chắc chắn. Sự hiểu biết sâu sắc về SDEs là nền tảng cho nhiều nghiên cứu tiên tiến. Đặc biệt là những nghiên cứu liên quan đến sự ổn định của hệ thống.

Nhiễu Brown phân thứ (fBm) là một dạng nhiễu ngẫu nhiên đặc biệt. Nó khác biệt với chuyển động Brown thông thường. fBm có tính chất tự đồng dạng và phụ thuộc dài hạn. Các đặc tính này làm cho fBm trở thành một công cụ mạnh mẽ. Nó mô tả các hiện tượng có "bộ nhớ". Điều này có nghĩa là các sự kiện trong quá khứ ảnh hưởng đến tương lai. Chỉ số Hurst là tham số quan trọng của fBm. Nó xác định mức độ phụ thuộc dài hạn. Khi chỉ số Hurst lớn hơn 0.5, có sự tương quan dương. Khi nhỏ hơn 0.5, có sự tương quan âm. Nghiên cứu SDEs với nhiễu Brown phân thứ là thách thức. Nó đòi hỏi các kỹ thuật giải tích ngẫu nhiên chuyên biệt.

Nhiều hệ thống trong thế giới thực hoạt động dưới sự ảnh hưởng của nhiễu. Ví dụ, thị trường tài chính, sự lan truyền dịch bệnh, hoặc các mô hình sinh vật học. Các tác động này thường mang tính ngẫu nhiên. Việc xây dựng mô hình PT vi phân ngẫu nhiên chính xác là rất quan trọng. Nó giúp nắm bắt đúng bản chất của các quá trình. Mô hình SDEs với nhiễu Brown phân thứ hoặc nhiễu hỗn hợp tăng thêm tính chân thực. Chúng cho phép phân tích các đặc tính động học phức tạp. Đặc biệt là các đặc tính liên quan đến sự ổn định của hệ thống.

1.1. Tầm quan trọng của PT vi phân ngẫu nhiên

PT vi phân ngẫu nhiên (SDEs) đóng vai trò thiết yếu trong việc mô phỏng các hệ thống phức tạp. Các hệ này chịu tác động của nhiễu ngẫu nhiên. Mô hình hóa chính xác các quá trình này là chìa khóa để hiểu và dự đoán hành vi. SDEs được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Từ vật lý, kỹ thuật, sinh học đến kinh tế học. Chúng cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ. Nó giúp phân tích các biến động và sự không chắc chắn. Sự hiểu biết sâu sắc về SDEs là nền tảng cho nhiều nghiên cứu tiên tiến. Đặc biệt là những nghiên cứu liên quan đến sự ổn định của hệ thống.

1.2. Đặc điểm của nhiễu Brown phân thứ

Nhiễu Brown phân thứ (fBm) là một dạng nhiễu ngẫu nhiên đặc biệt. Nó khác biệt với chuyển động Brown thông thường. fBm có tính chất tự đồng dạng và phụ thuộc dài hạn. Các đặc tính này làm cho fBm trở thành một công cụ mạnh mẽ. Nó mô tả các hiện tượng có "bộ nhớ". Điều này có nghĩa là các sự kiện trong quá khứ ảnh hưởng đến tương lai. Chỉ số Hurst là tham số quan trọng của fBm. Nó xác định mức độ phụ thuộc dài hạn. Khi chỉ số Hurst lớn hơn 0.5, có sự tương quan dương. Khi nhỏ hơn 0.5, có sự tương quan âm. Nghiên cứu SDEs với nhiễu Brown phân thứ là thách thách. Nó đòi hỏi các kỹ thuật giải tích ngẫu nhiên chuyên biệt.

1.3. Mô hình hệ thống dưới tác động ngẫu nhiên

Nhiều hệ thống trong thế giới thực hoạt động dưới sự ảnh hưởng của nhiễu. Ví dụ, thị trường tài chính, sự lan truyền dịch bệnh, hoặc các mô hình sinh vật học. Các tác động này thường mang tính ngẫu nhiên. Việc xây dựng mô hình PT vi phân ngẫu nhiên chính xác là rất quan trọng. Nó giúp nắm bắt đúng bản chất của các quá trình. Mô hình SDEs với nhiễu Brown phân thứ hoặc nhiễu hỗn hợp tăng thêm tính chân thực. Chúng cho phép phân tích các đặc tính động học phức tạp. Đặc biệt là các đặc tính liên quan đến sự ổn định của hệ thống.

II.Khám phá ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên

Ổn định hầu chắc chắn là một khái niệm quan trọng trong lý thuyết SDEs. Nó mô tả khả năng một hệ thống ngẫu nhiên trở về hoặc duy trì gần một trạng thái cân bằng. Điều này xảy ra với xác suất gần bằng một. Khái niệm này mang ý nghĩa thực tiễn sâu sắc. Nó đảm bảo rằng hệ thống sẽ không bị lệch quá xa khỏi hành vi mong muốn. Dù có sự hiện diện của các nhiễu loạn ngẫu nhiên. Trong nhiều ứng dụng, ổn định hầu chắc chắn là một yêu cầu bắt buộc. Nó đảm bảo tính bền vững và đáng tin cậy của mô hình. Việc chứng minh được tính ổn định này là một mục tiêu chính của nghiên cứu.

Nghiên cứu tính ổn định của SDEs yêu cầu các công cụ toán học tinh vi. Các phương pháp truyền thống bao gồm hàm Lyapunov ngẫu nhiên. Tuy nhiên, khi đối mặt với nhiễu Brown phân thứ hoặc nhiễu hỗn hợp, phương pháp này có thể không đủ. Các kỹ thuật tiên tiến như lý thuyết rough path trở nên cần thiết. Lý thuyết này cho phép xử lý các tích phân ngẫu nhiên không phải là Martingale. Nó cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ. Nó mở rộng phạm vi ứng dụng của giải tích ngẫu nhiên. Điều này giúp phân tích các hệ thống phức tạp hơn. Việc áp dụng đúng phương pháp là chìa khóa để đạt được kết quả chính xác.

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến tính ổn định hầu chắc chắn của SDEs. Cấu trúc của hàm hệ số là một yếu tố quan trọng. Các tham số của nhiễu ngẫu nhiên cũng có tác động đáng kể. Đối với nhiễu Brown phân thứ, chỉ số Hurst đóng vai trò quyết định. Sự hiện diện của trễ cũng làm tăng thêm sự phức tạp. Nó có thể gây ra dao động hoặc mất ổn định. Việc phân tích kỹ lưỡng từng yếu tố này là cần thiết. Nó giúp hiểu rõ cơ chế duy trì hoặc phá vỡ sự ổn định. Mục tiêu là xác định các điều kiện để đảm bảo hệ thống ổn định hầu chắc chắn.

2.1. Định nghĩa và ý nghĩa ổn định hầu chắc chắn

Ổn định hầu chắc chắn là một khái niệm quan trọng trong lý thuyết SDEs. Nó mô tả khả năng một hệ thống ngẫu nhiên trở về hoặc duy trì gần một trạng thái cân bằng. Điều này xảy ra với xác suất gần bằng một. Khái niệm này mang ý nghĩa thực tiễn sâu sắc. Nó đảm bảo rằng hệ thống sẽ không bị lệch quá xa khỏi hành vi mong muốn. Dù có sự hiện diện của các nhiễu loạn ngẫu nhiên. Trong nhiều ứng dụng, ổn định hầu chắc chắn là một yêu cầu bắt buộc. Nó đảm bảo tính bền vững và đáng tin cậy của mô hình. Việc chứng minh được tính ổn định này là một mục tiêu chính của nghiên cứu.

2.2. Phương pháp nghiên cứu tính ổn định

Nghiên cứu tính ổn định của SDEs yêu cầu các công cụ toán học tinh vi. Các phương pháp truyền thống bao gồm hàm Lyapunov ngẫu nhiên. Tuy nhiên, khi đối mặt với nhiễu Brown phân thứ hoặc nhiễu hỗn hợp, phương pháp này có thể không đủ. Các kỹ thuật tiên tiến như lý thuyết rough path trở nên cần thiết. Lý thuyết này cho phép xử lý các tích phân ngẫu nhiên không phải là Martingale. Nó cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ. Nó mở rộng phạm vi ứng dụng của giải tích ngẫu nhiên. Điều này giúp phân tích các hệ thống phức tạp hơn. Việc áp dụng đúng phương pháp là chìa khóa để đạt được kết quả chính xác.

2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến ổn định

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến tính ổn định hầu chắc chắn của SDEs. Cấu trúc của hàm hệ số là một yếu tố quan trọng. Các tham số của nhiễu ngẫu nhiên cũng có tác động đáng kể. Đối với nhiễu Brown phân thứ, chỉ số Hurst đóng vai trò quyết định. Sự hiện diện của trễ cũng làm tăng thêm sự phức tạp. Nó có thể gây ra dao động hoặc mất ổn định. Việc phân tích kỹ lưỡng từng yếu tố này là cần thiết. Nó giúp hiểu rõ cơ chế duy trì hoặc phá vỡ sự ổn định. Mục tiêu là xác định các điều kiện để đảm bảo hệ thống ổn định hầu chắc chắn.

III.PT vi phân ngẫu nhiên với nhiễu hỗn hợp và trễ

Nhiều hệ thống thực tế không chỉ chịu tác động của một loại nhiễu. Thay vào đó, chúng bị ảnh hưởng bởi nhiễu hỗn hợp. Ví dụ, sự kết hợp của chuyển động Brown thông thường và nhiễu Brown phân thứ. Hoặc các loại nhiễu khác. Nghiên cứu PT vi phân ngẫu nhiên với nhiễu hỗn hợp phức tạp hơn nhiều. Các thuộc tính của mỗi loại nhiễu tương tác với nhau. Điều này tạo ra các hiện tượng mới. Việc xây dựng một lý thuyết thống nhất cho nhiễu hỗn hợp là một thách thức lớn. Nó đòi hỏi sự mở rộng của các công cụ giải tích ngẫu nhiên hiện có. Mục tiêu là phân tích chính xác hành vi của hệ thống dưới các tác động đa dạng này.

Yếu tố trễ là một khía cạnh phổ biến trong các mô hình động học thực tế. Nó xuất hiện khi trạng thái tương lai của hệ thống phụ thuộc vào trạng thái trong quá khứ. Ví dụ, trong các mô hình kinh tế, sinh học hoặc kỹ thuật. Sự hiện diện của trễ có thể thay đổi đáng kể hành vi của hệ thống. Nó có thể gây ra dao động, thay đổi điểm cân bằng, hoặc thậm chí là mất ổn định. Khi trễ kết hợp với nhiễu ngẫu nhiên, bài toán trở nên khó khăn hơn. PT vi phân ngẫu nhiên có trễ là một lĩnh vực nghiên cứu năng động. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực học phức tạp.

PT vi phân ngẫu nhiên có trễ có nhiều dạng tổng quát. Chúng bao gồm trễ ở phần biến trạng thái. Cũng có thể có trễ ở phần nhiễu ngẫu nhiên. Hoặc thậm chí là cả hai. Ví dụ, một số mô hình có trễ tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Hệ số của phương trình cũng có thể phụ thuộc vào thời gian. Các dạng này phản ánh sự đa dạng của các hệ thống thực tế. Nghiên cứu các dạng tổng quát cho phép phát triển các lý thuyết toàn diện. Các định lý tồn tại duy nhất nghiệm là bước đầu tiên quan trọng. Sau đó là phân tích tính ổn định. Việc hiểu rõ cấu trúc của các phương trình này là cần thiết. Nó giúp lựa chọn phương pháp giải quyết phù hợp.

3.1. Sự phức tạp của nhiễu hỗn hợp

Nhiều hệ thống thực tế không chỉ chịu tác động của một loại nhiễu. Thay vào đó, chúng bị ảnh hưởng bởi nhiễu hỗn hợp. Ví dụ, sự kết hợp của chuyển động Brown thông thường và nhiễu Brown phân thứ. Hoặc các loại nhiễu khác. Nghiên cứu PT vi phân ngẫu nhiên với nhiễu hỗn hợp phức tạp hơn nhiều. Các thuộc tính của mỗi loại nhiễu tương tác với nhau. Điều này tạo ra các hiện tượng mới. Việc xây dựng một lý thuyết thống nhất cho nhiễu hỗn hợp là một thách thức lớn. Nó đòi hỏi sự mở rộng của các công cụ giải tích ngẫu nhiên hiện có. Mục tiêu là phân tích chính xác hành vi của hệ thống dưới các tác động đa dạng này.

3.2. Ảnh hưởng của yếu tố trễ trong hệ thống

Yếu tố trễ là một khía cạnh phổ biến trong các mô hình động học thực tế. Nó xuất hiện khi trạng thái tương lai của hệ thống phụ thuộc vào trạng thái trong quá khứ. Ví dụ, trong các mô hình kinh tế, sinh học hoặc kỹ thuật. Sự hiện diện của trễ có thể thay đổi đáng kể hành vi của hệ thống. Nó có thể gây ra dao động, thay đổi điểm cân bằng, hoặc thậm chí là mất ổn định. Khi trễ kết hợp với nhiễu ngẫu nhiên, bài toán trở nên khó khăn hơn. PT vi phân ngẫu nhiên có trễ là một lĩnh vực nghiên cứu năng động. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực học phức tạp.

3.3. Các dạng tổng quát của PT vi phân có trễ

PT vi phân ngẫu nhiên có trễ có nhiều dạng tổng quát. Chúng bao gồm trễ ở phần biến trạng thái. Cũng có thể có trễ ở phần nhiễu ngẫu nhiên. Hoặc thậm chí là cả hai. Ví dụ, một số mô hình có trễ tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Hệ số của phương trình cũng có thể phụ thuộc vào thời gian. Các dạng này phản ánh sự đa dạng của các hệ thống thực tế. Nghiên cứu các dạng tổng quát cho phép phát triển các lý thuyết toàn diện. Các định lý tồn tại duy nhất nghiệm là bước đầu tiên quan trọng. Sau đó là phân tích tính ổn định. Việc hiểu rõ cấu trúc của các phương trình này là cần thiết. Nó giúp lựa chọn phương pháp giải quyết phù hợp.

IV.Ứng dụng và phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Nghiên cứu về ổn định hầu chắc chắn của SDEs có nhiều ứng dụng thực tiễn. Trong tài chính, nó giúp mô hình hóa giá tài sản. Nó đánh giá rủi ro và xây dựng các chiến lược giao dịch ổn định. Trong sinh học, nó áp dụng cho các mô hình quần thể. Nó mô tả sự lan truyền dịch bệnh dưới điều kiện ngẫu nhiên. Trong kỹ thuật, nó được dùng để thiết kế hệ thống điều khiển. Các hệ thống này phải chịu nhiễu và trễ. Kết quả nghiên cứu góp phần vào việc phát triển các mô hình dự báo. Nó giúp tối ưu hóa và kiểm soát các hệ thống phức tạp trong thế giới thực.

Phân tích SDEs, đặc biệt là với nhiễu không phải Martingale, đòi hỏi công cụ đặc biệt. Lý thuyết rough path là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất. Nó cho phép tích phân các hàm không đủ trơn với các bộ tạo nhiễu rough. Ngoài ra, các phương pháp từ giải tích ngẫu nhiên cổ điển cũng được điều chỉnh. Các kỹ thuật như định lý Fubini ngẫu nhiên, tính chất Lipschitz. Hoặc các không gian hàm chuyên biệt (như hàm liên tục Holder, hàm p-biến phân hữu hạn) là cần thiết. Sự kết hợp các công cụ này mở rộng khả năng giải quyết các bài toán khó. Nó góp phần vào sự phát triển của lý thuyết và ứng dụng SDEs.

Lĩnh vực PT vi phân ngẫu nhiên vẫn còn nhiều tiềm năng nghiên cứu. Một hướng mở rộng là xem xét các dạng nhiễu phức tạp hơn nữa. Ví dụ, nhiễu Lévy hoặc nhiễu ngẫu nhiên không Gaussian. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào ổn định các loại nghiệm khác. Ví dụ, nghiệm tối thiểu, nghiệm cực đại. Hay các loại ổn định khác như ổn định tiệm cận. Việc áp dụng các kỹ thuật học máy cũng là một hướng tiềm năng. Đặc biệt là để giải quyết các bài toán xấp xỉ nghiệm hoặc dự đoán hành vi. Sự phát triển của các công cụ tính toán sẽ hỗ trợ mạnh mẽ cho các nghiên cứu này.

4.1. Ứng dụng thực tiễn của PT vi phân ngẫu nhiên

Nghiên cứu về ổn định hầu chắc chắn của SDEs có nhiều ứng dụng thực tiễn. Trong tài chính, nó giúp mô hình hóa giá tài sản. Nó đánh giá rủi ro và xây dựng các chiến lược giao dịch ổn định. Trong sinh học, nó áp dụng cho các mô hình quần thể. Nó mô tả sự lan truyền dịch bệnh dưới điều kiện ngẫu nhiên. Trong kỹ thuật, nó được dùng để thiết kế hệ thống điều khiển. Các hệ thống này phải chịu nhiễu và trễ. Kết quả nghiên cứu góp phần vào việc phát triển các mô hình dự báo. Nó giúp tối ưu hóa và kiểm soát các hệ thống phức tạp trong thế giới thực.

4.2. Công cụ toán học cho phân tích SDEs

Phân tích SDEs, đặc biệt là với nhiễu không phải Martingale, đòi hỏi công cụ đặc biệt. Lý thuyết rough path là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất. Nó cho phép tích phân các hàm không đủ trơn với các bộ tạo nhiễu rough. Ngoài ra, các phương pháp từ giải tích ngẫu nhiên cổ điển cũng được điều chỉnh. Các kỹ thuật như định lý Fubini ngẫu nhiên, tính chất Lipschitz. Hoặc các không gian hàm chuyên biệt (như hàm liên tục Holder, hàm p-biến phân hữu hạn) là cần thiết. Sự kết hợp các công cụ này mở rộng khả năng giải quyết các bài toán khó. Nó góp phần vào sự phát triển của lý thuyết và ứng dụng SDEs.

4.3. Hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai

Lĩnh vực PT vi phân ngẫu nhiên vẫn còn nhiều tiềm năng nghiên cứu. Một hướng mở rộng là xem xét các dạng nhiễu phức tạp hơn nữa. Ví dụ, nhiễu Lévy hoặc nhiễu ngẫu nhiên không Gaussian. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào ổn định các loại nghiệm khác. Ví dụ, nghiệm tối thiểu, nghiệm cực đại. Hay các loại ổn định khác như ổn định tiệm cận. Việc áp dụng các kỹ thuật học máy cũng là một hướng tiềm năng. Đặc biệt là để giải quyết các bài toán xấp xỉ nghiệm hoặc dự đoán hành vi. Sự phát triển của các công cụ tính toán sẽ hỗ trợ mạnh mẽ cho các nghiên cứu này.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ toán ứng dụng tính ổn định hầu chắc chắn của phương trình vi phân ngẫu nhiên với nhiễu brown phân thứ và nhiễu hỗn hợp

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (112 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HOO QUỐO GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HOO TỰ NHIÊN Cao Tan Bình TÍNH ỐN ĐỊNH HẦU CHẮO CHẮN l CUA PHUGNG TRINH VI PHAN NGAU NHIEN VỚI NHIÊU BROWN PHAN THỨ VA NHIÊU HON HỢP LUẬN ÁN LIÊN SĨ LOAN UNG DỤNG Hà Nội - 2022 DAL HOO QUOO GIA HÀ NOL TRƯỜNG DAL HOO KHOA HOO TỰ NHIÊN Cao Tan Binh TINH ON ĐỊNH HẦU CHẮC CHAN ; CUA PHƯƠNG TRÌNH VI PHAN NGAU NHIÊN VỚI NHIÊU BROWN PHAN THU VÀ NHIÊU HON HGP Ohuyéu ngành; Li thuyết xáo suat và thông kê toán học Mã số: 9460112.02 LUẬN ÁN TIEN SĨ POAN UNG DỤNG NGƯỜI HƯỚNG DAN KHOA HỌC; 1. Luu Hoàng Dức 2. Đặng Hùng Thắng Hà Nội - 2022 LOL CAM DOAN 4ồi xin cam đoạn đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Oác kết qua nêu trong luận án là trung thực va chưa.

từng được ai công bỗ trong bat kì ông trình nào khác, Oáo đồng táo giả trong cdc công trình công bô chung đồng ý cho NOS sử dụng kết qua vào mụo đích viết và báo cáo luận Au tiên sĩ cia minh ở cáo cấp. Táo gia Oao ‘Van Hình LỜI CÁM ƠN Luận án hoàn thành nhờ được sự hướng dẫn khoa học day, tận tình của. Lưu Hoàng Đức - Phòng Xác suất va hông kê, Viện bán học Việt Nam và NGND. Đặng Hùng Thắng - Irướng Bộ môn Xác suất và Thông kê, Khoa Loan - Oo - Lin học, Irường Đại học Khoa học Lu nhiên, Đại học Quốo gia Hà Nội.

Nhân dịp này, tác giả xin bày to lòng biệt ou chân thành và sự kính trọng sâu sắc đối với hai Lhay, những người đã truyền đạt nhiều kiên thức quý báu, định hướng, gợi mở vẫn đề cing như kinh nghiệm nghiên cứu khoa học trong suốt thời gian báo gia theo hoo và nghiên cứu đề tài. Xin chân thành cam ơn Ban Giam hiệu, Phòng Sau đại học, Ban Ohu nhiệm Khoa ‘Loan - Oo - ‘Lin học của. Irường Đại học Khoa học Lu nhiên, Đại hoc Quốo gia Hà Nội - nơi táo giá đã, học tập và nghiên cứu. Xin trân trọng cam ơn Ban Giám hiệu, Ban Chu nhiệm Khoa Kính té và Kê toán, BO môn Loan kinh tê cla Lrudug Dai học Quy Nhơn da tạo điều kiện thuận lợi nhất để tac giá hoàn thành luận án này.

áo giá xin gửi lời cắm ơn tới quý Phầy, Oô của Bộ môn Xấo suất và, Thông kê, Khoa Loan - Oo - Lin hoo đã. giúp đỡ tác giả rất nhiều trong qué trình học tập và hoàn thành luận án. Đặc biệt, tac giả vô cùng biết ou khi nhận được sự quan tâm góp ý về luận án của GS. Nguyễn Hữu Dư, GS.

Oung Phê Anh, PGS. Nguyễn Thanh Diệu, PGS. Đỗ Đức Phuan, PGS. Lạ Cong Sơn, PGS.

Nguyễn Liên Dũng, PGS. Ngô Hoàng Long, PGS. Lê Vi, VS. Lạ Ngọc Ánh, TS.

lrần Mạnh Qường, 19. Linh Quốc Anh và LS. Phạm Dinh tùng. Táo giá xin chân thành cam ơn đên quý Phầy, Oo đã đọc và.

viết lời nhận xét bóm tắt luận án. Luận ấn là mou qua tinh thần quý giá của tao giá dành tang người Ba quá cô kính yêu, Mẹ, Vợ và Oon trai - những người đã. luôn ở bên cạnh động viên táo gia trong những lúc khó khan. Oao Van Binh MỤC LUO Những kí hiệu và viết tắt dùng trong luận án 1.2 tuyên tính có trễ với nhiễu phan thứ: Irường hợp 1 chiều có trễ ở phần nhiễu phân thứ và hệ số phụ thuộc vào thời TA) ——.

70 NHUNG Ki HIỆU VA VIET TAT THƯỜNG DUNG TRONG LUAN AN Rd Tập các vécbơ thực d chiều Rdxd Tập cáo ma trận thực cấp d x d C({a, b], R“) Lap các hàm liên tục tit [ø, b] vào IR° C°({a, b], R®) Tập các ham liên tục bị chặn tit fa, b] vào R4 C*({a, b], R®) Tap cáo hàm liên tuo Holder tit [a,b] vào R4 với nửa chuẩn Illa fa,5) = SUPa<s<t<o ïx.= và chuẩn Illlo0,0,[a,8] := lÍ#||<. C?~*⁄"([ø,b|,IR) Tập cáo hàm liên tuo từ [a,b] vào R* có p-biên phân hữu hạn với nứa chuẩn 1/p Hel, .,,äj = (StP Me Di le. — 7a”) CP([a, b|, R2) lập các hàm liện tục x tit [a,b] vào R4 với p-biên phân hữu hạn và được trang bi bởi chuẩn |Ì#|Ì;- »a.u C}([a, b], R“) lập các bién ngẫu nhiên C({a, bj, R“)-giá trị, bi chan và Z;-đo được LP"({a, b|, R®) lập cáo hàm đo được Borel f từ [a,b] vào R4 sao cho f | f(t) /Pdt < œ Ø?([a, bj, R“) Tập cáo qua trình { ƒ(f)} với tính chat F;,-thich nghĩ, IR“-giá. tri và f | f(t) |?dt < co hầu chắc chắn Mo([a, b],IR®) Lap cao qua trình đơn gian gia trị thực trên đoạn [ø, b|.

trị, F,-do được và. /||£||” < œ 1 (Q, BR") lập các biéu ngẫu nhiên € với tính chất IR“-giá trị, F,-do được và #||£€||? < œ MỞ ĐẦU 1. Lí do chọn đề tài Phương trình vi phan ngẫu nhiên có vai trò quan trọng trong việc m6 phóng các hệ dưới tac động của nhiều [2|. Bên cạnh đó, các táo động của, trễ cing góp phần giải thích dáng điệu động hoe của hệ trong thé giới thực như thị trường tài chính lỗ], sự lan truyền dịch bệnh ||, mô hình sinh vật học |6] và khoa.

Khi mô hình thực tê được xét dưới tác động của. trễ kết hợp với cáo yêu tô ngẫu nhiên sẽ nảy sinh ra phương trình vi phần ngẫu nhiên có trễ. OO mot vài dạng phương trình vi phan ngau nhiên có trễ tổng quát như sau #(f) = f(Ow, x) (0.3) với B(t), BY’ (t) tương ứng là chuyển động Brown thông thường, và chuyển động Brown phân thứ. Về bắn chat, hệ (0.1) chính là hệ phương trình vi phan thường, 6 đó ta 06 thể xem xét theo từng quỹ đạo ngẫu nhiên w.

Hệ được nghiên cứu thông qua cáo công cu của, giải tích ltô 65]. uy, nhiên, hệ chí có thé được nghiên cứu và chứng minh định lý tồn tai duy nhất nghiệm (xem {71 (20) [2Z3|) bằng cách sử dụng các công cu của lý thuyết rough path [25j [29| 47] hoặc lý thuyết giải tích phân thứ [54] (57) l67]. Như trình bày ở muo 7, tính on định tiệm cận về nghiệm của hệ (0.3) cũng mới chi được nghiên cứu trong wot vài trường hợp don giản như với dạng tuyên tính thuần nhất (26]. Oáo trường hợp phức tạp hơn nhìu chung vẫn chưa.

được giải quyết. Với lý do trên, chúng tôi chọn đề tài nghiên cứu cho luận án của mình là: Tinh On định hầu chắc chắn của phương trình vi phân ngẫu nhiên với nhiễu Brown phân thứ và nhiễu hỗn hợp. Mục đích nghiên cứu Mụo đích của luận ấn này là nghiên cứu một số bài toán mở liên quan đến tính ou định hầu chắc chắn của một số phương trình vi phân ngẫu nhiên dạng tuyên tính, gồm 3 bài toán sau đây. Bài toán 1: Phương trình vi phân ngẫu nhiện có trễ nhiều chiều nhưng không có yêu tô trễ ở phần nhiễu dy(t) = [Ay(t) + ƒ((t — +))|d + Cy(0)4”0).5) Bai toán 3: Hệ điều khiển hỗn hợp với 2 loại nhiễu độc lập là Bernoulli và Brown thông thường ax(t) = fi(z(0,e(9))đt + b((1),e(9)4B), t€ (te, thar) de(t) = gi(x(t), e(t) dt + go(a(t), e(t))dB(t), + € (tk, te+1) (0.

Đỗi tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận ấn là tính Ou định tiệm cận về nghiệm của phương trình vi phan ngẫu nhiện có trễ trong cac không gian vô han chiều. Pham vi nghiên cứu Luận án nghiên ottu các vẫn đề về tinh On định mũ hầu chắc chắn theo chiều hội tụ tiên hoặc lùi theo thời gian trong không gian Banach vô hạn chiều C([—r, 0], R2) hoặc không gian Hölder Œ*([—z, 0], R*). Phương pháp nghiên cứu Oác vẫn dé được nghiên dứu trong luận ấn có sử dụng kỹ thuật của lý 8 thuyết xáo suất và giải tích ngẫu nhiên. Một số kết qua quan trọng được dùng đến như: bat đẳng thức Gronwall - Bellman, bổ dé Borel - Oantolli, định lý ergodic của Birkhoff.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Y nghĩa khoa học; Luận án góp phan lam phong phú thêm cáo kết qua và sự hiểu biết về tích phân Young, phương trình vi phan ngẫu nhiên có trễ với nhiễu phân thứ và tính chất On định nghiệm cửa phương trình loại nay, Ý nghĩa thực tiễn: Luận ấn mong muôn góp phan phat triéu lý thuyết mạng lưới truyền thông tin thông qua các hệ hỗn hợp có nhiễu ngẫu nhiên; va lý thuyết mô ta giá tài san tài chính của Samuelson va Black - Scholes cố điển được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vựo tài chính, nhưng có yếu tố trễ và dưới tac động của. nhiều Brown phần thứ. 7, Tong quan và cầu trúc luận ấn 7. Tong quan luận án.

Lý thuyết on định giữ vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu tính chat nghiệm của phương trình vi phân. Ohính vì vậy, bên cạnh việc nghiên cứu sự tou tại và duy nhất nghiệm, tính chất nghiệm sinh hệ động lực, lý thuyết ổn định đã thu hút nhiều nhà toán học tham gia nghiên cứu và ứng dụng vào thực tiễn cuộc sông. heo 42) (49) [56], Lyapunov là người đầu tiên giới thiệu về khái niệm On định ctia hệ động lực vào năm 1892 |46], và phát triển một phương pháp để xác định tính on định nghiệm wa không nhất thiết phải tim ra nghiệm cụ thể của phương trình vi phân, được gọi là phương phấp trực tiếp Lyapunov hay phương pháp thứ hai. Sau đó, Hahu [85] và Lakshmikautham [4| tiếp tục nghiên cứu và mở rộng lý thuyết Ou định cho phương trình vi phân thường.

Đối với tính Ou định nghiệm theo nghĩa xáo suất hoặc theo nghĩa moment, Bucy. da đưa ra điều kiện đủ vào năm: 1965 [LO]. Déu năm 1967, Has minskil da nghiên ottu một cách có hệ thống tinh On định nghiệm cho các hệ ngẫu nhiên 41]. Kế từ đó, oó nhiều nhà toán hoo tên tuổi như Arnold, Ohow, Ourtain, Eriedinan, Kolmmanovskii, Lakshmikantham, Mohammed, Pardoux và Mao đã quan tâm nghiên cứu về tính ổn định nghiệm của phương trình vi phan ngẫu nhiêu.

Trong thời kỳ này, lý thuyết về phương trình vi phân có trễ cing được quan tâm nghiên ottu và phát triển mạnh mẽ. Volterra được xem là người tiên phong nghiên cứu các tính chất cu thé cho phương trình vi phan có trễ cu thé vào năm 1928, đó là mô hình môi - thú [6T|. Sau đó, Minorksy nghiện cứu tính Ou định cho hệ điều khiển tự động có trễ [ST]. Nam 1963, Krasovskii đã sử dụng lý thuyết phiém hàm Lyapunov.

để nghiên cứu tinh ou định nghiệm của phương trình vi phan có trễ trong không gian hữu hạn chiều [43]. Về sau, nhiều nhà toán hoo đã nhận thay tầm quan trong cũng như tính ứng dung cla phương trình vi phan có trễ, và da nghiên gứu md rộng bằng cách dua vào yêu tô ngẫu nhiên.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án toán ứng dụng nghiên cứu tính ổn định hầu chắc chắn của phương trình vi phân ngẫu nhiên. Phân tích SDEs với nhiễu brown phân thứ và nhiễu hỗn hợp.

Luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2022.

Luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" thuộc chuyên ngành Lý thuyết xác suất và thống kê toán học. Danh mục: Toán Ứng Dụng.

Luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" có bao nhiêu trang?

Luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" có 112 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Ổn định hầu chắc chắn PT vi phân ngẫu nhiên nhiễu Brown phân thứ" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter