Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc - Vũ Tiến Việt - Đại học Khoa học Tự nhiên
Luận án tiến sĩ HUS nghiên cứu hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng trong khoa học dữ liệu.
Năm xuất bản
Số trang
106
Thời gian đọc
16 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Tổng quan: Hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc
- Số trang:
- 106 trang
- Trường:
- Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
- Tác giả:
- Vũ Tiến Việt
- Năm:
- 2013
Tóm tắt nội dung luận án
I.Tổng quan Hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc
Hệ động lực ngẫu nhiên mô tả các quá trình biến đổi theo thời gian chịu ảnh hưởng của yếu tố ngẫu nhiên. Các hệ thống này phổ biến trong nhiều lĩnh vực: kỹ thuật, kinh tế, sinh học. Đặc biệt, hệ thống ẩn rời rạc đặt ra thách thức lớn. Các trạng thái bên trong không thể quan sát trực tiếp. Chỉ có các đầu ra gián tiếp được biết. Nghiên cứu này tập trung vào cấu trúc và đặc tính của chúng. Hiểu rõ hơn về các hệ thống này là mục tiêu chính. Luận án cung cấp cái nhìn tổng quan về một lĩnh vực phức tạp. Nó đặt nền móng cho các phân tích chi tiết hơn. Đây là một công trình quan trọng cho các nhà nghiên cứu và thực hành.
1.1. Giới thiệu tổng quan về hệ động lực ngẫu nhiên
Hệ động lực ngẫu nhiên là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn. Nó giải quyết các hệ thống thay đổi theo thời gian. Sự thay đổi này bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngẫu nhiên. Luận án tập trung vào các hệ thống ẩn rời rạc. Các trạng thái của hệ thống không thể quan sát trực tiếp. Chỉ có thể suy luận qua các quan sát gián tiếp. Đây là một vấn đề phức tạp trong toán học ứng dụng. Nghiên cứu này tìm hiểu sâu về cấu trúc của chúng. Nó cũng đề xuất các phương pháp phân tích hiệu quả.
1.2. Vai trò của Mô hình Hidden Markov trong nghiên cứu
Mô hình Hidden Markov (HMM) đóng vai trò trung tâm. Nó là công cụ mạnh mẽ để mô tả hệ thống ẩn rời rạc. HMM biểu diễn quá trình ngẫu nhiên rời rạc. Các trạng thái ẩn của quá trình quyết định các quan sát. Luận án mở rộng lý thuyết HMM truyền thống. Nó áp dụng cho các hệ động lực ngẫu nhiên phức tạp hơn. Việc này hỗ trợ phân tích chuỗi thời gian hiệu quả. HMM cung cấp khuôn khổ vững chắc cho ước lượng trạng thái. Nó cũng giúp dự đoán hành vi của hệ thống.
1.3. Mục tiêu và ý nghĩa của luận án tiến sĩ này
Luận án nghiên cứu sâu về hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc. Mục tiêu là phát triển các công cụ toán học mới. Các công cụ này giúp phân tích và ứng dụng hệ thống. Luận án đóng góp vào lý thuyết xác suất và thống kê toán học. Các kết quả có ý nghĩa thực tiễn cao. Chúng hỗ trợ giải quyết bài toán nhận dạng hệ thống. Luận án cũng mở rộng ứng dụng học máy cho hệ thống động. Nâng cao khả năng điều khiển hệ ngẫu nhiên là một lợi ích. Đây là công trình nghiên cứu độc đáo và chuyên sâu.
II.Cơ sở toán học Hệ động lực ngẫu nhiên rời rạc
Nghiên cứu này đặt nền móng trên cơ sở toán học vững chắc. Đại số tuyến tính cung cấp các công cụ thiết yếu. Các khái niệm như chỉ số ma trận và khai triển Jordan là trọng tâm. Định lý ergodic nhân tính và số mũ Lyapunov là công cụ phân tích quan trọng. Chúng giúp hiểu hành vi dài hạn và ổn định của hệ thống. Quá trình ngẫu nhiên rời rạc là cốt lõi của việc mô hình hóa. Việc hiểu rõ các thuộc tính này là then chốt. Nó cho phép phát triển các thuật toán chính xác cho hệ động lực ngẫu nhiên. Nền tảng này đảm bảo tính chặt chẽ và ứng dụng thực tiễn của luận án.
2.1. Kiến thức nền tảng về đại số tuyến tính
Đại số tuyến tính cung cấp các công cụ toán học cơ bản. Nghiên cứu hệ động lực ngẫu nhiên đòi hỏi sự hiểu biết sâu về ma trận. Các khái niệm như chỉ số của ma trận, chùm ma trận được sử dụng. Khai triển Jordan và Kronecker giúp phân tích cấu trúc hệ thống. Nghịch đảo suy rộng Moore-Penrose giúp giải các hệ phương trình tuyến tính. Nó xử lý các trường hợp ma trận không khả nghịch. Kiến thức này là nền tảng cho việc giải các phương trình sai phân. Các khái niệm này đảm bảo tính chặt chẽ của lý thuyết.
2.2. Định lý ergodic nhân tính và số mũ Lyapunov
Định lý ergodic nhân tính (MET) là một công cụ mạnh mẽ. Nó phân tích hành vi dài hạn của hệ động lực ngẫu nhiên. Số mũ Lyapunov là một đại lượng quan trọng. Nó đặc trưng cho tốc độ phân kỳ hoặc hội tụ của các quỹ đạo. Trong ngữ cảnh của hệ thống động lực ngẫu nhiên, số mũ Lyapunov định lượng sự ổn định. Nó cũng đo lường tính hỗn loạn của hệ. Luận án này áp dụng MET để nghiên cứu các phương trình sai phân ẩn. Nó cung cấp hiểu biết sâu sắc về động lực học hệ thống.
2.3. Quá trình ngẫu nhiên rời rạc và các thuộc tính
Quá trình ngẫu nhiên rời rạc là cốt lõi của hệ thống ẩn rời rạc. Các quá trình này mô tả chuỗi các sự kiện ngẫu nhiên theo thời gian. Mỗi trạng thái thay đổi một cách rời rạc. Việc hiểu các thuộc tính của chúng là thiết yếu. Nó giúp xây dựng các mô hình chính xác. Luận án xem xét các đặc tính thống kê của quá trình này. Nó bao gồm phân phối xác suất và tính độc lập. Nền tảng này cho phép phát triển các thuật toán ước lượng trạng thái. Nó cũng hỗ trợ lọc tín hiệu ngẫu nhiên hiệu quả.
III.Phương trình sai phân ẩn và số mũ Lyapunov
Luận án tập trung vào phân tích phương trình sai phân ẩn. Đây là trái tim của việc mô hình hóa hệ động lực ngẫu nhiên. Các phương trình chỉ số 1 và chỉ số 2 được nghiên cứu chuyên sâu. Chỉ số này phản ánh mức độ phức tạp của hệ thống. Tính giải được của chúng là yếu tố then chốt. Nó quyết định khả năng ước lượng trạng thái và phân tích hành vi. Ảnh hưởng của hệ số ngẫu nhiên cũng được xem xét kỹ lưỡng. Điều này cung cấp hiểu biết sâu sắc về động lực học hệ thống. Các phát hiện này rất quan trọng cho các ứng dụng thực tế.
3.1. Phương trình sai phân ẩn chỉ số 1 và tính giải được
Nghiên cứu tập trung vào phương trình sai phân ẩn. Đặc biệt là các phương trình có chỉ số 1. Chỉ số này phản ánh mức độ phức tạp của hệ thống. Luận án phân tích sự tồn tại và tính duy nhất của nghiệm. Các phương trình này có thể là thuần nhất hoặc không tự chủ. Việc giải quyết chúng đòi hỏi các kỹ thuật toán học đặc biệt. Tính giải được của phương trình là nền tảng. Nó cho phép phân tích sâu hơn về hệ động lực ngẫu nhiên. Công trình này làm rõ cấu trúc nghiệm của các hệ thống như vậy.
3.2. Phương trình sai phân ẩn chỉ số 2 và đặc tính động lực
Phương trình sai phân ẩn chỉ số 2 phức tạp hơn. Chỉ số 2 cho thấy mối quan hệ phụ thuộc mạnh mẽ hơn giữa các biến. Luận án mở rộng lý thuyết cho các hệ thống này. Nó khám phá các đặc tính động lực học mới. Nghiệm của bài toán Cauchy cho phương trình tiến và lùi được phân tích. Các tính chất đồng chu trình của nghiệm cũng được xem xét. Điều này cung cấp cái nhìn toàn diện về hành vi hệ thống. Nó cũng hỗ trợ việc ước lượng trạng thái trong các môi trường phức tạp.
3.3. Ảnh hưởng của hệ số ngẫu nhiên đến nghiệm số
Hệ số ngẫu nhiên là một yếu tố quan trọng. Nó tác động đáng kể đến nghiệm của phương trình sai phân ẩn. Luận án nghiên cứu cách thức ngẫu nhiên ảnh hưởng đến tính ổn định. Nó cũng xem xét sự biến động của nghiệm. Việc này rất cần thiết cho lọc tín hiệu ngẫu nhiên. Nó cũng quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian. Kết quả cho thấy tầm quan trọng của việc mô hình hóa các yếu tố ngẫu nhiên. Hiểu biết này cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển hệ ngẫu nhiên.
IV.Các phương pháp ước lượng lọc tín hiệu ngẫu nhiên
Luận án phát triển các phương pháp tiên tiến. Chúng nhằm ước lượng trạng thái và lọc tín hiệu ngẫu nhiên. Các hệ thống ẩn rời rạc đặt ra thách thức lớn. Các trạng thái bên trong không thể quan sát trực tiếp. Do đó, các kỹ thuật suy luận mạnh mẽ là cần thiết. Bài toán nhận dạng hệ thống cũng được giải quyết hiệu quả. Nó giúp xây dựng mô hình chính xác từ dữ liệu. Phân tích chuỗi thời gian được áp dụng để hiểu động thái hệ thống. Các phương pháp này có ứng dụng rộng rãi. Chúng cải thiện khả năng điều khiển hệ ngẫu nhiên và dự đoán.
4.1. Kỹ thuật ước lượng trạng thái cho hệ ẩn rời rạc
Ước lượng trạng thái là một nhiệm vụ trọng tâm. Các trạng thái nội tại của hệ thống ẩn rời rạc thường không quan sát được. Luận án phát triển các kỹ thuật mới. Các kỹ thuật này giúp suy luận trạng thái ẩn từ dữ liệu quan sát. Các phương pháp lọc tín hiệu ngẫu nhiên truyền thống được cải tiến. Nó giải quyết các hạn chế của mô hình phức tạp. Khả năng ước lượng chính xác là cần thiết. Nó hỗ trợ các quyết định trong điều khiển hệ ngẫu nhiên.
4.2. Bài toán nhận dạng hệ thống từ dữ liệu quan sát
Bài toán nhận dạng hệ thống là việc xác định mô hình toán học. Mô hình này dựa trên các dữ liệu đầu vào và đầu ra. Đối với hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc, đây là một thách thức. Luận án đề xuất các phương pháp nhận dạng hệ thống hiệu quả. Các phương pháp này tận dụng đặc tính riêng của hệ ẩn. Chúng giúp xác định các tham số hệ thống. Việc này là bước quan trọng để xây dựng mô hình chính xác. Nó cũng là nền tảng cho ứng dụng điều khiển.
4.3. Phân tích chuỗi thời gian áp dụng trong hệ động lực
Phân tích chuỗi thời gian là công cụ không thể thiếu. Nó giúp khám phá các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Đặc biệt là từ các hệ động lực ngẫu nhiên. Luận án sử dụng các phương pháp phân tích chuỗi thời gian tiên tiến. Nó áp dụng cho dữ liệu phát sinh từ hệ thống ẩn rời rạc. Điều này giúp dự đoán hành vi tương lai của hệ thống. Nó cũng hỗ trợ trong việc phát hiện bất thường. Hiểu biết sâu sắc về phân tích chuỗi thời gian là cần thiết. Nó tối ưu hóa các quy trình ra quyết định.
V.Ứng dụng thực tế Điều khiển và nhận dạng hệ động lực
Nghiên cứu này không chỉ dừng lại ở lý thuyết. Các kết quả có nhiều ứng dụng thực tế quan trọng. Chúng giúp cải thiện khả năng điều khiển hệ ngẫu nhiên. Đặc biệt là trong các hệ thống có trạng thái ẩn. Các phương pháp nhận dạng hệ thống được phát triển. Chúng giải quyết các bài toán phức tạp trong nhiều lĩnh vực. Luận án cũng chỉ ra tiềm năng to lớn. Nó liên quan đến việc tích hợp học máy cho hệ thống động. Điều này mở ra các giải pháp sáng tạo. Chúng có thể ứng dụng trong kỹ thuật, tự động hóa, và trí tuệ nhân tạo.
5.1. Ứng dụng trong điều khiển hệ thống ngẫu nhiên
Các kết quả nghiên cứu có ý nghĩa lớn. Chúng được ứng dụng trong điều khiển hệ ngẫu nhiên. Đặc biệt là các hệ thống với trạng thái ẩn. Luận án đề xuất các chiến lược điều khiển mới. Các chiến lược này dựa trên thông tin ước lượng trạng thái. Chúng tối ưu hóa hiệu suất hệ thống trong môi trường không chắc chắn. Ví dụ bao gồm điều khiển robot, quản lý tài nguyên. Khả năng điều khiển hệ thống động chính xác hơn được nâng cao.
5.2. Nhận dạng các hệ thống động lực phức tạp
Các phương pháp nhận dạng hệ thống được phát triển. Chúng giúp giải quyết các bài toán nhận dạng hệ thống phức tạp. Bao gồm cả những hệ có đặc tính phi tuyến tính hoặc thời gian thay đổi. Luận án trình bày các ví dụ minh họa cụ thể. Các ví dụ này cho thấy hiệu quả của phương pháp. Ứng dụng có thể bao gồm chẩn đoán lỗi trong công nghiệp. Nó còn giúp mô hình hóa các quá trình sinh học phức tạp. Đây là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực.
5.3. Tiềm năng trong Học máy cho hệ thống động
Công trình này mở ra nhiều hướng tiềm năng. Đặc biệt là trong học máy cho hệ thống động. Các mô hình và thuật toán phát triển có thể tích hợp. Chúng được dùng để huấn luyện các hệ thống học máy. Điều này giúp dự đoán và kiểm soát các quá trình động. Khả năng ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo là rất lớn. Ví dụ, trong hệ thống tự lái hoặc quản lý mạng lưới thông minh. Sự kết hợp này hứa hẹn mang lại những giải pháp đột phá.
VI.Kết luận Hướng nghiên cứu về hệ động lực ngẫu nhiên
Luận án đã đạt được nhiều đóng góp quan trọng. Nó làm sâu sắc thêm hiểu biết về hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc. Các phương pháp mới đã được phát triển và kiểm chứng. Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức cần giải quyết. Các hướng nghiên cứu tương lai rất đa dạng. Việc tích hợp với các công nghệ mới như học sâu là cần thiết. Điều này sẽ mở ra những ứng dụng rộng lớn hơn. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng các hệ thống thông minh. Chúng có khả năng thích nghi và hoạt động hiệu quả trong môi trường phức tạp.
6.1. Tóm tắt các đóng góp chính của luận án
Luận án đã đóng góp đáng kể. Nó phát triển lý thuyết về hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc. Các phương trình sai phân ẩn được phân tích chi tiết. Đặc biệt là với chỉ số 1 và 2. Các công cụ như số mũ Lyapunov được áp dụng hiệu quả. Luận án cung cấp các phương pháp mới cho ước lượng trạng thái. Nó cũng giải quyết bài toán nhận dạng hệ thống. Kết quả này mở rộng kiến thức trong lĩnh vực này. Nó cũng có ý nghĩa thực tiễn quan trọng.
6.2. Hạn chế và thách thức trong nghiên cứu hiện tại
Dù đạt được nhiều thành tựu, nghiên cứu vẫn có hạn chế. Các mô hình vẫn còn có thể được mở rộng. Ví dụ, xử lý các hệ phi tuyến tính phức tạp hơn. Thách thức lớn nằm ở tính toán hiệu quả. Đặc biệt là với dữ liệu lớn và tốc độ cao. Việc tích hợp các yếu tố môi trường phức tạp cũng là một thách thức. Nghiên cứu cần tiếp tục khám phá. Nó cần cải thiện tính vững chắc của các thuật toán.
6.3. Đề xuất hướng phát triển cho hệ thống động tương lai
Các hướng nghiên cứu tiếp theo rất đa dạng. Một hướng là tích hợp sâu hơn với học máy cho hệ thống động. Đặc biệt là học tăng cường và học sâu. Mở rộng lý thuyết cho các hệ động lực ngẫu nhiên liên tục. Hoặc các hệ thống với nhiều cấp độ ẩn. Phát triển các thuật toán lọc tín hiệu ngẫu nhiên thời gian thực. Ứng dụng trong các lĩnh vực mới như y sinh hoặc tài chính. Mục tiêu là tạo ra các giải pháp toàn diện và thông minh hơn.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (106 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN VŨ TIẾN VIỆT HỆ ĐỘNG LỰC NGẪU NHIÊN ẨN RỜI RẠC VÀ ÁP DỤNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội - 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN VŨ TIẾN VIỆT HỆ ĐỘNG LỰC NGẪU NHIÊN ẨN RỜI RẠC VÀ ÁP DỤNG Chuyên ngành: Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán học Mã số: 62 46 15 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Tập thể hướng dẫn khoa học: 1. GS-TS Nguyễn Hữu Dư 2. TS Nguyễn Hồng Hải Hà Nội - 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Luận án này được hoàn thành dưới sự hướng dẫn của GS.
Nguyễn Hữu Dư và TS. Nguyễn Hồng Hải. Các số liệu, kết quả nêu trong Luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả Vũ Tiến Việt LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới GS-TS Nguyễn Hữu Dư và NCVCC-TS Nguyễn Hồng Hải.
Các thầy đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi vượt qua nhiều khó khăn trong học tập, nghiên cứu khoa học cũng như trong cuộc sống. Tôi xin trân trọng cảm ơn toàn thể các Thầy, Cô và cán bộ trong Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội. Những người đã dạy dỗ, giúp đỡ tôi trong suốt nhiều năm qua, từ khi tôi là một học sinh A0, đến khi là sinh viên đại học, sau là một học viên cao học rồi là một nghiên cứu sinh. Tôi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã động viên giúp đỡ tôi trong cuộc sống để tôi có thể hoàn thành luận án này.
Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn riêng GS-TSKH Nguyễn Duy Tiến và GS-TS Nguyễn Quý Hỷ đã động viên và tạo những điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án này. Tác giả Vũ Tiến Việt LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Mục lục Danh mục các ký hiệu sử dụng trong luận án iii Mở đầu 1 Chu.ng 1 Một số kiến thức chuẩn bị 11 1.1 Một số kiến thức đại số tuyến tính .1 Chỉ số của ma trận và của chùm hai ma trận .2 Khai triển Jordan và khai triển Kronecker .3 Một vài tính chất của bộ ba các ma trận .4 Nghịch đảo suy rộng Moore-Penrose của một ma trận 16 1.2 Số mũ Lyapunov và Định lý ergodic nhân tính (MET) .2 Định lý ergodic nhân tính (MET) .ng 2 Đồng chu trình suy biến với chỉ số 1 và số mũ Lyapunov 22 2.2 Tính giải được của phương trình sai phân ẩn chỉ số 1 .1 Phương trình sai phân ẩn thuần nhất với hệ số hằng 23 2.2 Phương trình sai phân không Autonom có chỉ số 1 .3 Phép chiếu chuẩn tắc .4 Toán tử Cauchy .3 Phương trình sai phân ẩn với hệ số ngẫu nhiên. 30 i LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Sự tồn tại nghiệm của phương trình (2.2 Nghiệm của phương trình sai phân ẩn lùi .4 Tính chất động lực .5 Số mũ Lyapunov và Định lý ergodic nhân tính .ng 3 Phương trình sai phân ẩn chỉ số 2 50 3.2 Phương trình sai phân ẩn với chỉ số 2 mềm .3 Tính giải được của phương trình sai phân ngẫu nhiên ẩn tuyến tính chỉ số 2 .4 Định lý ergodic nhân tính đối với phương trình sai phân ngẫu nhiên ẩn tuyến tính chỉ số 2 .1 Nghiệm của bài toán Cauchy với phương trình tiến 68 3.2 Nghiệm của bài toán Cauchy cho phương trình lùi .3 Tính chất đồng chu trình của nghiệm .4 Định lý ergodic nhân tính .5 Các ví dụ minh hoạ. 81 Áp dụng 83 Kết luận và các hướng nghiên cứu tiếp theo 91 Các công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 93 Tài liệu tham khảo 94 ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN (A, B) : cặp ma trận (A, A, B) : bộ ba ma trận det A : định thức của ma trận A dim W , dim(W ) : số chiều của không gian W GL(Rd ): nhóm các ma trận khả nghịch cấp d × d Ik , I : ma trận đơn vị kích thước k × k, d × d im A : ảnh của ma trận A ker A : nhân của ma trận A ind A : chỉ số của ma trận A ind(A, B) : chỉ số của cặp ma trận (A, B) Jf : không gian các điều kiện ban đầu cho bài toán với n > 0 Jb : không gian các điều kiện ban đầu cho bài toán với n < 0 M† : Nghịch đảo suy rộng Moore-Penrose của ma trận M Nn : nhân của toán tử tuyến tính An N1,n : nhân của toán tử tuyến tính ker Gn N: tập hợp số tự nhiên N0 = N ∪ {0} : tập hợp các số tự nhiên lớn hơn hoặc bằng 0 Nk : tập hợp các số tự nhiên lớn hơn hoặc bằng k Z: tập hợp số nguyên R, C : trường số thực, trường số phức Rd , (Cd ) : không gian véctơ thực (phức) d chiều Re(z): phần thực của số phức z Rr×s , (Cr×s ) : không gian các ma trận thực (phức) kích thước r × s Or×s , Ok , O : ma trận không kích thước r × s, k × k, d × d iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Pe : phép chiếu chính tắc từ Rd lên Rr song song với Rd−r Qe: phép chiếu chính tắc từ Rd lên Rd−r song song với Rr Qn : phép chiếu từ Rd lên Nn Q1,n : toán tử chiếu lên ker Gn rankA : hạng của A Sn : không gian chứa nghiệm của phương trình sai phân chỉ số 1: An xn+1 = Bn xn + qn = {ξ | Bn ξ ∈ im An } S1,n : không gian chứa nghiệm của phương trình chỉ số 2 = {z ∈ Rd , : Bn Pn−1 z ∈ im Gn } X >: ma trận (véctơ) chuyển vị của ma trận (vector) X Φ(n, m) : Ma trận Cauchy của phương trình sai phân ẩn λ[f ]: số mũ Lyapunov của hàm f λ[x]: số mũ Lyapunov của nghiệm xuất phát từ X(t, x) 0: véctơ không trong không gian tương ứng đang xét.
L : tổng trực tiếp. span(S) : Bao tuyến tính của tập hợp S gồm các véctơ. Các chữ viết tắt: h.c: Hầu chắc chắn h.d: Độc lập, cùng phân phối PTSPÂTT: Phương trình sai phân ẩn tuyến tính SVD: Khai triển theo giá trị kì dị iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Mở đầu Phương trình sai phân là công cụ mạnh để mô tả sự phát triển của hệ đang nghiên cứu được quan sát trên những khoảng thời gian cách đều nhau và giá trị tại thời điểm thứ n được biểu diễn truy hồi qua các giá trị trong quá khứ trước n. Vì thế, lý thuyết phương trình sai phân là đối tượng được nhiều nhà nghiên cứu và ứng dụng quan tâm vì nó xuất hiện ở nhiều lĩnh vực khác nhau trong toán học cũng như trong ứng dụng thực tế và các khoa học khác, chẳng hạn trong giải tích số, lý thuyết điều khiển, lý thuyết trò chơi, lý thuyết số, lý thuyết xác suất, giải tích tổ hợp, khoa học máy tính, lý thuyết mạch, lý thuyết lượng tử, di truyền học, kinh tế học, tâm lý học và xã hội học.
Thí dụ, xét quá trình phát triển của quần thể có cấu trúc tuổi trong một hệ sinh thái nào đó. Nếu gọi xn+1 là véctơ cấu trúc của quần thể tại thời điểm năm n + 1 (tức số lượng cá thể ở từng lứa tuổi của quần thể tại năm n + 1) thì xn+1 là một hàm của véctơ cấu trúc quần thể xn tại thời điểm năm trước đó. Sự liên hệ này được mô tả bởi hệ thức xn+1 = f (xn , n), n ∈ N0. Trong trường hợp mối liên hệ này là tuyến tính thì phương trình có dạng xn+1 = An xn , n ∈ N0 , (0.1) với An là ma trận Leslie có dạng f0 f1.
sd−2 0 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com trong đó d là tuổi cao nhất đạt được của quần thể; fi là tỷ lệ sinh cá thể mới của một cá thể có tuổi i; si là tỷ lệ sống sót của tuổi i với i = 1, 2,. Phương trình sai phân cũng được gặp khi áp dụng phương pháp sai phân hữu hạn, phương pháp Euler hiện để tìm nghiệm xấp xỉ bằng số của phương trình đạo hàm riêng hoặc phương trình vi phân khi ta không thể tìm được nghiệm giải tích của hệ dx = f (x(t), t), t ∈ [0, T ]. dt Dạng tổng quát của phương trình sai phân được cho như sau F (xn+1 , xn , xn−1 , .2) trong đó F là một hàm nào đó. Trong trường hợp k hữu hạn, phương trình sai phân (0.2) được gọi là phương trình sai phân cấp k + 1.
Một trường hợp đặc biệt (dạng tường minh) nhưng quan trọng của phương trình sai phân (0.2) là xn+1 = f (xn , xn−1 , xn−2 , .3) trong đó f là một hàm nào đó. Nghiệm của phương trình sai phân (0.3) có thể tính dễ dàng nhờ phương pháp truy hồi, tức tính lần lượt với n = 1, 2, 3,. Các kết quả về phương trình sai phân liên quan đến các bài toán giải nghiệm, tính ổn định, điều khiển được, điều khiển tối ưu, số mũ Lia- punov. cùng các ứng dụng là rất phong phú và được trình bày rất nhiều trong các sách cũng như tạp chí (xem các tài liệu [6, 7, 26, 36, 27, 28,.
Đối với phương trình (0.2), nếu ta có thể giải số hạng có chỉ số cao nhất xn+1 như là một hàm của các biến còn lại (ít nhất là về mặt địa phương) thì phương trình (0.2) có thể chuyển về phương trình (0.3) và ta dễ dàng giải được nghiệm của nó. Trong trường hợp 1 chiều (tức xn lấy 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com giá trị vô hướng) thì theo định lý hàm ẩn, điều kiện đủ để giải được như vậy là ∂x∂F n+1 6= 0. Trong trường hợp tổng quát hơn ta giả thiết ker ∂x∂F n+1 = {0}. Tuy nhiên tình hình sẽ trở nên phức tạp nếu ker ∂x∂F n+1 6= {0}.
Khi đó chúng ta có thể không thể giải được xn+1 từ phương trình (0.2) theo các biến còn lại để nhận được phương trình sai phân dạng tường minh (0. Tương tự nếu trong phương trình (0.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Vũ Tiến Việt (2013). Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/toan-hoc/xac-suat-thong-ke/luan-an-tien-si-he-dong-luc-ngau-nhien-an-roi-rac-va-ung-dung
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ HUS nghiên cứu hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng trong khoa học dữ liệu.
Luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" 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: 2013.
Luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" thuộc chuyên ngành Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán học. Danh mục: Xác Suất Thống Kê.
Luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" có 106 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ hệ động lực ngẫu nhiên ẩn rời rạc và ứng dụng" 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.