1963 年, Kalman[1 ] 首次提出了可控性的概念, 可控性是动态系统的定性性质, 在数学控制理论中具有特别重要的意义. 无穷维空间中的近似可控性是通过构造合适的控制函数, 使得系统的终值落在任给一点的任意小邻域内, 所以系统的近似可控性更具有现实意义并且适用范围更广. 随着工业生产和现代科学技术的迅速发展, 人们对自动控制的精度、速度、范围以及适应能力的要求越来越高, 从而推动了自动控制理论和技术的迅速发展.
{ d x ( t ) = [ A x ( t ) + f ( t , x t ) + B u ( t ) ] d t + g ( t , x t ) d w ( s ) , t ∈ J = [ T ] , t ≠ t k , Δ x | t = t k = I k ( u ( t k ) ) , k = 1 , ⋯ , m , x 0 = φ
的近似可控性, 其中 w ( t ) 表示一个随机过程. 本文研究确定系统的近似可控性, 因此不考虑随机过程. 关于二阶发展系统近似可控性的文章也有很多, 如文献[15 ] 利用值域型方法研究了具有结构阻尼的弹性控制系统的近似可控性, 文献[16 ,17 ]利用预解算子型条件分别研究了具有依状态时滞的二阶发展方程以及二阶脉冲随机发展方程的近似可控性, 文献[18 ]利用基本解理论以及预解算子型条件研究了具有无穷时滞的二阶发展方程的近似可控性. 据我们所知, 二阶脉冲发展方程的近似可控性的研究相对较少, 在实际生活中, 由于受到一些外部条件导致某些点不连续, 而瞬时脉冲刻划了有限个点不连续的问题, 因此, 这类方程有一定的研究价值.
{ d d t [ u ′ ( t ) − g ( t , u t ) ] = A u ( t ) + f ( t , u t ) + B v ( t ) , t ∈ I = [ a ] , t ≠ t k , Δ u | t = t k = I k ( u ( t k ) ) , Δ u ′ | t = t k = ~ I k ( u ( t k ) ) , k = 1 , ⋯ , m , u ( t ) = φ ( t ) , u ′ ( 0 ) = y 0 , t ∈ ( − ∞ , 0 ]
(1.1)
的近似可控性, 其中 A 是强连续余弦族 C ( t ) ( t ∈ R ) 的无穷小生成元, v ( t ) ∈ L 2 ( I , U ) 是控制函数, U 是另一个 Hilbert 空间, B : U → X 是有界线性算子. 通过 u t ( θ ) = u ( t + θ ) , θ ∈ ( − ∞ , 0 ) 得到的时滞 u t : ( − ∞ , 0 ] → X 属于一个抽象的相空间 B , Δ u | t = t k = u ( t + k ) − u ( t − k ) 并且 u ( t + k ) 和 u ( t − k ) 分别表示在 t = t k 时 u ( t ) 的右极限和左极限, 同样的, u ′ ( t + k ) 和 u ′ ( t − k ) 分别表示在 t = t k 时 u ′ ( t ) 的右极限和左极限, 0 = t 0 < t 1 < ⋯ < t m < t m + 1 = a . φ ∈ B , y 0 ∈ X , u ′ ( 0 ) 表示 u ( ⋅ ) 在 0 处的右导数. f : I × B → X , g : I × B → X 是 Lipschitz 连续函数. 脉冲函数 I k 和 ~ I k 在下文给出.
令 PC(I,X)=\big\{u:I\rightarrow X:u \mbox{在} t\neq t_k \mbox{处连续}, u(t_k^-)=u(t_k) \mbox{且} u(t_k^+) \mbox{存在}, k=1,2,\cdots,m\big\} , 则 PC(I,X) 是按范数 \|u\|_{PC}=\sup\limits_{t\in I}\|u(t)\| 构成的 Banach 空间.
\begin{matrix}\label{stx}S(t)x=\int_0^tC(s)x{\rm d}s, t\in \mathbb{R}, x\in X.\end{matrix}
(2.1)
\begin{matrix}Ax=\frac{{\rm d}^2}{{\rm d}t^2}C(t)x\Big|_{t=0}, \mbox{对所有的} x\in D(A),\end{matrix}
\begin{matrix}\label{CS} \|C(t)\|\leq C_1, \|S(t)\|\leq C_2, t\in I. \end{matrix}
(2.2)
(A1) 若u:(-\infty,\vartheta+a]\rightarrow X, a>0 , 在[\vartheta,\vartheta+a] 上是连续的并且u_{\vartheta}\in{\Bbb B} , 则对每个t\in[\vartheta,\vartheta+a] , 下列条件成立
\begin{matrix}\label{eq:KandM} K_a=\sup_{t\in[a]}K(t),\quad M_a=\max_{t\in[a]}M(t),\end{matrix}
(2.3)
\begin{matrix}\label{mild} u(t)&=&C(t)\varphi(0)+S(t)(y_0-g(0,\varphi))+\int_0^tC(t-s)g(s,u_s){\rm d}s\\& &+\int_0^tS(t-s)f(s,u_s){\rm d}s+\int_0^tS(t-s)Bv(s){\rm d}s \\ &&+\sum\limits_{0<t_k<t}C(t-t_k)I_k(u(t_k))+\sum\limits_{0<t_k<t}S(t-t_k)\widetilde{I_k}(u(t_k)); \end{matrix}
(2.4)
定义2.3 令u 为相应于控制函数 v\in L^2(I,U) 的系统 (1.1) 的 mild 解. 对于初值 (\varphi,y_0)\in {\Bbb B}\times X , 若 \overline{\mathbb{R}(a;\varphi,y_0)}=X , 则系统 (1.1) 在 [a] 上被称为是近似可控的, 其中集合 \mathbb{R}(a;\varphi,y_0)=\big\{u(a;\varphi,y_0,v)\in X:v\in L^2(I,U)\big\} 表示系统 (1.1) 的可达集.
\begin{matrix}\label{gama} &&\Gamma^a_0=\int^a_0S(a-s)BB^*S^*(a-s){\rm d}s,\\ &&R(\lambda,\Gamma^a_0)=(\lambda I+\Gamma^a_0)^{-1},\quad \lambda>0, \end{matrix}
(2.5)
(i) 对于 a.e. t\in I , 函数 f(t,\cdot) 和 g(t,\cdot) 在 {\Bbb B} 上是 Lipschitz 连续的, 即存在两个常数 L_1>0 和 L_2>0 , 使得对于任意的 \varphi_1, \varphi_2\in{\Bbb B} , 有
\begin{matrix}& &\left\|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_2)\right\|\leq L_1\left\|\varphi_1-\varphi_2\right\|_{{\Bbb B}},\\ && \left\|g(t,\varphi_1)-g(t,\varphi_2)\right\|\leq L_2\left\|\varphi_1-\varphi_2\right\|_{{\Bbb B}},\end{matrix}
\begin{matrix}\left\|f(t,\varphi)\right\|\leq \gamma_1(t), \left\|g(t,\varphi)\right\|\leq \gamma_2(t),\quad a.e. (t,\varphi)\in I\times{\Bbb B},\end{matrix}
\begin{matrix}\|I_k(u)\|\leq d_k, \|\widetilde{I_k}(u)\|\leq \widetilde{d_k}, k = 1,\cdots,m,\end{matrix}
\begin{matrix}\label{v} v(t):=B^*S^*(a-t)R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u(\cdot)),\end{matrix}
(3.1)
\begin{matrix}p(u(\cdot))&=&u^a-C(a)\varphi(0)-S(a)(y_0-g(0,\varphi))-\int_0^aC(a-s)g(s,u_s){\rm d}s\\&&-\int_0^aS(a-s)f(s,u_s){\rm d}s-\sum\limits_{0<t_k<a}C(a-t_k)I_k(u(t_k))-\sum\limits_{0<t_k<a}S(a-t_k)\widetilde{I_k}(u(t_k)).\end{matrix}
\begin{matrix}\label{Q}(Qu)(t)&=&C(t)\varphi(0)+S(t)(y_0-g(0,\varphi))+\int_0^tC(t-s)g(s,u_s){\rm d}s \\&&+\int_0^tS(t-s)f(s,u_s){\rm d}s+\int_0^tS(t-s)Bv(s){\rm d}s \\&&+\sum\limits_{0<t_k<t}C(t-t_k)I_k(u(t_k))+\sum\limits_{0<t_k<t}S(t-t_k)\widetilde{I_k}(u(t_k)),\end{matrix}
(3.2)
其中 v(t) 由 (3.1) 式给出.显然, 算子 Q 的不动点就是系统 (1.1) 在 a.e. t\in I 上的 mild 解. 根据 (2.2), (3.1) 式和假设条件 (H1), (H2), (H4) (可推出R(\lambda,\Gamma^a_0)\leq\frac{1}{\lambda} , \lambda\in(0,1) ) 可知
\begin{matrix}\label{N1}\left\|v(t)\right\|&=& \left\|B^*S^*(a-s)R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u(\cdot))\right\| \\&\leq&\frac{1}{\lambda}C_2\|B\|\cdot\left\|p(u(\cdot))\right\| \\&\leq& \frac{1}{\lambda}C_2\|B\|\cdot\bigg[\left\|u^a\right\|+C_1\left\|\varphi(0)\right\|+C_2\left\|y_0-g(0,\varphi)\right\|+C_1\int_0^a\gamma_2(s){\rm d}s \\&&+C_2\int_0^a\gamma_1(s){\rm d}s+C_1\sum\limits_{k=1}^md_k+C_2\sum\limits_{k=1}^m\widetilde{d_k}\bigg]:=N_1.\end{matrix}
(3.3)
\begin{matrix}R&\geq&C_1\|\varphi(0)\|+C_2\|y_0\|+C_2\|g(0,\varphi)\|+aC_1\|\gamma_2\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}+aC_2\|\gamma_1\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}\\&&+aC_2\|B\|N_1+C_1\sum\limits_{k=1}^md_k+C_2\sum\limits_{k=1}^m\widetilde{d_k}.\end{matrix}
\begin{matrix}\left\|(Qu)(t)\right\|&\leq&\|C(t)\varphi(0)\|+\|S(t)(y_0-g(0,\varphi))\|+\left\|\int_0^tC(t-s)g(s,u_s){\rm d}s\right\|\\&&+\left\|\int_0^tS(t-s)f(s,u_s){\rm d}s\right\|+\left\|\int_0^tS(t-s)Bv(s){\rm d}s\right\|\\&&+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}C(t-t_k)I_k(u(t_k))\right\|+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}S(t-t_k)\widetilde{I_k}(u(t_k))\right\|\\&\leq&C_1\|\varphi(0)\|+C_2\|y_0\|+C_2\|g(0,\varphi)\|+aC_1\|\gamma_2\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}+aC_2\|\gamma_1\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}\\&&+aC_2\|B\|N_1+C_1\sum\limits_{k=1}^md_k+C_2\sum\limits_{k=1}^m\widetilde{d_k}\leq R.\end{matrix}
\lim\limits_{n\rightarrow\infty}\|u^n-u\|_{PC}=0.
\begin{matrix}\label{unu}\left\|u^n_t-u_t\right\|_{{\Bbb B}}\leq K_a\sup_{t\in I}\left\|u^n(t)-u(t)\right\|\rightarrow 0,\quad\mbox{当}\quad n\rightarrow\infty.\end{matrix}
(3.4)
\begin{matrix}&&\left\|(Qu^n)(t)-(Qu)(t)\right\|\\&\leq&\left\|\int_0^tC(t-s)(g(s,u^n_s)-g(s,u_s)){\rm d}s\right\|+\left\|\int_0^tS(t-s)(f(s,u^n_s)-f(s,u_s)){\rm d}s\right\|\\&&+\left\|\int_0^tS(t-s)B(v^n(s)-v(s)){\rm d}s\right\|+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}C(t-t_k)(I_k(u^n(t_k))-I_k(u(t_k)))\right\|\\&&+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}S(t-t_k)(\widetilde{I_k}(u^n(t_k))-\widetilde{I_k}(u(t_k)))\right\|,\end{matrix}
\begin{matrix}\left\|(Qu^n)(t)-(Qu)(t)\right\|&\leq&aC_1L_2\left\|u^n_t-u_t\right\|_{{\Bbb B}}+aC_2L_1\left\|u^n_t-u_t\right\|_{{\Bbb B}}\\&&+\frac{1}{\lambda}a^2C_2\|B\|^2(C_1L_2+C_2L_1)\left\|u^n_t-u_t\right\|_{{\Bbb B}}\\&&+\left(\frac{1}{\lambda}C_2\|B\|+1\right)C_1\sum\limits_{k=1}^m\left\|I_k(u^n(t_k))-I_k(u(t_k))\right\|\\&&+\left(\frac{1}{\lambda}C_2\|B\|+1\right)C_2\sum\limits_{k=1}^m\left\|\widetilde{I_k}(u^n(t_k))-\widetilde{I_k}(u(t_k))\right\|\\&\rightarrow &0,\quad\mbox{当}\quad n\rightarrow\infty.\end{matrix}
\begin{matrix}(Q^{\epsilon}u)(t)&=&\|C(t)\varphi(0)\|+\|S(t)(y_0-g(0,\varphi))\|+\left\|\int_0^{t-\epsilon}C(t-s)g(s,u_s){\rm d}s\right\|\\&&+\left\|\int_0^{t-\epsilon}S(t-s)f(s,u_s){\rm d}s\right\|+\left\|\int_0^{t-\epsilon}S(t-s)Bv(s){\rm d}s\right\|\\&&+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}C(t-t_k)I_k(u(t_k))\right\|+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}S(t-t_k)\widetilde{I_k}(u(t_k))\right\|\\:&=&\|C(t)\varphi(0)\|+\|S(t)(y_0-g(0,\varphi))\|+I'_1+I'_2+I'_3\\&&+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}C(t-t_k)I_k(u(t_k))\right\|+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}S(t-t_k)\widetilde{I_k}(u(t_k))\right\|.\end{matrix}
\begin{matrix}\label{atc}a(t)\rightarrow\int_0^tC(t-s)a(s){\rm d}s\end{matrix}
(3.5)
\begin{matrix}\left\|(Qu)(t)-(Q^{\epsilon}u)(t)\right\| \leq \left\|\int^t_{t-\epsilon}C(t-s)g(s,u_s){\rm d}s\right\|+\left\|\int^t_{t-\epsilon}S(t-s)f(s,u_s){\rm d}s\right\|\\ +\left\|\int^t_{t-\epsilon}S(t-s)Bv(s){\rm d}s\right\|\\ \rightarrow 0, \quad \mbox{当} \quad \epsilon\rightarrow0,\end{matrix}
\begin{matrix}\left\|(Qu)(t'')-(Qu)(t')\right\|&\\ \leq \left\|C(t'')\varphi(0)-C(t')\varphi(0)\right\|+\left\|\left(S(t'')-S(t')\right)(y_0-g(0,\varphi))\right\| &\\+\left\|\int_0^{t'}(C(t''-s)-C(t'-s))g(s,u_s){\rm d}s\right\|+\left\|\int_{t'}^{t''}C(t''-s)g(s,u_s){\rm d}s\right\| &\\+\left\|\int_0^{t'}(S(t''-s)-S(t'-s))f(s,u_s){\rm d}s\right\|+\left\|\int_{t'}^{t''}S(t''-s)f(s,u_s){\rm d}s\right\| &\\+\left\|\int_0^{t'}(S(t''-s)-S(t'-s))Bv(s){\rm d}s\right\|+\left\|\int_{t'}^{t''}S(t''-s)Bv(s){\rm d}s\right\| &\\+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}(C(t''-t_k)-C(t'-t_k))I_k(u(t_k))\right\|&\\+\left\|\sum\limits_{0<t_k<t}(S(t''-t_k)-S(t'-t_k))\widetilde{I_k}(u(t_k))\right\|&\\:\sum\limits_{i=1}^{10}J_i.\end{matrix}
因为 C(t)(t\in\mathbb{R} ) 和 S(t)(t\in\mathbb{R} ) 是强连续的, 所以当 t''-t'\rightarrow0 时, 可以得到 J_1,J_2,J_9,J_{10} 趋于零. 根据假设条件 (H1)(ii) 和 (3.3) 式, 可以推出对任意的 0<\varepsilon<t' , 有
\begin{matrix}J_3&\leq& \int_0^{t'-\varepsilon}\left\|C(t''-s)-C(t'-s)\right\|{\rm d}s\cdot\|\gamma_2\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}\\&&+\int_{t'-\varepsilon}^{t'}\|C(t''-s)-C(t'-s)\|\cdot\|g(s,u_s)\|{\rm d}s,\\J_5&\leq&\int_0^{t'-\varepsilon}\left\|S(t''-s)-S(t'-s)\right\|{\rm d}s\cdot\|\gamma_1\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}\\&&+\int_{t'-\varepsilon}^{t'}\|S(t''-s)-S(t'-s)\|\cdot\|f(s,u_s)\|{\rm d}s,\\J_7&\leq&\int_0^{t'-\varepsilon}\left\|S(t''-s)-S(t'-s)\right\|{\rm d}s\cdot\|B\|N_1\\&&+\int_{t'-\varepsilon}^{t'}\|S(t''-s)-S(t'-s)\|\cdot\|Bv(s)\|{\rm d}s.\end{matrix}
再由 (H3) 可知, S(t)(t>0) 按一致算子拓扑连续. 因此当 t''-t'\rightarrow0 时, 可得 \|S(t''-s)-S(t'-s)\|\rightarrow0 , 根据勒贝格控制收敛定理可知, J_5,J_7 趋于零. 因为 C(t)(t\in\mathbb{R} ) 强连续, 所以当 t''-t'\rightarrow0 时, \int_0^{t'-\varepsilon}\|C(t''-s)-C(t'-s)\|{\rm d}s\rightarrow0 , J_3 趋于零. 又
\begin{matrix}J_4\leq C_1\|\gamma_2\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}(t''-t'), J_6\leq C_2\|\gamma_1\|_{L^\infty(I,{\Bbb R^+})}(t''-t'), J_8\leq C_2\|B\|N_1(t''-t'),\end{matrix}
由 Arzela-Ascoli 定理可知, Q:C_{\varphi}\rightarrow C_{\varphi} 是全连续算子. 根据 Schauder 不动点定理可知, Q 至少有一个不动点, 这个不动点就是系统 (1.1) 在 a.e. t\in I 上的 mild 解. 最后利用 u(\tau)=\varphi(\tau) , \tau\in(-\infty,0] 和 \Delta u|_{t=t_k}=I_k(u(t_k)) , k=1,\cdots,m 可以把 mild 解延拓到区间 (-\infty,a] 上, 即 u(t;\varphi,y_0):(-\infty,a]\rightarrow X 是系统 (1.1) 的 mild 解. 证毕.
\begin{matrix}u^{\lambda}(a;\varphi,y_0)&=&C(a)\varphi(0)+S(a)(y_0-g(0,\varphi))+\int_0^aC(a-s)g(s,u^{\lambda}_s){\rm d}s\\&&+\int_0^aS(a-s)f(s,u^{\lambda}_s){\rm d}s+\int_0^aS(a-s)Bv^{\lambda}(s){\rm d}s\\&&+\sum\limits_{0<t_k<a}C(a-t_k)I_k(u^{\lambda}(t_k))+\sum\limits_{0<t_k<a}S(a-t_k)\widetilde{I_k}(u^{\lambda}(t_k))\\&=&C(a)\varphi(0)+S(a)(y_0-g(0,\varphi))+\int_0^aC(a-s)g(s,u^{\lambda}_s){\rm d}s\\&&+\int_0^aS(a-s)f(s,u^{\lambda}_s){\rm d}s+\int_0^aS(a-s)BB^*S^*(a-s)R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot)){\rm d}s\\&&+\sum\limits_{0<t_k<a}C(a-t_k)I_k(u^{\lambda}(t_k))+\sum\limits_{0<t_k<a}S(a-t_k)\widetilde{I_k}(u^{\lambda}(t_k)),\end{matrix}
\begin{matrix}\label{pu}p(u^{\lambda}(\cdot))&=&u^a-S(a)(y_0-g(0,\varphi))-\int_0^aC(a-s)g(s,u^{\lambda}_s){\rm d}s-\int_0^aS(a-s)f(s,u^{\lambda}_s){\rm d}s \\&&-\sum\limits_{0<t_k<a}C(a-t_k)I_k(u^{\lambda}(t_k))-\sum\limits_{0<t_k<a}S(a-t_k)\widetilde{I_k}(u^{\lambda}(t_k))-C(a)\varphi(0).\end{matrix}
\begin{matrix}u^{\lambda}(a;\varphi,y_0)&=&u^a-p(u^{\lambda}(\cdot))+\int_0^aS(a-s)BB^*S^*(a-s)R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot)){\rm d}s\\&=&u^a-p(u^{\lambda}(\cdot))+\Gamma_0^aR(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot)) \\&=&u^a-(\lambda I+\Gamma_0^a)R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot))+\Gamma_0^aR(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot)) \\&=&u^a-\lambda R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot)).\end{matrix}
\begin{matrix}\int_0^a\left\|f(s,u^{\lambda}_s)\right\|{\rm d}s\leq\int_0^a\gamma_1(s){\rm d}s<+\infty, \int_0^a\left\|g(s,u^{\lambda}_s)\right\|{\rm d}s\leq\int_0^a\gamma_2(s){\rm d}s<+\infty,\end{matrix}
这意味着序列 \{f(s,u^{\lambda}_{s}):\lambda\in(0,1)\} 和 \{g(s,u^{\lambda}_{s}):\lambda\in(0,1)\} 存在收敛子列, 我们仍然用 \{f(s,u^{\lambda}_{s}):\lambda\in(0,1)\} 和 \{g(s,u^{\lambda}_{s}):\lambda\in(0,1)\} 来表示, 则它们分别弱收敛到某两个函数 f^*(s) 和 g^*(s) . 由条件 (H3) 和 (2.1) 式, 易得
\begin{matrix}\left\|\int_0^aS(t-s)(f(s,u^{\lambda}_s)-f^*(s)){\rm d}s\right\|\rightarrow0, \left\|\int_0^aC(t-s)(g(s,u^{\lambda}_s)-g^*(s)){\rm d}s\right\|\rightarrow0.\end{matrix}
再根据条件 (H2) 容易推出序列 \{I_k(u^{\lambda}(t_k)):\lambda\in(0,1)\} 和 \{\widetilde{I_k}(u^{\lambda}(t_k)):\lambda\in(0,1)\} , k=1,\cdots,m 是有界的. 由 (2.2) 式以及上述的结论, 得到序列 \{I_k(u^{\lambda}(t_k)):\lambda\in(0,1)\} 和 \{\widetilde{I_k}(u^{\lambda}(t_k)):\lambda\in(0,1)\} 分别弱收敛到 I^*_k 和 \widetilde{I^*_k} . 令
\begin{matrix}\kappa:&=&u^a-C(a)\varphi(0)-S(a)(y_0-g(0,\varphi))-\int_0^aC(a-s)g^*(s){\rm d}s-\int_0^aS(a-s)f^*(s){\rm d}s\\&&-\sum\limits_{0<t_k<a}C(a-t_k)I^*_k-\sum\limits_{0<t_k<a}S(a-t_k)\widetilde{I^*_k},\end{matrix}
\begin{matrix}\label{w}\left\|p(u^{\lambda})-\kappa\right\|\rightarrow0, \mbox{当} \lambda\rightarrow0^+.\end{matrix}
(3.7)
\begin{matrix}\left\|u^{\lambda}(a;\varphi,y_0)-u^a\right\|&\leq&\left\|\lambda R(\lambda,\Gamma^a_0)p(u^{\lambda}(\cdot))\right\| \\&\leq&\left\|\lambda R(\lambda,\Gamma^a_0)\kappa\right\|+\left\|\lambda R(\lambda,\Gamma^a_0)(p(u^{\lambda}(\cdot))-\kappa)\right\|\\&\rightarrow&0, \mbox{当} \lambda\rightarrow0^+.\end{matrix}
\begin{matrix}\label{example}\left\{\begin{array}{ll} \frac{\partial^2}{\partial t^2}u(t,x)-\frac{\partial}{\partial t}g\left(t,x,u(t-c(t),x)\right)=\frac{\partial^2}{\partial x^2}u(t,x)+f\left(t,x,u(t-c(t),x)\right)\\ +Bv(t,x), t\in[01],t\neq t_k,x\in[\pi],\\u(t_k^+,x)-u(t_k^-,x)=I_k(u(t_k,x)),\\ \frac{\partial}{\partial t}u(t_k^+,x)-\frac{\partial}{\partial t}u(t_k^-,x)=\widetilde{I_k}(u(t_k,x)), k=1,\cdots,m,x\in[\pi],\\u(t,0)=u(t,\pi)=0,\quad t\in[01],\\u(\theta,x)=\phi(\theta,x), \theta\leq0,x\in[\pi],\\ \frac{\partial}{\partial t}u(0,x)=y_0,\end{array}\right.\end{matrix}
(4.1)
其中 u(t,x) 表示在 x 位置和 t 时刻的弦位移. 这里把波的传播速度定义为 1m/s . 函数 c(\cdot):[01]\rightarrow [0,\infty) 连续, 函数 g(\cdot,\cdot,\cdot) , f(\cdot,\cdot,\cdot) , I_k(\cdot) , \widetilde{I_k}(\cdot) 和 \phi(\cdot,\cdot) 在下面给出定义.
\begin{matrix} Au=\frac{\partial^2u}{\partial x^2},\quad D(A)=\{u(\cdot)\in X : u\in H^2(0,\pi), u(0)=u(\pi)=0\}. \end{matrix}
Ax=-\sum_{n=1}^{\infty}n^2\langle x,e_n\rangle e_n.
T(t)x=\sum_{n=1}^{\infty}e^{-n^2t}\langle x,e_n\rangle e_n.
C(t)x=\sum_{n=1}^{\infty}\cos(nt)\langle x,e_n\rangle e_n.
\begin{matrix}\label{sx}S(t)x=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{\sin(nt)}{n}\langle x,e_n\rangle e_n.\end{matrix}
\left\|\phi\right\|_{{\Bbb B}}=\left\|\phi(0)\right\|+\left(\int_{-\infty}^0h(\theta)\left\|\phi(\theta)\right\|^2{\rm d}\theta\right)^{\frac{1}{2}}.
I_k(u)(x)=\int_0^\pi p_k(\tau,x)\cos^2(u(\tau)){\rm d}\tau,
\|I_k(u)\|=\left(\int_0^\pi |I_k(u)(x)|^2{\rm d}x\right)^{\frac{1}{2}}\leq\left(\int_0^\pi l_k^2\pi^2{\rm d}x\right)^{\frac{1}{2}}=l_k\pi^{\frac{3}{2}}:=d_k.
(h1) 函数 f(\cdot,\cdot,\cdot):[01]\times[\pi]\times\mathbb{R} \rightarrow\mathbb{R} 和 g(\cdot,\cdot,\cdot):[01]\times[\pi]\times\mathbb{R} \rightarrow\mathbb{R} 对第三个变元是 Lipschitz 连续的且 Lipschitz 常数分别为 L_1 和 L_2 , 以及存在两个常数 M_1>0 和 M_2>0 使得对任意的 (t,x,y)\in[01]\times[\pi]\times\mathbb{R} , 有
\left|f(t,x,y)\right|\leq M_1, \left|g(t,x,y)\right|\leq M_2.
令f(t,\phi)=f(t,\phi(\theta))(\cdot)=f(t,\cdot,\phi(\theta,\cdot)) , g(t,\phi)=g(t,\phi(\theta))(\cdot)=f(t,\cdot,\phi(\theta,\cdot)) . 在上述假设条件下, 系统 (4.1) 可以被改写为系统 (1.1). 与文献[14 ] 的定义类似, 定义
U=\left\{v=\sum_{n=2}^{\infty}v_ne_n:\sum_{n=2}^{\infty}v_n^2<+\infty\right\},
Bv=2v_2e_1(x)+\sum_{n=2}^{\infty}v_ne_n(x), \mbox{对} v=\sum_{n=2}^{\infty}v_ne_n\in U.
\begin{matrix}\label{bw} B^*w=(2w_1+w_2)e_2(x)+\sum_{n=3}^{\infty}w_ne_n(x), \mbox{对} w=\sum_{n=1}^{\infty}w_ne_n(x)\in X. \end{matrix}
(4.3)
最后, 根据文献[定理 4.4.17]可知条件 (H4) 与条件 I (对任意的 t\in [01] , 若 B^*S^*(t)y=0 , 则 y=0 .) 等价. 因此只需验证条件 I 即可. 因为 S(t) 是自反算子, 所以在区间 [01] 上, S(t)=S^*(t) . 结合 (4.2) 和 (4.3) 式, 可得对任意的 y=\sum\limits_{n=1}^{\infty}y_ne_n(x)\in X , 有
\begin{matrix} B^*S^*(t)y=\left(\sin ty_1+\frac{\sin2t}{2}y_2\right)e_2(x)+\sum_{n=3}^{\infty}\frac{\sin(nt)}{n}y_ne_n(x), t\in[01]. \end{matrix}
\left\|\sin ty_1+\frac{\sin2t}{2}y_2\right\|+\sum_{n=3}^{\infty}\left\|\frac{\sin(nt)}{n}y_n\right\|=0,\quad t\in[01],
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Controllablity of linear dynamical systems
1
1963
... 1963 年, Kalman[1 ] 首次提出了可控性的概念, 可控性是动态系统的定性性质, 在数学控制理论中具有特别重要的意义. 无穷维空间中的近似可控性是通过构造合适的控制函数, 使得系统的终值落在任给一点的任意小邻域内, 所以系统的近似可控性更具有现实意义并且适用范围更广. 随着工业生产和现代科学技术的迅速发展, 人们对自动控制的精度、速度、范围以及适应能力的要求越来越高, 从而推动了自动控制理论和技术的迅速发展. ...
Existence results for impulsive neutral second-order stochastic evolution matrixs with nonlocal conditions
1
2013
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Existence results for impulsive feedback control systems
1
2019
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
An existence result for nonlocal impulsive second-order cauchy problems with finite delay
1
2013
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Nonlinear impulsive system of fed-batch culture in fermentative production and its properties
1
2006
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Nonlocal impulsive problems for nonlinear differential matrixs in Banach spaces
2
2009
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 因此, 只要选择合适的函数 h 使得半范数满足公理化定义中的 (A1)-(A3) 即可. 脉冲函数 I_k:X\rightarrow X , k=1,\cdots,m 被定义为 (见文献[6 ]) ...
Phase space for retarded matrixs with infinite delay
3
1978
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 现在, 我们介绍在文献[7 ]中的相空间 {\Bbb B} 的公理化定义. 相空间 {\Bbb B} 是从 (-\infty,0] 映射到 X 的线性空间, 赋予半范数 \left\|\cdot\right\|_{{\Bbb B}} 且满足 ...
... 同文献[7 ], 令相空间 {\Bbb B}=C_0\times L^2(g:X) 且它的半范数定义为 ...
1
1991
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Approximate controllability of the non-autonomous impulsive evolution matrix with state-dependent delay in Banach spaces
1
2021
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Approximate controllability of impulsive fractional integro-differential matrix with state-dependent delay in Hilbert spaces
1
2019
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Approximate controllability of stochastic impulsive functional systems with infinite delay
2
2012
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 2012年, Shen等[11 ] 研究了下列方程 ...
Approximate controllability of non-autonomous evolution system with nonlocal conditions
1
2020
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Approximate controllability of a semilinear neutral evolution system with infinite delay
1
2017
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
Controllability of semilinear control systems dominated by the linear part
2
1987
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 令f(t,\phi)=f(t,\phi(\theta))(\cdot)=f(t,\cdot,\phi(\theta,\cdot)) , g(t,\phi)=g(t,\phi(\theta))(\cdot)=f(t,\cdot,\phi(\theta,\cdot)) . 在上述假设条件下, 系统 (4.1) 可以被改写为系统 (1.1). 与文献[14 ] 的定义类似, 定义 ...
具有结构阻尼的弹性系统的近似可控性
2
2021
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 的近似可控性, 其中 w(t) 表示一个随机过程. 本文研究确定系统的近似可控性, 因此不考虑随机过程. 关于二阶发展系统近似可控性的文章也有很多, 如文献[15 ] 利用值域型方法研究了具有结构阻尼的弹性控制系统的近似可控性, 文献[16 ,17 ]利用预解算子型条件分别研究了具有依状态时滞的二阶发展方程以及二阶脉冲随机发展方程的近似可控性, 文献[18 ]利用基本解理论以及预解算子型条件研究了具有无穷时滞的二阶发展方程的近似可控性. 据我们所知, 二阶脉冲发展方程的近似可控性的研究相对较少, 在实际生活中, 由于受到一些外部条件导致某些点不连续, 而瞬时脉冲刻划了有限个点不连续的问题, 因此, 这类方程有一定的研究价值. ...
具有结构阻尼的弹性系统的近似可控性
2
2021
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 的近似可控性, 其中 w(t) 表示一个随机过程. 本文研究确定系统的近似可控性, 因此不考虑随机过程. 关于二阶发展系统近似可控性的文章也有很多, 如文献[15 ] 利用值域型方法研究了具有结构阻尼的弹性控制系统的近似可控性, 文献[16 ,17 ]利用预解算子型条件分别研究了具有依状态时滞的二阶发展方程以及二阶脉冲随机发展方程的近似可控性, 文献[18 ]利用基本解理论以及预解算子型条件研究了具有无穷时滞的二阶发展方程的近似可控性. 据我们所知, 二阶脉冲发展方程的近似可控性的研究相对较少, 在实际生活中, 由于受到一些外部条件导致某些点不连续, 而瞬时脉冲刻划了有限个点不连续的问题, 因此, 这类方程有一定的研究价值. ...
Approximate controllability of second-order systems with state-dependent delay
3
2008
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 的近似可控性, 其中 w(t) 表示一个随机过程. 本文研究确定系统的近似可控性, 因此不考虑随机过程. 关于二阶发展系统近似可控性的文章也有很多, 如文献[15 ] 利用值域型方法研究了具有结构阻尼的弹性控制系统的近似可控性, 文献[16 ,17 ]利用预解算子型条件分别研究了具有依状态时滞的二阶发展方程以及二阶脉冲随机发展方程的近似可控性, 文献[18 ]利用基本解理论以及预解算子型条件研究了具有无穷时滞的二阶发展方程的近似可控性. 据我们所知, 二阶脉冲发展方程的近似可控性的研究相对较少, 在实际生活中, 由于受到一些外部条件导致某些点不连续, 而瞬时脉冲刻划了有限个点不连续的问题, 因此, 这类方程有一定的研究价值. ...
... 那么 A 具有特征值 -n^2 , n\in{\Bbb N^+} 的离散的谱, 对应的特征向量为 e_n(x)=\sqrt{\frac{2}{\pi}}\sin(nx) , n\in{\Bbb N^+} . 则有下列性质成立(见文献[16 ,18 ]) ...
Existence and controllability results for second-order impulsive stochastic evolution systems with state-dependent delay
2
2014
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 的近似可控性, 其中 w(t) 表示一个随机过程. 本文研究确定系统的近似可控性, 因此不考虑随机过程. 关于二阶发展系统近似可控性的文章也有很多, 如文献[15 ] 利用值域型方法研究了具有结构阻尼的弹性控制系统的近似可控性, 文献[16 ,17 ]利用预解算子型条件分别研究了具有依状态时滞的二阶发展方程以及二阶脉冲随机发展方程的近似可控性, 文献[18 ]利用基本解理论以及预解算子型条件研究了具有无穷时滞的二阶发展方程的近似可控性. 据我们所知, 二阶脉冲发展方程的近似可控性的研究相对较少, 在实际生活中, 由于受到一些外部条件导致某些点不连续, 而瞬时脉冲刻划了有限个点不连续的问题, 因此, 这类方程有一定的研究价值. ...
Approximate controllability of second-order semilinear evolution systems with finite delay
3
2021
... 脉冲微分方程是用来描述系统的状态在某一时刻突然发生改变的过程, 关于这类方程的解的性质见文献[2 ⇓ ⇓ ⇓ -6 ]; 而时滞微分方程是指系统的状态跟过去的时刻有关, 关于时滞的性质以及应用见文献[7 ,8 ]. 近年来, 许多作者不仅致力于研究发展系统 mild 解的存在唯一性与渐近行为, 且关注发展系统的近似可控性, 如文献[9 ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ -14 ]研究了一阶发展系统的近似可控性, 文献[15 ⇓ ⇓ -18 ]讨论了二阶发展系统的近似可控性. ...
... 的近似可控性, 其中 w(t) 表示一个随机过程. 本文研究确定系统的近似可控性, 因此不考虑随机过程. 关于二阶发展系统近似可控性的文章也有很多, 如文献[15 ] 利用值域型方法研究了具有结构阻尼的弹性控制系统的近似可控性, 文献[16 ,17 ]利用预解算子型条件分别研究了具有依状态时滞的二阶发展方程以及二阶脉冲随机发展方程的近似可控性, 文献[18 ]利用基本解理论以及预解算子型条件研究了具有无穷时滞的二阶发展方程的近似可控性. 据我们所知, 二阶脉冲发展方程的近似可控性的研究相对较少, 在实际生活中, 由于受到一些外部条件导致某些点不连续, 而瞬时脉冲刻划了有限个点不连续的问题, 因此, 这类方程有一定的研究价值. ...
... 那么 A 具有特征值 -n^2 , n\in{\Bbb N^+} 的离散的谱, 对应的特征向量为 e_n(x)=\sqrt{\frac{2}{\pi}}\sin(nx) , n\in{\Bbb N^+} . 则有下列性质成立(见文献[16 ,18 ]) ...
Compactness, regularity, and uniform continuity properties of strongly continuous cosine families
1
1977
... 定义2.1 [19 ] 若单参族 \{C(t):t\in \mathbb{R}\}\subset{\mathfrak L}(X) 满足 ...
Second order differential matrixs in Banach space
1
1978
... 关于余弦族的其他性质参见文献[20 ]. ...
1
1995
... 关于近似可控性的其他研究见参考书目[21 ] . 为了方便讨论, 我们引入两个定义在 X 上的算子, ...