基于马尔科夫和分数布朗运动具有扩散反应过程的随机基因调控网络模型  被引量:1

The Genetic Regulatory Network Models with the Reaction-Diffusion Driven by Markovian and Fractional Brownian Motion

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作  者:戴晓娟[1] 张启敏 DAI Xiao-juan;ZHANG Qi-min(School of Mathematics and Computer Science,Ningxia Normal University,Guyuan 756000,China;School of Mathematics and Statistics,Ningxia University,Yinchuan 750021,China)

机构地区:[1]宁夏师范学院数学与计算机科学学院,宁夏固原756000 [2]宁夏大学数学统计学院,宁夏银川750021

出  处:《数学的实践与认识》2020年第15期211-222,共12页Mathematics in Practice and Theory

基  金:宁夏师范学院校级科研项目(NXSFZDC1901)。

摘  要:在考虑分数布朗运动,马尔可夫跳跃和时变时滞的扩散-反应过程的基础上建立了随机基因调控网络模型,通过构造Lyapunov函数,利用Wirtinger不等式和随机稳定性理论,时滞相关渐近稳定性定理,以推导线性矩阵不等式的形式实现了随机基因调控网络模型均方意义上的全局稳定性.Based on the diffusion-reaction process of fractional Brownian motion,Markov jump and time-varying delay,a stochastic gene regulatory network model is established.By constructing Lyapunov function,using Wirtinger inequality and stochastic stability theory,time-delay correlation,The asymptotic stability theorem achieves the global stability of the random gene regulatory network model in the mean square sense in the form of the inductive matrix inequality.

关 键 词:基因调控网络模型 分数布朗运动 渐近稳定性 

分 类 号:O211.6[理学—概率论与数理统计]

 

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