简介：考虑生物生长过程中受到的不可预知的跳跃性的环境扰动，运用一类非高斯噪声建立了随机的基因转录调控系统．利用MonteCarlo法得到了系统的稳态概率密度函数，研究了非高斯噪声的各个参数对蛋白质浓度的影响，发现噪声强度不能够诱导基因开关，而稳定为基因开关的控制参量．进一步研究了非高斯噪声作用下系统从一个态跃迁到另一个态的平均首通时间（MFPT），并讨论了各个参数不同的作用机理

简介：研究了非高斯列维噪声作用下非线性系统的渐近线性化方法和Lyapunov指数.利用渐近线性化方法将非线性系统线性化,通过系统的响应轨迹验证了该方法的有效性.通过广义的伊藤法则公式,推导出了列维噪声驱动下Lyapunov指数的一般表达式.给出当参数变化时,非线性系统的随机稳定性分析.

简介：支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法，该方法已用于解决模式分类问题．本文将支持向量机（SVM）用于混沌时间序列分析，实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列，先对混沌时间序列进行支持向量回归实验；然后采用局域法多步预报模型，利用支持向量机对混沌时间序列进行预测．仿真实验表明，利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势．

简介：利用第二种椭圆方程的已知解与解的非线性叠加公式,构造了广义BBM方程的由Jacobi椭圆函数解、双曲函数和三角函数组成的无穷序列新解.

简介：熵在描述随机系统的演变、不稳定性、无序性或混乱程度以及信息传递方面起着重要的作用．本文对非高斯噪声驱动的一类耗散动力系统的信息熵演化进行了研究，文中通过线性变换的方法简化了所研究系统的FPK方程，然后根据Shannon信息熵定义推导出了该耗散动力系统随时间演化信息熵的精确表达式，最后分析了非高斯噪声和系统耗散参数对系统信息熵的影响．

简介：应用随机平均法研究了高斯白噪声激励下含有分数阶阻尼项的Duffing-VanderPol系统的稳态响应.首先应用基于广义谐和函数的随机平均法得到系统关于幅值的平均伊藤微分方程并建立相应的平稳FPK方程,求解该平稳FPK方程的近似理论解得到系统幅值的稳态概率密度.分析幅值、位移和速度的稳态概率密度探究分数阶阻尼项以及其它参数对系统稳态响应的影响.发现降低分数阶的阶数可以增强系统的响应而增大分数阶的系数可以减弱系统响应.最后对原系统进行MonteCarlo数值模拟验证近似理论解的有效性.

简介：本文对长短波相互作用方程组作行波变换后转化成第一种椭圆方程,利用第一种椭圆方程的解和Bcklund变换,构造了长短波相互作用方程组的无穷序列新解.这里包括了椭圆函数解、双曲函数解、指数函数解和有理函数解.