Resumen

La difusión de Laplace no lineal (-Laplace) fue considerada en la red neuronal de Cohen-Grossberg (CGNN), y se obtiene un nuevo criterio de desigualdades de matrices lineales (LMI), que asegura que el equilibrio de CGNN es estocásticamente exponencialmente estable. Cabe destacar que, si , la difusión de -Laplace es simplemente la difusión de Laplace convencional en muchas literaturas anteriores. Y vale la pena mencionar que incluso si , el nuevo criterio mejora algunos recientes debido a la eficiencia computacional. Además, el criterio resultante tiene ventajas sobre algunos anteriores en que tanto la suposición impulsiva como la simulación de difusión son más naturales que las de algunas literaturas recientes.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Difusión de Laplace; CGNN (red neuronal generativa condicional); Desigualdades matriciales lineales; Estabilidad estocásticamente exponencial; Suposición impulsiva; Eficiencia computacional
• Keywords:Laplace diffusion; Cgnn; Linear matrix inequalities; Stochastically exponentially stable; Impulsive assumption; Computational efficiency