Resumen

Este artículo presenta una red neuronal discreta de Zhang (ZNN) de seis pasos generales para ecuaciones de valor absoluto tensoriales variables en el tiempo. En primer lugar, basándonos en la teoría de la expansión de Taylor, derivamos una fórmula de discretización general de Zhang et al. (ZeaD), es decir, una regla de diferenciación numérica tipo Taylor de un paso por delante para la aproximación de la primera derivada, que contiene dos parámetros libres. Basándonos en la transformación bilineal y en el criterio de estabilidad de Routh-Hurwitz, se analiza el dominio efectivo de los dos parámetros libres, que puede garantizar la convergencia de la fórmula general de ZeaD. En segundo lugar, basándonos en la fórmula general de ZeaD, diseñamos una red neuronal discreta de seis pasos en el tiempo (DTZNN) para ecuaciones de valor absoluto tensoriales variables en el tiempo (TVTAVEs), cuyo error residual en estado estacionario cambia de manera más ordenada que los

• Materias:Teoría de juegos Rectángulo dorado Modelo administrativo Sistemas dinámicos de gestión
• Subjects:Game theory Golden rectangle Administrative model Dynamic management systems
• Palabras claves:Artículo; Tiempo discreto; Red neuronal de Zhang; Tensor variable en el tiempo; Ecuaciones de valor absoluto; Convergencia
• Keywords:Article; Discrete-time; Zhang neural network; Time-varying tensor; Absolute value equations; Convergence