Resumen

Este trabajo se centra en el análisis de estabilidad dinámica para la solución casi periódica de redes neuronales memristivas con retardos variables en el tiempo. Bajo el marco de las soluciones de Filippov, aplicando técnicas de análisis de desigualdades, se discute la existencia y el comportamiento asintóticamente casi periódico de las soluciones. Basándose en la teoría de inclusiones diferenciales y en el enfoque funcional de Lyapunov, se investigan los problemas de estabilidad de la solución casi periódica, y se establece una condición suficiente para la existencia, unicidad y estabilidad exponencial global de la solución casi periódica. Además, como caso especial, se presenta la condición que garantiza la estabilidad exponencial global de una solución periódica única para las redes neuronales memristivas consideradas. Se proporcionan dos ejemplos para ilustrar la validez de los resultados teóricos.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Estabilidad dinámica; Solución casi periódica; Redes neuronales memristivas; Retardos variables en el tiempo; Enfoque funcional de Lyapunov; Estabilidad global exponencial
• Keywords:Dynamical stability; Almost periodic solution; Memristive neural networks; Time-varying delays; Lyapunov functional approach; Global exponential stability