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Stability and Gain Analysis of Boolean Networks With Markovian Jump Parameters

机译：具有马尔可夫跳跃参数的布尔网络的稳定性和增益分析

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摘要

This paper presents some results on stability and gain analysis of Boolean networks with Markovian jump parameters. A necessary and sufficient condition for global stability of the concerned Boolean networks is given in terms of linear programming by utilizing the semi-tensor product of matrices and some properties of linear positive systems. Then, the definition of Lyapunov function for stochastic Boolean networks is presented and Lyapunov theorem is derived. Moreover, an gain problem for stochastic Boolean networks with external disturbances is formulated and solved by a sufficient condition. Examples are shown to illustrate the effectiveness of the obtained results.
机译：本文给出了具有马尔可夫跳跃参数的布尔网络的稳定性和增益分析的一些结果。通过利用矩阵的半张量积和线性正系统的某些性质，在线性规划方面给出了有关布尔网络全局稳定性的充要条件。然后，给出了随机布尔网络的Lyapunov函数的定义，并推导了Lyapunov定理。此外，提出了具有外部干扰的随机布尔网络的增益问题，并通过充分条件加以解决。举例说明了所获得结果的有效性。

著录项

  • 来源
    《IEEE Transactions on Automatic Control》 |2017年第8期|4222-4228|共7页
  • 作者

    Min Meng; Lu Liu; Gang Feng;

  • 作者单位

    Department of Mechanical and Biomedical Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong;

    Department of Mechanical and Biomedical Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong;

    Department of Mechanical and Biomedical Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Stability criteria; Switches; Genetics; Markov processes; Xenon;

    机译：稳定性判据;开关;遗传学;马尔可夫过程;氙;

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