抽象
研究了具有强迫项的二阶中立型时滞微分方程的非振动性。利用压缩映射原理,建立了非振动解存在的几个充分条件。本文所得到的准则是对文献中几个已知结果的补充和推广。给出了一些例子来说明我们的主要结果。
1.简介
近二十年来,有很多关于中立型时滞微分方程解的振动性和非振动性的研究(见[1- - - - - -9])。对这类方程或系统的研究,除了它们的理论兴趣之外,对于包含无损传输线的网络的建模、对附着在弹性杆上的振动质量的研究以及对种群动力学的研究,等等都有一定的重要性(见[1,2,8,10]和其中引用的文献)。
在本文中,我们考虑与形式的强迫项二阶中立型方程 在哪里
让,在那里,是一个给定的功能,让是给定的恒定。通过以下步骤的方法(参见[2]),很容易知道(1.1)有一个唯一的解决方案在某种意义上说两次连续差分,满足(1.1),
按惯例,解决(1.1)被称为振荡,如果它有任意大的零,和否则是非振动。方程(1.1)如果它的所有解决方案都振动是振荡的。
什么时候并且强迫项,(1.1)简化为 在哪里和。(的第一个全局结果1.4) (关于),这是所有值的非振动解存在的充分条件已审查了Kulenović和Hadžiomerspahić[4]。
最近,Parhi and Rath [7[]研究了一类受迫一阶中立型微分方程的振动行为 必要和充分条件,在各种范围为获得使得(的每一个解1.5)是振荡的或趋向于零或作为。
通过这一思想所驱动[4,7,在本文中,我们建立了关于(1.1)取决于各种范围。以下,我们假设以下条件成立:
(H1) 和。(H2)存在一个功能这样和。
2.主要结果
定理2.1。假设条件下和持有。如果属于下列范围之一: 然后(1.1)具有非振动解。
证明。根据的四个不同范围,这个定理的证明将分为四种情况。
案例(一)()。选择一个足够大
在哪里和正常数是这样的吗
让是上的所有连续有界函数的集合与SUP规范。组
定义了一个映射如下:
很明显,是连续的。对于每一个和使用(2.3)和(2.5),我们得到
此外,从(2.4)和(2.5), 我们有
因此我们证明。要应用收缩原理,我们需要证明是在压缩映射以来的一个有界、闭的凸子集是什么。
现在,对于和我们有
在这里我们使用SUP规范。从(2.2),我们得到,完成案例(i)的证明。
例2.2。考虑二阶中立延迟微分方程
在哪里这样以来作为,和,则充分条件-在情况(ⅰ)定理的2.1都满意。因此,方程有一个正解。事实上是该方程的一个正解。
例(2)()。选择一个足够大
在哪里和正常数是这样的吗
让设为情形(i)的集合
定义了一个映射如下:
很明显,是连续的。对于每一个和使用(2.14)和(2.16),我们得到
此外,从(2.15)和(2.16)我们有
因此我们证明。要应用收缩原理,我们需要证明是在压缩映射以来的一个有界、闭的凸子集是什么。
现在,对于和,我们有
在这里我们使用SUP规范。从(2.13),我们得到,完成案件(ii)的证明。
例2.3。考虑二阶中立延迟微分方程
在哪里这样以来作为,和,则定理的充分条件-在情形(ii)2.1都满意。因此,方程有一个正解。事实上是该方程的一个正解。
例(3)()。选择一个足够大
在哪里和正常数是这样的吗
让设为情形(i)的集合
定义了一个映射如下:
很明显,是连续的。对于每一个和使用(2.25)和(2.27),我们得到
此外,从(2.26)和(2.27), 我们有
因此我们证明。要应用收缩原理,我们需要证明是在压缩映射以来的一个有界、闭的凸子集是什么。
现在,对于和,我们有
在这里我们使用SUP规范。从(2.24),我们得到,完成情况的证明(III)。
例2.4。考虑二阶中立延迟微分方程
在哪里。这个方程有一个非振动解由于充分条件-在情况(ⅲ)定理的2.1都满意。
例(iv) ()。选择一个足够大
在哪里和正常数是这样的吗
让设为情形(i)的集合
定义了一个映射如下
很明显,是连续的。对于每一个和使用(2.37)和(2.38),我们得到
此外,从(2.36)和(2.38), 我们有
因此我们证明。要应用收缩原理,我们需要证明是在压缩映射以来的一个有界、闭的凸子集是什么。
现在,对于和,我们有
在这里我们使用SUP规范。从(2.35),我们得到,完成案例(四)的证明。
例2.5。考虑二阶中立延迟微分方程
在哪里。这个方程有一个非振动解由于充分条件-在情况(IV)定理的2.1都满意。
致谢
这项工作得到了山西省自然科学基金(2007011019)、大学博士学科专项科研基金(20060110005)、新世纪高校优秀人才培养计划(NCET050271)的支持。作者非常感谢审稿人提出的宝贵意见。
参考
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- k . Gopalsamy种群动力学时滞微分方程的稳定性与振荡卷。74数学及其应用《科学》,克鲁维尔学术出版社,荷兰,1992年。查看在:Zentralblatt数学|MathSciNet
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