报告题目:Anti-periodic solutions on Clifford-valued high-order Hopfield neural networks with multi-proportional delays
报告人:王其如 教授 中山大学
邀请人:常永奎
报告时间:2021年12月6日(周一)15:00-16:30
腾讯会议ID:831-638-740
报告人简介:王其如,中山大学数学学院教授、博士研究生导师,中国工业与应用数学学会理事,广东省工业与应用数学学会常务副理事长、党支部书记,广州工业与应用数学学会理事长、党支部书记,德国《数学文摘》和美国《数学评论》的评论员。多年从事泛函微分方程与时标动态方程理论及应用方面的研究工作,主持完成国家自然科学基金面上项目4项、在研1项,在国内外学术刊物上发表相关学术论文110余篇。
报告摘要:Of concern is the dynamics of anti-periodic solutions on Clifford-valued high-order Hopfield neural networks with multi-proportional delays. By utilizing differential inequality techniques, Lyapunov method and a rigorous mathematical proof, we establish some sufficient criteria on the existence and global stability of anti-periodic solutions. Finally, a numerical example is offered to verify and extend the analytical results and visualize the interesting phenomenon.
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