完全耦合的正倒向随机微分方程系统在非Lipschitz代价泛函下最优控制的存在性，孟庆欣，张奇，运用凸分析中的最优存在定理,本文研究了最优随机控制的存在性。而所研究的随机系统是完全耦合的线性正倒向随机微分方程,且其代价�

基于小波变换的信号奇异性检测原理,提出了信号奇异点的定位及奇异性程度的检测方法,并利用Matlab仿真平台,对故障信号实例进行了仿真和分析。仿真结果表明,与传统的Fourier分析方法相比,该方法是一种简单、有效的检测方法,特别在非平稳信号的监测和机械故障诊断领域。利用此方法可以比较精确地判断出信号发生的奇异点时刻以及奇异程度的大小,并且边缘效应要小得多。

用于计算Lipschitz指数，即李普希兹指数

随着互联网爆炸性的增长,网络安全问题如恶意攻击,蠕虫病毒,DDoS攻击等事件的数量和影响也一直在不断增加.如何能够及时准确地检测到网络流量异常是我们面临的一个重要问题.作者根据网络流量的信号特性,结合sketch数据结构和网络流量Lipschitz正则性分布,提出了一种新的异常检测技术.该方法不仅能有效地定位骨干网流量异常发生的源IP地址和发生时刻,还能根据源IP地址熵值的分析,对异常进行识别。实验分析的结果验证了该方法在检测和可溯源方面的有效性.

大数据-算法-非全局Lipschitz条件下随机微分方程数值方法的强收敛性和稳定性.pdf

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Matlab代码sqrt LipSDP 该存储库包含Mahyar Fazlyab，Alexander Robey，Hamed Hassani，Manfred Morari和George J. Pappas引入的Lipschitz常数估计半定编程框架的代码。 这项工作将作为论文发表在NeurIPS 2019上。 与文献中的其他方法相比，这种用于计算神经网络的Lipschitz常数的半定程序设计方法更具可伸缩性和准确性。 通过将激活函数视为凸电位函数的梯度，我们使用增量二次约束来公式化LipSDP ，这是一个估计Lipschitz常数的凸程序。 我们提供三种形式的SDP： LipSDP网络对所有可能的激活函数对施加约束，并具有O（n²）个决策变量，其中n是网络中隐藏神经元的数量。 它是可伸缩性最低但最准确的方法。 LipSDP-Neuron忽略了不同神经元之间的交叉耦合约束，并具有O（n）个决策变量。 与LipSDP网络相比，它具有更高的可扩展性和准确性。 对于这种情况，我们有T =诊断（λ11，...，λNN）。 LipSDP-Layer每层仅考虑一个约束，从而产生O（m）个决策变量，其

在常态Lipschitz非线性的基础上，考虑状态参数不确定性。针对这类Lipschitz非线性系统的反馈控制问题，运用Lyapunov方法给出了该系统渐近稳定的充分条件，并提出了应用线性矩阵不等式（LMI）来求解优化反馈增益矩阵，通过定理和Matlab仿真实例得出设计的观测器有效，具有良好的稳定性和鲁棒性。

Lipschitz指数的matlab程序设计

讨论了带有时滞的Lipschitz离散时间广义系统(LDDD)的解的存在唯一性与稳定性问题.利用不动点原理,给出保证LDDD系统解存在唯一的矩阵不等式准则;利用线性矩阵不等式,给出LDDD系统解存在唯一的条件;证明由该线性矩阵不等式可以同时得到LDDD系统的全局指数渐进稳定性,即给出了LDDD系统全局指数渐进稳定的一个充分条件.另外,还证明了解的存在唯一性不等式准则与对系统的分解矩阵的选取是无关的.最后,给出具体的实例说明这种方法的可行性.