Главная > ЛЕКЦИИ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ УСТОЙЧИВОСТИ (Б. П. ДЕМИДОВИЧ)
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

Пусть действительная линейная система

где
\[
\frac{d x}{d t}=A(t) x
\]
\[
A(t) \in C\left[t_{0}, \infty\right), \sup _{t}\|A(t)\|<\infty,
\]

есть правильная (гл. III, § 10) и
\[
X(t)=\left\lceil x_{j k}(t)\right]
\]
– ее нормальная фундаментальная матрица. Обозначим через $\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n}$ характеристические показатели решений
\[
\boldsymbol{x}^{(k)}=\operatorname{colon}\left[x_{1 k}(t), \ldots, x_{n k}(t)\right] \quad(k=1, \ldots, n),
\]

входящих в фундаментальную систему (1). Полагая
\[
\Delta=\operatorname{diag}\left(\alpha_{1}, \ldots, \alpha_{n}\right) \text {, }
\]

будем иметь

Отсюда
\[
\chi[\Phi(t)]=\max _{j, k} \chi\left[x_{j k}(t) e^{–\alpha_{k} t}\right]=0 .
\]

Аналогично, учитывая, что в силу теоремы Перрона (гл. III, § 11) для обратной матрицы
\[
X^{-1}(t)=\left[y_{j k}(t)\right]
\]

ее векторы-строки
\[
y^{(j)}=\left[y_{j_{1}}(t), \ldots, y_{j n}(t)\right]
\]

имеют характеристические показатели $\chi\left[\boldsymbol{y}^{(j)}\right]=-x_{j}$, находим

И
\[
\chi\left[\Phi^{-1}(t)\right]=\max _{j, k} \chi_{[}\left[e^{\alpha_{j} t} y_{j k}(t)\right]=0 .
\]

Рассмотрим теперь матрицу Коши
\[
K(t, \tau)=X(t) X^{-1}(\tau)
\]

в области $t_{0} \leqslant \tau \leqslant t$ (рис. 39). Очевидно имеем
\[
K(t, \tau)=X(t) e^{-i \Delta} e^{t-\tau \Delta} e^{\tau \Delta} X^{-1}(\tau)=\Phi(t) e^{t-\cdots \Delta \Delta} \Phi^{-1}(\tau) . \text { (4.11.5) }
\]

Отсюда, учитывая равенства (4.11.3) и (4.11.4), получаем
\[
\begin{array}{l}
\|K(t, \tau)\| \leqslant\|\Phi(t)\|\left\|e^{(t-\tau)}\right\|\left\|\Phi^{-1}(\tau)\right\| \leqslant \\
\leqslant c e^{\frac{\varepsilon}{2} t} e^{\left(\bar{\alpha}+\frac{\delta}{2}\right)(t-\tau)} e^{\varepsilon \tau}=c e^{(\bar{\alpha}+5) ! t-\tau)} e^{\varepsilon \tau},
\end{array}
\]

где $\bar{\alpha}=\max _{k} \gamma_{k}, \varepsilon>0$ произвольно и $c$ – положительная посто$k$ янная, зависящая только от в и $t_{0}$. Пусть
\[
a>x=\max _{k} a_{k} .
\]

Тогда $\varepsilon>0$ можно выбрать столь малым, чтобы имело место неравенство
\[
\bar{\alpha}+\varepsilon<\alpha,
\]

и из неравенства (4.11.6) при $t_{0} \leqslant \tau \leqslant t$ получаем
P!с. 39.
\[
\|K(t, \tau)\| \leqslant c\left(t_{0}\right) e^{x(t-\tau)} e^{\varepsilon \tau} .
\]

Следствие. Если все характеристические показатели $\alpha_{k}$ правильной линейной системь (4.11.1) отрицапельны, то для ее матрицы Коши при $t_{0} \leqslant \tau \leqslant t$ справедлива оценка:
\[
\|K(t, \tau)\| \leqslant c\left(t_{0}\right) e^{\varepsilon \tau},
\]

аде в– любое положительное число.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru