随机系统的李雅普诺夫准则及其在分布式计算中的应用
摘要：转换Lyapunov方法在随机离散时间系统的收敛性和渐近或指数稳定性方面的新充分条件。在这种条件下，建立的Lyapunov函数在有限步后总是期望值下降，但不一定在每一步都严格下降，与传统的随机Lyapunov理论相反。首先，我们将这个新的Lyapunov标准应用到随机矩阵的随机序列的乘积中，包括那些具有零对角元素的矩阵，得到了确保乘积几乎必然收敛到具有相同行的矩阵的充分条件；我们还证明了在额外条件下收敛速度可以指数级增长。其次，我们研究了一种用于解线性代数方程的分布式网络算法。我们放宽了现有对网络结构的条件，但仍然保证了方程在渐近性解出。
作者：Yuzhen Qin, Ming Cao and Brian D. O. Anderson
论文ID：1902.04332
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2019-06-05