Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/141731
Название: Approximations in Mean Square Analysis of Stochastically Forced Equilibria for Nonlinear Dynamical Systems
Авторы: Bashkirtseva, I.
Дата публикации: 2024
Издатель: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
Библиографическое описание: Bashkirtseva, I. (2024). Approximations in Mean Square Analysis of Stochastically Forced Equilibria for Nonlinear Dynamical Systems. Mathematics, 12(14), [2199]. https://doi.org/10.3390/math12142199
Аннотация: Motivated by important applications to the analysis of complex noise-induced phenomena, we consider a problem of the constructive description of randomly forced equilibria for nonlinear systems with multiplicative noise. Using the apparatus of the first approximation systems, we construct an approximation of mean square deviations that explicitly takes into account the presence of multiplicative noises, depending on the current system state. A spectral criterion of existence and exponential stability of the stationary second moments for the solution of the first approximation system is presented. For mean square deviation, we derive an expansion in powers of the small parameter of noise intensity. Based on this theory, we derive a new, more accurate approximation of mean square deviations in a general nonlinear system with multiplicative noises. This approximation is compared with the widely used approximation based on the stochastic sensitivity technique. The general mathematical results are illustrated with examples of the model of climate dynamics and the van der Pol oscillator with hard excitement. © 2024 by the author.
Ключевые слова: APPROXIMATIONS
DISPERSION
MULTIPLICATIVE NOISE
SECOND MOMENTS
STOCHASTIC EQUILIBRIA
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/141731
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
cc-by
Идентификатор SCOPUS: 85199913396
Идентификатор WOS: 001277067200001
Идентификатор PURE: 61566411
ISSN: 2227-7390
DOI: 10.3390/math12142199
Сведения о поддержке: Russian Science Foundation, RSF, (N 24-11-00097)
This work was supported by the Russian Science Foundation (N 24-11-00097).
Карточка проекта РНФ: N 24-11-00097)
This work was supported by the Russian Science Foundation (N 24-11-00097).
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85199913396.pdf815,6 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.