作者：张春蕊; 刘明珠神经网络模型hopf分支数值逼近euler方法
摘要：数值逼近是数值计算中的基本问题,对仿真算法的理论研究有重要意义.文章研究了一类重要的双时滞神经网络模型的Hopf分支的数值逼近问题.首先,将时滞差分方程表示为映射,然后利用离散动力系统的分支理论,给出了差分方程的Hopf分支存在的条件.得到了连续模型的Hopf分支与其数值逼近的关系.证明了当该模型在()处有Hopf分支时,其数值逼近在相应的()处产生Hopf分支.数值Hopf分支值与原连续系统的Hopf分支值之间满足.
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