Análisis cualitativo de ecuaciones diferenciales integro-fraccionarias con derivadas de Caputo y retardos a través del método de Lyapunov-Razumikhin
Autores: Tunç, Osman; Atan, Özkan; Tunç, Cemil; Yao, Jen-Chih
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Análisis cualitativo de ecuaciones diferenciales integro-fraccionarias con derivadas de Caputo y retardos a través del método de Lyapunov-Razumikhin
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Investigar
Propiedades cualitativas
Soluciones
No lineales
Fraccionarias
Ecuaciones integro-diferenciales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El propósito de este documento es investigar algunas propiedades cualitativas de las soluciones de ecuaciones integro-diferenciales de Volterra retardadas no lineales fraccionarias (FrRIDEs) con derivadas fraccionarias de Caputo. Estas propiedades incluyen estabilidad uniforme, estabilidad asintótica, estabilidad de Mittag-Leffer y acotamiento. Los resultados presentados se demuestran definiendo una función de Lyapunov apropiada y aplicando el método de Lyapunov-Razumikhin (LRM). Por lo tanto, algunos resultados que están disponibles en la literatura se mejoran para los FrRIDEs y se obtienen bajo condiciones más débiles a través de la ventaja del LRM. Para ilustrar los resultados, se proporcionan dos ejemplos.
Descripción
El propósito de este documento es investigar algunas propiedades cualitativas de las soluciones de ecuaciones integro-diferenciales de Volterra retardadas no lineales fraccionarias (FrRIDEs) con derivadas fraccionarias de Caputo. Estas propiedades incluyen estabilidad uniforme, estabilidad asintótica, estabilidad de Mittag-Leffer y acotamiento. Los resultados presentados se demuestran definiendo una función de Lyapunov apropiada y aplicando el método de Lyapunov-Razumikhin (LRM). Por lo tanto, algunos resultados que están disponibles en la literatura se mejoran para los FrRIDEs y se obtienen bajo condiciones más débiles a través de la ventaja del LRM. Para ilustrar los resultados, se proporcionan dos ejemplos.