ДУ с запаздыванием — 07 — Конспект

$\global\def\at#1{\left. #1 \right\rvert}$ $\global\def\abs#1{\left\lvert #1 \right\rvert}$ $\global\def\norm#1{\left\lVert #1 \right\rVert}$ $\global\def\bvec#1{\mathbf{#1}}$ $\global\def\floor#1{\left\lfloor #1 \right\rfloor}$ $\global\def\limto#1{\xrightarrow[#1]{}}$ $\global\def\prob#1{\mathbb{P} \left\{ #1 \right\}}$ $\global\def\mean#1{\mathbb{E} \left[ #1 \right]}$ $\global\def\disp#1{D \left[ #1 \right]}$ $\global\def\dp#1#2{#1 \cdot #2\,}$ $\global\def\vp#1#2{#1 \times #2\,}$ $\global\def\dv#1#2{\frac{d #1}{d #2}}$ $\global\def\rdv#1#2{\frac{d' #1}{d #2}}$ $\global\def\pd#1#2{\frac{\partial #1}{\partial #2}}$ $\global\def\pdv2#1#2{\frac{\partial^2 #1}{\partial #2^2}}$ $\global\def\pdvk#1#2#3{\frac{\partial^#1 #2}{\partial #3^#1}}$ $\global\def\ppdv#1#2#3{\frac{\partial^2 #1}{\partial #2 \partial #3}}$ $\global\def\pois#1{\left\{ #1 \right\}}$ $\global\def\paren#1{\left( #1 \right)}$ $\global\def\bydef#1{\overset{\mathrm{def}}{#1}}$ $\global\def\mbox#1{\text{#1}}$ $\global\def\div{\text{div}\,}$ $\global\def\dsum{\displaystyle\sum\,}$ $\global\def\grad{\text{grad}\,}$ $\global\def\rot{\text{rot}\,}$ $\global\def\vb#1{\textbf{#1}}$ $\global\def\op#1{\mathrm{#1}\,}$ $\global\def\Im{\text{Im}\,}$ $\global\def\Res{\text{Res}\,}$ $\global\def\Re{\text{Re}\,}$ $\global\def\argtg{\text{argtg}\,}$ $\global\def\ch{\text{ch}\,}$ $\global\def\const{\text{const}\,}$ $\global\def\degree{\text{degree}\,}$ $\global\def\proj{\mathrm{proj}}$ $\global\def\rank{\mathrm{rank}}$ $\global\def\res{\text{res}\,}$ $\global\def\sh{\text{sh}\,}$ $\global\def\sign{\text{sign}\,}$ $\global\def\tg{\mathrm{tg}\,}$ $\global\def\C{\mathbb{C}}$

2023-10-28

Метод $D$-разбиений

Рассмотрим его сначала для скалярного уравнения \[ \tag{6} \dot x = a x(t) + b x(t - \tau). \] Тогда характеристическое уравнение имеет вид \[ \lambda - a - b c^{-\lambda \tau} = 0. \] Преобразуем его так: умножим на $\tau$: \[ \lambda \tau - a \tau - b \tau e^{-\lambda \tau} = 0 \] и введём обозначения \[ z = \lambda \tau, \qquad a_1 = a \tau, \qquad b_1 b \tau. \] Умножим также на экспоненту с плюсовым показателем. Окончательно получаем \[ \tag{7} z e^z - a_1 e^z - b_1 = 0 \]

рис 1

На плоскости $a_1 b_1$ зафиксируем точку. Значит мы тем самым зафиксировали уравнение (7), а значит зафиксировали какое-то расположение корней на плоскости. Начнём эту точку на $a_1 b_1$ непрерывно двигать. Для квазиполинома справедливо то, что корни непрерывно зависят от коэффициентов, поэтому при непрерывном сдвиге точки $(a_1,b_1)$ начали непрерывно сдвигаться корни уравнения (7).

В силу непрерывности ни один корень не может перейти из одной полуплоскости в другую без пересекания мнимой оси.

Для применения метода на плоскости $a_1 b_1$ построим линии, точкам которых соответствуют уравнения (7), имеющие хотя бы один корень на мнимой оси. Построенные линии разделят плоскость $a_1 b_1$ на области. Их будет, вообще говоря, счётное число. При этом всем точкам какой-либо одной области соответствует уравнения (7) с одинаковым количеством корней в правой полуплоскости.

Как это разбиение построить? Начнём с нуля: \[ z = 0, \] тогда \[ a_1 + b_1 = 0. \]

рис 2

Теперь подставим $z = iy$, тогда \[ \begin{aligned} iy e^{iy} - a_1 e^{iy} - b_1 &= iy (\cos y + i \sin y) - a_1 (\cos y + i \sin y) - b_1 = 0. \end{aligned} \] Приравниваем вещественные и мнимые части нулю: \[ \begin{aligned} -y \sin y - a_1 \cos y - b_1 &= 0, \\ y \cos y - a_1 \sin y &= 0. \end{aligned} \] Отсюда следует, что \[ \tag{8} \begin{aligned} a_1 &= \frac{y \cos y}{\sin y}, \\ b_1 &= -\frac{y}{\sin y}. \end{aligned} \]

Заметим, что:
  1. Обе функции по $y$ являются чётными, значит, можно использовать только положительные $y$.
  2. Знаменатели обращаются в $0$ в точках, кратных $\pi$, значит, положительную полуось разбиваем на интервалы \[ y \in (0, \pi) \cup (\pi, 2\pi) \cup \dots, \] и на каждом интервале получаем свой кусок границы.

Рассмотрим интервал $(0, \pi)$. Пусть $y \to +0$, тогда \[ a_1 \to 1, \qquad b_1 \to -1. \] Получаем точку $(1, -1)$, она находится на ранее построенной прямой.

Пусть $y = \pi / 2$, тогда \[ a_1 = 0, \qquad b_1 = -\frac{\pi}{2}. \] Если теперь рассмотрим $y \to \pi - 0$, то \[ a_1 \to -\infty, \qquad b_1 \to -\infty. \] Заметим, что $a_1 = b_1$ служит асимптотой.

Если теперь расмотреть второй интервал и $y \to \pi + 0$, то оба значения поменяли знак (на рисунке видно). И так далее — получаем счётное число областей.

Можно установить, что заштрихованная область является областью, которая отвечает 0 корням в правой полуплоскости. Это можно проверить, взяв точку \[ a_1 \lt 0, \qquad b_1 = 0. \]

Возникает вопрос: а одна ли такая область?

Вертикальная ось протыкает все области, которые лежат выше прямой $a_1 + b_1 = 0$. Будем рассматривать точки \[ a_1 = 0, \qquad b_1 \gt 0, \] а $z = x \in R$. Тогда \[ x e^x = b_1, \implies e^x = \frac{b_1}{x}. \] Заметим, что экспонента и гипербола могут пересекаться только в положительной области:

рис 3

Остальные области проверяются в книге Эльсгольца.

Таким образом, построили $D$-разбиение для этого уравнения.


Если уравнение (7) имеет порядок выше первого, то для исследования можно попытаться разложить квазиполином в произведение нескольких квазиполиномов первого порядка или (что тоже возможно) в произведение квазиполиномов первого порядка и полинома произвольного порядка (так как для исследования его корней есть методы), то есть произвести факторизацию.

Мулюков исследовал случай $n = 2$: \[ \dot X = A_0 X(t) + A_1 X(t - \tau), \qquad n = 2. \] Критерий (необходимое и достаточное условие) факторизации: \[ \det \paren{ A_0 A_1 - A_1 A_0 } = 0. \]

Выяснить вопрос об устойчивости нулевого решения системы \[ \ddot x(t) + 3 \dot x(t) + 2 x(t) - 3 \dot x(t - 1) - 5 x(t - 1) + 2 x(t - 2) = 0. \]
Запишем характеристическое уравнение: пусть $x = e^{\lambda t}$, тогда \[ \lambda^2 + 3 \lambda + 2 - 3 \lambda e^{-\lambda} - 5 e^{-\lambda} + 2 e^{- 2 \lambda} = 0. \] Хотим разбить его в произведение двух квазиполиномов первого порядка: \[ \begin{aligned} \paren{ \lambda - a_1 - b_1 e^{-\lambda} } \paren{ \lambda - a_2 - b_2 e^{-\lambda} } &= \lambda^2 - a_1 \lambda - b_1 \lambda e^{-\lambda} - a_2 \lambda + a_1 a_2 + b_1 a_2 e^{-\lambda} - \\ &\phantom{=}- b_2 \lambda e^{-\lambda} + a_1 b_2 e^{-\lambda} + b_1 b_2 e^{- 2 \lambda} = \\ &= \lambda^2 - (a_1 + a_2) \lambda + (a_1 b_2 + b_1 a_2) e^{-\lambda} - \\ &\phantom{=}- (b_1 + b_2) \lambda e^{-\lambda} + b_1 b_2 e^{-2 \lambda} + a_1 a_2. \end{aligned} \] Тогда \[ \left\{ \begin{aligned} a_1 + a_2 &= -3, \\ b_1 + b_2 &= 3, \\ a_1 a_2 &= 2, \\ b_1 b_2 &= 2, \\ a_1 b_2 + b_1 a_2 &= -5. \end{aligned} \right. \]
Последнее уравнение равно 5?..
Тогда \[ \begin{aligned} a_1 &= -1, \\ a_2 &= -2, \\ b_1 &= 1, \\ b_2 &= 2, \end{aligned} \] и квазиполином факторизуется как \[ \paren{ \lambda + 1 - e^{-\lambda} } \paren{ \lambda + 2 - 2 e^{-\lambda} }. \] Из первого квазиполинома следует, что асимптотической услойчивости нет, так как $(a_1, b_1)$ должна попасть внутрь области, а не на границу.
рис 4, проверь предложение выше

Класс систем, всегда допускающий факторизацию

\[ \tag{9} \dot X = A X(t - \tau). \] Размерность произвольная, но матрица всего одна. Характеристическое уравнение: \[ \det\paren{ \lambda E - A e^{-\lambda \tau} } = 0, \] или \[ \det\paren{ \lambda e^{\lambda \tau} E - A } = 0. \] Пусть характеристическое уравнение матрицы $A$ имеет вид \[ \det\paren{ \lambda E - A } = \prod_{k=1}^n \paren{ \lambda - \lambda_k }, \] откуда следует, что характеристическое уравнение системы (9) можно представить как \[ \tag{10} \prod_{k=1}^n \paren{ \lambda e^{\lambda \tau} - \lambda_k } = 0. \] Посмотрим, что даёт применение метода $D$-разбиений к каждому сомножителю: \[ \lambda e^{\lambda \tau} - \lambda_k, \qquad \lambda_k = \alpha + i \beta. \] Тогда, подставив $\lambda = i y$, получаем \[ \begin{aligned} iy e^{iy\tau} - \alpha - i \beta &= iy \paren{ \cos(y \tau) + i \sin(y \tau) } - \alpha - i \beta = 0. \end{aligned} \] Рассматриваем вещественные и мнимые части: \[ \begin{aligned} \alpha &= -y \sin (y \tau), \\ \beta &= \phantom{-} y \cos (y \tau). \end{aligned} \] Домножим оба уравнения на $\tau$ и введём обозначения: \[ \alpha_1 = \alpha \tau, \qquad \beta_1 = \beta \tau, \qquad z = y \tau, \] тогда \[ \begin{aligned} \alpha_1 &= -z \sin z, \\ \beta_1 &= \phantom{-} z \cos z. \end{aligned} \] причём \[ z \in \paren{ -\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2} }. \] Для асимптотической устойчивости системы (9) можно сосчитать, что получится в разных точках области
рис 5

В эту область вписывается окружность, которая задаётся как \[ \paren{ \alpha_1 + \frac{1}{2} }^2 + \beta_1^2 = \frac{1}{4}, \] а попадание в эту окружность легко проверить.

Покажем, что эта окружность вписывается в область устойчивости на комплексной плоскости. Подставим вместо $\alpha_1, \beta_1$ выражения через $z$, тогда \[ \begin{aligned} \paren{ -z \sin z + \frac{1}{2} }^2 + \paren{ z \cos z }^2 &= z^2 - z \sin z + \frac{1}{4} = \\ &= z^2 \underbrace{\paren{ 1 - \frac{\sin z}{z} }}_{\gt 0} + \frac{1}{4} \gt \frac{1}{4}. \end{aligned} \]

почитай методичку и проверь что тут написано
\[ A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ - 13 & -6 \end{pmatrix}, \] собственные числа: \[ \lambda = -3 \pm 2 i. \]
я забил, сумбур + пишет на мокрой доске, я ничего не вижу

2023-11-11

Исследование по линейному приближению \[ \tag{1} \dot x = f(x(t), x(t - \tau)) \] Пусть \[ y(t) = x(t) - x_0, \qquad y_\tau = y(t - \tau) = x(t - \tau) - x_0, \] тогда \[ \tag{3} \begin{aligned} \dot y &= \dot x = f(x, x_\tau) = \\ &= f(x_0, x_0) + \at{\pd{f}{x}}{x = x_0, x_\tau = x_0} \cdot (x - x_0) + \at{\pd{f}{x_\tau}}{x = x_0, x_\tau = x_0} \cdot (x_\tau - x_0) + l(x - x_0, x_\tau - x_0) = \\ &= a y + b y(t - \tau) + l(y, y_\tau) \end{aligned} \] Так как \[ x(t) \equiv x_0 \implies y(t) \equiv 0, \varphi(t) \equiv 0. \] Тогда \[ \tag{4} \dot y = ay + b y_\tau. \]
(Пуанкаре-Ляпунова).
Добавить формулировку
Если
  1. Все корни характеристического уравнения \[ \tag{5} \lambda - a - b e^{-\lambda \tau} = 0 \] имеют отрицательные вещественные части
  2. выполнено условие \[ \tag{6} \lim\limits_{\abs{y} + \abs{y_\tau} \to 0} \frac{\abs{l(y, y_\tau)}}{\abs{y} + \abs{y_\tau}} = 0, \]
то нулевое решение уравнения (3) асимптотически устойчиво.
Разбей на пункты
Перейдём от уравнения (3) к равносильному интегральному уравнению. Построим последовательное приближение. Доказательство таким образом частично будет напоминать доказательство теоремы Пикара.
Покажем, что если начальные функции выбираются из условия \[ \abs{\varphi_\tau(\cdot)}_\tau \lt \delta, \] где $\delta$ достаточно мало, то все последовательные приближения нелокально продолжимы вправо, то есть определены при всех $t \geqslant \tau$, и последовательность приближений равномерно ограничена.

Напоминание: норма \[ \norm{\varphi_{t_0}(\cdot)}_\tau = \max_{[t_0 - \tau, t_0]} \abs{\varphi_i(s)}, \qquad i = \overline{1,n} \]

Установим, что построенная последовательность равномерно относительно $t$ сходится на $[\tau, +\infty)$ к некоторой предельной функции $\bar y(t)$.

Проверим, что $\bar y(t)$ является решением интегрального уравнения, которое было введено вместо уравнения (3), и покажем, что $\bar y(t) \limto{t \to +\infty} 0$.

Рассмотрим уравнение (4). Все корни уравнения (5) имеют отрицательные вещественные части. В прошлый раз было доказано, что если $\lambda_k$ — некоторый корень уравнения (5), то соответствующее ему решение уравнения (4) может быть представлено в виде \[ y_k(t) = P_k(t) e^{\lambda_k t}, \] где $P_k(t)$ — полином относительно $t$ с произвольными постоянными коэффициентами степени на 1 меньше чем кратность корня. Тогда все решения уравнения (4) содержатся в формуле \[ y = \sum\limits_{k=1}^{\infty} P_k(t) e^{\lambda_k t}. \] По условию все корни имеют отрицательные вещественные части: \[ \Re \lambda_k \lt 0, \] следовательно, все решения уравнения (4) стремятся к нулю при $t \to +\infty$: \[ \forall y \limto{t \to +\infty} 0 \] независимо от начальной функции. При этом говорят, что уравнение (4) асимптотически устойчиво в целом.

Пусть далее $k(t)$ — одномерный аналог фундаментальной матрицы для уравнения (4). Поскольку выбран начальный момент времени $\tau$, то $k(\tau) = 1$, причём \[ k(t) \equiv 0, \qquad t \lt \tau. \] Выпишем решение уравнение (4), соответствующее начальной функции $\varphi$: \[ y(t, \varphi_\tau(\cdot), \tau) = k(t - \tau) \varphi(\tau) + b \int\limits_{-\tau}^{0} k(t - \tau - \tau - \xi) \varphi(\tau + \xi) d\xi. \] Введём замену: $s = \tau + \xi$, поэтому $ds = d\xi$, откуда следует, что \[ \tag{7} y(t, \varphi_\tau(\cdot), \tau) = k(t - \tau) \varphi(\tau) + b \int\limits_{0}^{\tau} k(t - \tau - s) \varphi(s) ds. \] Для сокращения введём обозначение \[ y_0(t) \equiv y(t, \varphi_\tau(\cdot), \tau). \] В силу ранее сказанного мы знаем, что $y_0(t)$ ограничена, причём \[ y_0(t) \limto{t \to +\infty} 0 \qquad \forall \varphi. \] Построим оценку на $k(t)$. Оно удовлетворяет условию для фундаментальной матрицы: \[ \dv{k}{t} = a k(t) + b k(t - \tau). \] Тогда оценить можно так: \[ \abs{k(t)} \leqslant c_0 e^{\alpha_0 t}, \] где $c_0, \alpha_0 = \const$, причём $\alpha_0 \lt 0$ — вещественная часть корня уравнения (5), ближайшего слева к мнимой оси.

Используя эту оценку, напишем оценку для $\abs{y_0(t)}$. Для этого посмотрим на формулу (7). В неё входит $k$ и $\varphi$ в оба слагаемых, причём \[ \abs{\varphi_\tau(\cdot)}_\tau \lt \delta, \] поэтому \[ \abs{y_0(t)} \leqslant c_1 \delta, \] где $c_1 = c_1(c_0, \alpha_0, \abs{b}, \tau)$.

Заменим уравнение (3) следующим интегральным уравнением: \[ \tag{8} y(t) = y_0(t) + \int\limits_{\tau}^{t} k(t - s) l(y(s), y(s - \tau)) ds. \] Обратим внимание на пределы интегрирования. Нижний предел равняется $\tau$, так как $y(s - \tau)$, который определяется только при неотрицательных значениях аргумента.

Проверим на равномерную ограниченность последовательные приближения: \[ \tag{9} y_{n+1}(t) = \begin{cases} \varphi(t), & t \in [0, \tau], \\ y_0(t) + \int\limits_{\tau}^{t} k(t - s) l(y_n(s), y_n(s - \tau)) ds, & t \geqslant \tau. \end{cases} \] В качестве нулевого приближения возьмём $y_0(t)$.

Так как \[ \abs{y_0(t)} \leqslant c_1 \delta \lt 2 c_1 \delta, \] то для $y_0(t)$ очевидно.

Двойка в оценке появилась, так как в приближение входит два аргумента: $y_n(s)$ и $y_n(s - \tau)$.

Индуктивное предположение: пусть \[ \tag{10} \abs{y_n(t)} \lt 2 c_1 \delta, \qquad \abs{y_n(t - \tau)} \lt 2 c_1 \delta \qquad \forall t \geqslant \tau. \] Нелокальную продолжимость $y_{n+1}$ может нарушить только $l$. Рассуждаем следующим образом. Уравнение (3) имело нулевое решение, следовательно, \[ l(0, 0) = 0, \] поэтому функция $l$ определена в некоторой окрестности нуля. Но ведь условие (10) эту некоторую окрестность нуля и задаёт, поэтому в нём выберем $\delta$ настолько малым, чтобы значения $y_n(s)$ и $y_n(s - \tau)$ не выходили из области определения $l$. Если так, то $y_{n+1}$ будет определена тоже для всех $t \geqslant \tau$, потому что никакие другие элементы формулы (9) этому не мешают.

Таким образом показали нелокальную продолжимость. Оценим её теперь. Для этого вернёмся к функции $f(x, x_0)$, она удовлетворяла условию Липшица, следовательно, функция $l(y, y_\tau)$ тоже липшицева: \[ \abs{l(u,v) - l(\bar u, \bar v)} \leqslant L \paren{ \abs{u - \bar u} + \abs{v - \bar v} }. \] Положим $\bar u = \bar v = 0$, откуда \[ \abs{l(u,v)} \leqslant L\paren{ \abs{u} + \abs{v} }. \] Тогда \[ \frac{\abs{l(u,v)}}{\abs{u} + \abs{v}} \leqslant L, \] однако в силу условия (6) величина слева не просто ограничена константой, но и стремится к нулю, если $\abs{u} + \abs{v} \to 0$. Отсюда следует, что существует величина $\hat L(u, v) \leqslant L$ такая, что \[ \hat L(u, v) \limto{\abs{u} + \abs{v} \to 0} 0, \] для которой \[ \tag{11} \abs{l(u, v)} \leqslant \hat L(u, v) \cdot \paren{ \abs{u} + \abs{v} }. \] Отсюда сразу следует, что \[ \tag{12} \begin{aligned} \abs{l(y_n(s), y_n(s - \tau))} &\leqslant \hat L(y_n(s), y_n(s - \tau)) \cdot \paren{ \abs{y_n(s)} + \abs{y_n(s - \tau)} } \lt \\ &\lt 4 c_1 \delta \hat L. \end{aligned} \] Тогда \[ \abs{y_{n+1}(t)} \leqslant \begin{cases} \delta, & t \in [0, \tau], \\ \abs{y_0(t)} + \int\limits_{\tau}^{t} \abs{k(t - s)} \abs{l(y_n(s), y_n(s - \tau))} ds. & t \geqslant \tau. \end{cases} \] Поэтому при $t \geqslant \tau$ \[ \abs{y_{n+1}(t)} \lt c_1 \delta + \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k} \cdot 4 c_1 \delta \hat L ds. \]

Пределы интегрирования такие, тк подынтегральное выражение неотрицательно, поэтому с такими пределами оценка только усилится.

Рассмотрим \[ \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k} ds. \] Этот интеграл сходится, так как при отрицательных значениях аргумента $k = 0$, а при положительных значениях \[ \abs{k(t)} \leqslant c_0 e^{\alpha_0 t}, \] поэтому \[ \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k} ds = I_0. \] Численное значение нас не интересует.

Окончательно получаем, что при $t \geqslant \tau$. \[ \begin{aligned} \abs{y_{n+1}(t)} &\lt c_1 \delta + 4 c_1 \delta \hat L I_0 = \\ &= c_1 \delta \paren{ 1 + 4 \hat L I_0 }. \end{aligned} \] Известно, что $\hat L \limto{\abs{y_n} + \abs{y_n(t - \tau)} \to 0} 0$, то есть при $t \to +\infty$. Значит, при достаточно больших значениях $t$ \[ 4 \hat L I_0 \lt 1, \] поэтому \[ \abs{y_{n+1}(t)} \lt 2 c_1 \delta. \] Величина справа не зависит ни от $t$, ни от номера $n$. Итак, получили равномерную ограниченность всех элементов последовательности.


Покажем теперь, что последовательность $y_n$ равномерно по $t$ сходится на интервале $[\tau, +\infty)$. Заменим равномерную сходимость последовательности на равномерную сходимость функционального ряда: \[ \tag{13} y_0(t) + \sum\limits_{n=0}^{\infty} \paren{ y_{n-1}(t) - y_n(t) }. \] Построим числовой мажорантный ряд. $y_0(t)$ по модулю уже оценен, поэтому, пользуясь формулой (9), оценим первую разность: \[ \abs{y_1(t) - y_0(t)} \leqslant \int\limits_{\tau}^{t} \abs{k(t - s)} \cdot \abs{l(y_0(s), y_0(s - \tau))} ds. \] Применим опять формулу, полученную для оценки на $l$: \[ \begin{aligned} \abs{y_1(t) - y_0(t)} &\lt \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k(t - s)} \cdot \hat L \paren{ \abs{y_0(s)} + \abs{y_0(s - \tau)} } ds \lt \\ &\lt 4 \hat L c_1 \delta \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k(t - s)} ds. \end{aligned} \] Но \[ \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k(t - s)} ds = \frac{c_0}{\abs{\alpha_0}}, \] поэтому \[ \abs{y_1(t) - y_0(t)} \lt \frac{4 c_0 c_1 \delta \hat L}{\abs{\alpha_0}} \limto{t \to +\infty} 0. \] Итак, получили, что \[ \abs{y_1(t) - y_0(t)} \limto{t \to +\infty} 0, \] но \[ y_0(t) \limto{t \to +\infty} 0, \] поэтому \[ y_1(t) \limto{t \to +\infty} 0. \]

Рассмотрим теперь оценку на произвольное слагаемое: \[ \begin{aligned} \abs{y_{n+1}(t) - y_n(t)} &\overset{(9)}{=} \abs{ y_0(t) + \int\limits_{\tau}^{t} k(t - s) \cdot l\paren{ y_n(s), y_n(s - \tau) } ds - y_0(t) + \int\limits_{\tau}^{t} k(t - s) \cdot l\paren{ y_{n-1}(s), y_{n-1}(s - \tau) } ds } \leqslant \\ &\leqslant \int\limits_{\tau}^{t} \abs{k(t-s)} \abs{ l( y_n(s), y_n(s - \tau) ) - l(y_{n-1}(s), y_{n-1}(s - \tau)) } ds \lt \\ &\lt \int\limits_{\tau}^{t} \abs{k(t - s)} \hat L \paren{ \abs{y_n(s) - y_{n-1}(s)} + \abs{ y_n(s - \tau) - y_{n-1}(s - \tau) } } ds. \end{aligned} \] Ограничим величину $\abs{y_n(s) - y_{n-1}(s)}$. Для этого введём величину \[ m_n(t) = \max_{[\tau, t]} \abs{y_n - y_{n-1}}, \] тогда \[ \begin{aligned} \abs{y_{n+1}(t) - y_n(t)} &\lt 2 \hat L m_n(t) \int\limits_{0}^{\infty} \abs{k(t - s)} ds = \\ &= \frac{2 \hat L c_0}{\abs{\alpha_0}} m_n(t). \end{aligned} \] Введём теперь обозначение \[ m_{n+1}(t) = \max_{[\tau, t]} \abs{ y_{n+1} - y_n } \lt \frac{2 \hat L c_0}{\abs{\alpha_0}} m_n(t). \] Обозначим \[ c_2 := \frac{2 \hat L c_0}{\abs{\alpha_0}}, \] тогда \[ \abs{y_{n+1}(t) - y_n(t)} \lt c_2 m_n(t). \]

Построили мажорантный ряд: \[ \begin{aligned} \abs{y_0} + \abs{y_1 - y_0} + \cdots + \abs{y_{n+1} - y_n} + \dots &\lt 2 c_1 \delta + m_1(t) + c_2 m_1(t) + c_2^2 m_1(t) + \dots = \\ &= 2 c_1 \delta + m_1(t) \paren{ 1 + \sum\limits_{k=1}^{\infty} c_2^k } \leqslant \\ &\leqslant 2 c_1 \delta + \paren{ 1 + \sum\limits_{k=1}^{\infty} c_2^k } 2 c_1 c_2 \delta. \end{aligned} \] Так как в $c_2$ входит $\hat L$, то при достаточно больших $t$ $\abs{c_2} \lt 1$, поэтому \[ \abs{y_0} + \abs{y_1 - y_0} + \cdots + \abs{y_{n+1} - y_n} + \dots \lt \infty. \] Сошёлся мажорантный ряд, причём сумма ряда не зависит от $t$, поэтому по признаку Вейерштрасса функциональный ряд (13) сходится равномерно к предельной функции $\bar y(t)$.

Перейдём к пределу при $n \to \infty$ в формулах последовательных приближений (9). Получаем, что \[ \tag{14} \bar y(t) = y_0(t) + \int\limits_{\tau}^{t} k(t - s) \cdot l(\bar y(s), \bar y(s - \tau)) ds. \] Так как \[ y_0(t) \to 0, \qquad k(t - s) \to 0, \qquad l \to 0, \] то $\bar y(t) \to 0$, если \[ \abs{\varphi_\tau(\cdot)}_\tau \lt \delta, \] причём $\delta$ достаточно мало (насколько достаточно — смотри индукционное предположение).

Условие (6) \[ \lim\limits_{\abs{y} + \abs{y_\tau} \to 0} \frac{\abs{l(y, y_\tau)}}{\abs{y} + \abs{y_\tau}} = 0, \] выполнено автоматически, если функция $f$ в уравнении (1) имеет вторые непрерывные производные по $x, x_\tau$ и смешанные хотя бы в окрестности точек равновесия.
В этом случае тейлоровское разложение можем продолжить, тогда порядок малости $l(y, y_\tau)$ квадратом, и условие выполняется.
Исследовать на усточивость стационарное решение уравнения \[ \dot x = - 2 \sin x(t) - x(t - \tau). \]
Найдём положения равновесия (приравниваем нулю правую часть), получаем $x = 0$. Условие (6) выполнено по предыдущему замечанию, поэтому рассмотрим \[ \dot y = a y + b y_\tau, \] где \[ \begin{aligned} a &= \at{\pd{f}{x}}{0} = -2, \\ b &= \at{\pd{f}{x_\tau}}{0} = -1. \end{aligned} \] Тогда уравнение линейного приближения имеет вид \[ \dot y = -2 y - y(t - \tau). \]
Посмотри методичку. Картинку можно найти в Эльсгольце (стр. 126)
\[ \dot x = x^2(t) - x^3(t - \tau). \]
Две точки равновесия: $x \equiv 0, x \equiv 1$.
Рассмотрим первое. Так как $\dot x = 0$, то есть у характеристического уравнения есть нулевой корень. Первое условие теоремы не выполнено, поэтому ей пользоваться нельзя.
Рассмотрим второе. \[ \pd{f}{x} = 2, \qquad \pd{f}{x_\tau} = -3, \] поэтому \[ a_1 = 2 \tau, \qquad b_1 = - 3 \tau. \] Если провести эту линию на $D$-разбиениях (рис. 11 Эльсгольца), то можно увидеть, что при небольших $\tau$ точка лежит в области асимптотической устойчивости, а при $\tau \gt \bar \tau$ линия выходит, поэтому можно сказать, что второе положение равновесия устойчиво при малых запаздываниях.
Потренироваться решать задачи из методчики.

Применение к системам

Рассмотрим систему \[ \begin{aligned} \dot x &= P(x, x_\tau, y, y_\tau), \\ \dot y &= Q(x, x_\tau, y, y_\tau). \end{aligned} \] Запаздывание одно, постоянное и равно $\tau = \const$. Про функции $P$ и $Q$ предполагаем, что они непрерывны и имеют непрерывные первые производные на области задания.

Положения равновесия находятся из системы \[ \begin{aligned} P(x_0, x_0, y_0, y_0) = 0, \\ Q(x_0, x_0, y_0, y_0) = 0. \end{aligned} \] Если она разрешима, то \[ x(t) \equiv x_0, \qquad y(t) \equiv y_0. \] Введём систему в отклонениях. Пусть \[ \begin{aligned} u(t) &= x(t) - x_0, \\ v(t) &= y(t) - y_0, \end{aligned} \] тогда \[ \begin{aligned} \dot u = \dot x &= P(x_0, x_0, y_0, y_0) + \\ &\phantom{=}+ \at{\pd{P}{x}}{(x_0, y_0)} \cdot (x - x_0) + \at{\pd{P}{x_\tau}}{(x_0, y_0)} \cdot (x_\tau - x_0) + \\ &\phantom{=} + \at{\pd{P}{y}}{(x_0, y_0)} \cdot (y - y_0) + \at{\pd{P}{y_\tau}}{(x_0, y_0)} \cdot (y_\tau - y_0) + \\ &\phantom{=} + l_1(...). \end{aligned} \] Аналогично для $\dot v$. Заметим, что $l_1, l_2$ зависят от скобок $(x - x_0)$ и так далее.

Итак, система в отклонениях: \[ \begin{pmatrix} \dot u \\ \dot v \end{pmatrix} = A (x_0, y_0) \begin{pmatrix} u \\ v \end{pmatrix} + B (x_0, y_0) \begin{pmatrix} u_\tau \\ v_\tau \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} l_1(u, v, u_\tau, v_\tau) \\ l_2(u, v, u_\tau, v_\tau) \end{pmatrix}, \] где \[ A = \left. \begin{pmatrix} \pd{P}{x} & \pd{P}{y} \\ \pd{Q}{x} & \pd{Q}{y} \\ \end{pmatrix} \right|_{(x_0, y_0)}, \qquad B = \left. \begin{pmatrix} \pd{P}{x_\tau} & \pd{P}{y_\tau} \\ \pd{Q}{x_\tau} & \pd{Q}{y_\tau} \\ \end{pmatrix} \right|_{(x_0, y_0)}. \] Тогда система линейного приближения: \[ \begin{pmatrix} \dot u \\ \dot v \end{pmatrix} = A \begin{pmatrix} u \\ v \end{pmatrix} + B \begin{pmatrix} u_\tau \\ v_\tau \end{pmatrix}. \]

Условия теоремы:

  1. \[ \det( \lambda E - A - B e^{-\lambda \tau} ) = 0. \]
  2. \[ \lim\limits_{\abs{u} + \abs{v} + \abs{u_\tau} + \abs{v_\tau} \to 0} \frac{\abs{l_i(u, v, u_\tau, v_\tau)}}{\abs{u} + \abs{v} + \abs{u_\tau} + \abs{v_\tau}} = 0. \]
Замечание из прошлого пункта также справедливо.

2023-11-25

§2. Теоремы о неустойчивости

Рассмотрим систему \[ \tag{1} \dot X = A_0 X(t) + A_1 X(t - \tau) \]
Система (1) неустойчива тогда и только тогда, когда существует $\lambda_0 \in \C$ с неотрицательной вещественной частью $\Re \lambda_0 \geqslant 0$ и постоянный ненулевой вектор $C$ такой, что функция Ляпунова \[ \tag{2} V(t,x) = e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T x, \] продифференцированная в силу системы (1), имеет на нетривиальных решения вспомогательной системы \[ \tag{3} \dot z_i = \lambda_0 z_i, \qquad i = \overline{1,n} \] вид \[ \at{\dv{V}{t}}_{(1), (3)} = \alpha V(t, Z), \] где $\alpha \in \C$ — произвольная постоянная.
Обычно мы писали \[ \at{\dv{V}{t}}_{(1)} = \pd{V}{t} + \pd{V}{x} \dot x. \] Всюду вместо $x$ подставляем нетривиальное решение системы (3).
Пусть система (1) неустойчива. Рассмотрим характеристическое уравнение \[ \det \paren{ \lambda E - A_0 - A_1 e^{-\lambda \tau} } = 0. \] В силу неустойчивости это уравнение имеет хотя бы один корень с неотрицательной вещественной частью. Возьмём его в качестве $\lambda_0$, а вектор $C$ построим как собственный вектор для собственного числа $\lambda_0$: \[ \tag{4} C^T \paren{ \lambda_0 E - A_0 - A_1 e^{-\lambda_0 \tau} } = 0. \] Тогда вектор $C \neq 0$.

Рассмотрим теперь систему (3). Её нетривиальное решение имеет вид \[ z_i(t) = e^{\lambda_0 t}. \] Тогда \[ \tag{5} z_i(t - \tau) = e^{\lambda_0 (t - \tau)} = z_i(t) e^{- \lambda_0 \tau}. \] Рассмотрим теперь производную функции Ляпунова в силу системы (1): \[ \begin{aligned} \at{\dv{V}{t}}_{(1)} &= \pd{V}{t} + \pd{V}{x} \dot x = \\ &= (\alpha - \lambda_0) e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T X(t) + e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T \paren{ A_0 X(t) + A_1 X(t - \tau) }. \end{aligned} \] Вместо $X(t)$ подставим решение вспомогательной системы: \[ \tag{6} \begin{aligned} \at{\dv{V}{t}}_{(1), (3)} &= \overbrace{\alpha e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T Z}^{\alpha V(t, Z)} + e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T \paren{ A_0 Z + A_1 e^{-\lambda_0 \tau} Z } - \\ &\phantom{=} - \lambda_0 e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T Z = \\ &= \alpha V(t, Z) + e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T \paren{ A_0 + A_1 e^{-\lambda_0 \tau} - \lambda_0 E } Z. \end{aligned} \] В силу соотношения (4) \[ C^T \paren{ A_0 + A_1 e^{-\lambda_0 \tau} - \lambda_0 E } = 0. \]

Необходимость доказана.
Пусть выполнены условия теоремы. Продифференцируем функцию $V$ в силу системы (1) и рассмотрим эту производную на нетривиальных решениях системы (3). Получим \[ \at{\dv{V}{t}}_{(1), (3)} = \alpha V(t, Z) + e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T \paren{ A_0 + A_1 e^{-\lambda_0 \tau} - \lambda_0 E } Z. \] но по условию теоремы эта производная должна равняться $\alpha V(t, Z)$. Следовательно, второе слагаемое равняется нулю: \[ e^{(\alpha - \lambda_0) t} C^T \paren{ A_0 + A_1 e^{-\lambda_0 \tau} - \lambda_0 E } Z = 0. \] Так как $Z \neq 0$, следовательно, выполняется равенство (4): \[ C^T \paren{ \lambda_0 E - A_0 - A_1 e^{-\lambda_0 \tau} } = 0, \] где $\lambda_0$ — корень характеристического уравнения системы (1) с неотрицательной вещественной частью. Отсюда следует неустойчивость.

Вернёмся к нелинейному случаю и рассмотрим ещё одно определение — устойчивость в широком смысле как отрицание равномерной устойчивости.

Рассмотрим систему \[ \tag{7} \dot X = F(t, X_t(\cdot)). \]

Говорят, что нулевое решение системы (7) неустойчиво в широком смысле, если существует $\varepsilon \gt 0$ такой, что можно построить три последовательности \[ \set{ t_{0_k} }_{k=1}^\infty, \qquad \set{ X_{0_k} }_{k=1}^\infty, \qquad \set{ T_k }_{k=1}^\infty, \] удовлетворяющие набору условий:
  1. $t_{0_k} \lt t_{0_{k+1}}$;
  2. $\norm{X_{0_k}} \lt \varepsilon, \quad X_{0_k} \limto{k \to +\infty} 0$;
  3. $T_k = T_k(\varepsilon, t_{0_k}, X_{0_k}) \gt t_{0_k}$;
  4. $\lim\limits_{k \to +\infty} \norm{X(T_k, t_{0_k}, X_{0_k})} \geqslant \varepsilon$,
где
Нулевое решение системы (7) неустойчиво в широком смысле, если существует функция $V(t, X)$, заданная при $t \geqslant 0$ и $\norm{X} \lt H$, такая, что выполняются условия
  1. $V(t, X)$ ограничена в области задания;
  2. $V(t, X)$ допускает б.м.в.п.;
  3. существует значение $t^* \gt 0$ такое, что в любой сколь угодно малой окрестности нуля найдётся $X^*$ такой, что \[ V(t^*, X^*) \gt 0; \]
  4. производная $V(t, X)$ в силу системы (7) есть функционал \[ \at{\dv{V}{t}}_{(7)} = U(t, X_t(\cdot)), \] заданный на любых непрерывных кривых $y_t(\cdot)$, удовлетворяющих условию $\norm{y_t(\cdot)}_\tau \lt H$, и удовлетворяющий условию \[ \tag{8} U(t, y_t(\cdot)) \geqslant W(\norm{y(t)}) \] на кривых, подчинённых условию Разумихина: \[ V(s, y(s)) \leqslant V(t, X(t)), \qquad y(t) = X(t), \quad s \in [t - \tau, t], \] где $W(z)$ — определённо-положительная функция.
Докажем от противного. Пусть в условиях теоремы нулевое решение системы (7) равномерно устойчиво. Зададим $\varepsilon \gt 0$, по нему построим $\delta(\varepsilon)$, не зависящее от начальной точки, возьмём начальную функцию из $\delta$-окрестности: \[ \norm{\varphi_{t_0}(\cdot)}_\tau \lt \delta(\varepsilon), \] тогда \[ \norm{X_\varphi(t)} \lt \varepsilon, \qquad \forall t \geqslant t_0. \] Подставим это решение в функцию $V(t, X)$ и найдём ту точку $(t^*, X^*)$, где \[ V(t^*, X^*) \gt 0. \] Так как $X^*$ существует в сколь угодно малой окрестности нуля, то считаем, что \[ \norm{X^*} \lt \delta. \] Перенесём начальную точку в точку $t^*$. Из предположения о равномерной устойчивости следует, что $\delta$ не изменится. Новое начальное множество: \[ E_{t^*} = [t^* - \tau, t^*]. \] На нём определим новую начальную функцию $\overline \varphi(t)$ такую, что
  1. $\norm{\overline \varphi_{t^*}(\cdot)}_\tau \lt \delta$;
  2. $\overline \varphi(t^*) = X^*$.
  3. для функции $\overline \varphi(t)$ на начальном множестве $E_{t^*}$ выполняется условие Разумихина: \[ V(s, \overline \varphi(s)) \leqslant V(t^*, \overline \varphi(t^*)) = V(t^*, X^*), \qquad s \in E_{t^*}. \] Так как $V(t^*, X^*) \gt 0$, то этому условию можно удовлетворить.
Из выполнения условия Разумихина вытекает, что \[ \tag{9} U(t^*, \overline \varphi_{t^*}(\cdot)) \geqslant W(\norm{\overline \varphi(t^*)}) = W(\norm{X^*}) \gt 0. \] Отсюда следует, что в начальной точке $t^*$ решение системы (7), соответствующее начальной функции $\overline \varphi(t)$, возрастает.

По непрерывности решение будет возрастать ещё на некотором интервале $(t^*, T)$, но на возрастающих функциях условие Разумихина всегда выполнено.

Из неравенства (8) вытекает, что $T = \infty$.
Пусть $T \lt \infty$ и \[ U(T, X_{\overline\varphi}(T)) = 0. \] Это сразу противоречит неравенству (8).
Проинтегрируем \[ \at{\dv{V}{t}}_{(7)} = U \] по $[t^*, +\infty)$ вдоль этого возрастающего решения, получим \[ \tag{10} V(t, X_{\overline\varphi}(t)) \geqslant V(t^*, X^*) + W(\norm{X^*})(t - t^*), \qquad t \to +\infty. \] Это противоречит ограниченности функции $V(t, X)$.

Синтез управлений с запаздыванием

§1. Построение управлений с запаздыванием, переводящих систему из точки в точку

Рассмотрим для начала линейный случай в случае полной информации: \[ \tag{1} \dot X = P(t) X + Q(t) u + f(t). \] Пусть \[ \dim X = n, \qquad \dim u = r \leqslant n \] и \[ P(t), Q(t), f(t) \in C[0, T]. \]

Построить управление \[ \tag{2} u = u(t, X(t - \tau)) \] и начальную функцию $\varphi(t) \in C[0, \tau]$ (здесь $t_0 = \tau$) так, чтобы система (1), замкнутая построенным управлением, имело решение, соответствующее начальной функции $\varphi$, которое удовлетворяло бы граничным условиям \[ \tag{3} X(0) = X_0, \qquad X(T) = 0. \]

Подставим управление (2) в систему (1), используя представление из леммы о представлении допустимых управлений \[ \tag{4} u = B^T(t) C + V(t), \] где \[ B(t) = Y^{-1}(t) Q(t), \] а $Y(t)$ — фундаментальная матрица системы \[ \dot X = P(t) X, \] нормированная в нуле: $Y(0) = E$, а $V(t)$ — вектор, удовлетворяющий условию ортогональности: \[ \int\limits_{0}^{T} B(t) V(t) dt = 0. \]

Получаем \[ \tag{5} \dot X = P(t) X + Q(t) \paren{ B^T C + V } + f(t). \] По формуле Коши \[ X(t) = Y(t) \paren{ X_0 + \int\limits_{0}^{t} \underbrace{Y^{-1} Q}_{=B} (B^T C + V) dt + \int\limits_{0}^{t} Y^{-1} f dt }. \] Вычислим решение в момент времени $t = T$: \[ X(T) = Y(T) \paren{ X_0 + \int\limits_{0}^{T} B B^T dt \cdot C + \cancel{\int\limits_{0}^{T} B V dt} + \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f dt }. \] Введём обозначение \[ A(0, T) = \int\limits_{0}^{T} B B^T dt. \] Необходимо, чтобы $X(T) = 0$, поэтому \[ Y(T) \paren{ X_0 + A(0, T) C + \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f dt } = 0. \] Отсюда следует, что \[ \tag{6} X_0 + A(0, T) C + \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f dt = 0. \] Проинтегрируем систему (5) на отрезке $[t, T]$ при произвольном текущем $t$, учитывая, что $X(T) = 0$: \[ - Y^{-1}(t) X(t) = \int\limits_{t}^{T} B(s) B^T(s) ds \cdot C + \int\limits_{t}^{T} \paren{ B(s) V(s) + Y^{-1}(s) f(s) } ds. \] Пусть \[ A(t, T) = \int\limits_{t}^{T} B(s) B^T(s) ds. \] Тогда \[ \tag{7} X(t) = - Y(t) A(t, T) C - Y(t) \int\limits_{t}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds. \] Из соотношения (6) выразим вектор $C$ (предполагая, что это возможно): \[ \tag{8} C = A^{-1}(0, T) \paren{ X_0 + \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f ds }. \] Подставим это соотношение в (7): \[ \tag{9} \begin{aligned} X(t) &= - Y(t) A(t, T) A^{-1}(0, T) \paren{ X_0 + \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f ds } - \\ &\phantom{=} - Y(t) \int\limits_{t}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds. \end{aligned} \] Проверим, что функция (9) удовлетворяет граничным условиям (3): очевидно, что $X(T) = 0$. Теперь рассмотрим \[ \begin{aligned} X(0) &= E A(0, T) A^{-1}(0, T) \paren{ X_0 + \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f ds } - \\ &\phantom{=} - E \int\limits_{0}^{T} Y^{-1} f ds = \\ &= E X_0 = X_0. \end{aligned} \] Итак, граничные условия (3) для функции (9) выполнены, поэтому на отрезке $[0, \tau]$ мы можем считать её начальной функцией.

Построим теперь управление. Так как выражение (7) представляет собой решение системы (1), то подставим вместо $t$ значение $t - \tau$: \[ X(t - \tau) = - Y(t - \tau) A(t - \tau, T) C - Y(t - \tau) \int\limits_{t - \tau}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds. \] Отсюда выразим $C$ (предполагая, что это возможно): \[ C = - A^{-1}(t - \tau, T) Y^{-1}(t - \tau) \left[ X(t - \tau) + Y(t - \tau) \int\limits_{t - \tau}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds \right]. \] Получилась структура, линейная относительно $X(t - \tau)$, поэтому можно ввести новые обозначения и записать \[ \tag{10} C = M(t - \tau, T) X(t - \tau) + N(t - \tau, T). \] Подставим это выражение в (4) и получим требуемое управление.

Соберём теперь все условия, которые позволяют нам выполнить все действия. Нужно, чтобы были невырождены две матрицы: \[ A(0, T) \quad \text{и} \quad A(t - \tau, T) \] для произвольного $t$.

Поставленная задача имеет решение, если строки матрицы $B(t)$ линейно независимы на любом отрезке $[t, T]$, где $t \in [0, T - \tau]$, при этом начальная функция выражается формулой (9), а управление — формулами (4) и (10).

Рассмотрим теперь задачу с неполной информацией. Пусть известен вектор $Z$, заданный как \[ \tag{11} Z(t) = \int\limits_{-\tau}^{0} d R(t, \theta) X(t + \theta), \] где $R(t, \theta) \in \R^{n \times n}$ — матрица, непрерывная по $t$, а относительно $\theta$ являющаяся матричной функцией ограниченной вариации. Интегрирование проводится по $\theta \in [-\tau, 0]$, а интеграл понимается как интеграл Стилтьеса.

Построить управление \[ \tag{12} u = u(t, Z(t)) \] и начальную функцию на отрезке $[0, \tau]$ так, чтобы для соответствующего решения выполнялись граничные условия (3).

Из формулы (9) следует, что для её построения ни вектор $X$, ни вектор $Z$ не нужны, следовательно, в качестве начальной функции можно и в этой задаче взять (9).

Для построения управления воспользуемся формулой (7), а вместо $t$ подставим $t + \theta$: \[ \tag{13} X(t + \theta) = - Y(t + \theta) A(t + \theta, T) C - Y(t + \theta) \int\limits_{t + \theta}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds. \] Подставим это выражение в (11): \[ \begin{aligned} Z(t) &= -\int\limits_{-\tau}^{0} d R(t, \theta) Y(t + \theta) A(t + \theta, T) C - \\ &\phantom{=} -\int\limits_{-\tau}^{0} d R(t, \theta) Y(t + \theta) \int\limits_{t + \theta}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds. \end{aligned} \] Введём два обозначения: \[ \begin{aligned} H(t, T) &= -\int\limits_{-\tau}^{0} d R(t, \theta) Y(t + \theta) A(t + \theta, T), \\ D(t, T) &= -\int\limits_{-\tau}^{0} d R(t, \theta) Y(t + \theta) \int\limits_{t + \theta}^{T} \paren{ BV + Y^{-1} f } ds. \end{aligned} \] Тогда \[ \tag{14} Z(t) = H(t, T) C + D(t, T). \] Выражая отсюда $C$ (предполагая, что это возможно), получаем \[ \tag{15} C = H^{-1}(t, T) Z(t) - H^{-1}(t, T) D(t, T). \] Структура линейна по $Z$. Подставляем в (4) и получаем требуемую конструкцию управления.

Существование решения опять упирается в невырожденность $A(0, T)$ и $H(t, T)$.

Поставленная задача (11) имеет решение, если строки матрицы $B(t)$ линейно независимы на отрезке $[0, T]$ и матрица $H(t, T)$ невырожденная.

Второй вариант задачи с неполной информацией: пусть задан вектор \[ \tag{16} \xi(t) = R(t) X(t). \] Задача осложняется тем, что матрица $R(t)$ не квадратная: \[ \dim \xi(t) \lt \dim X(t). \] К тому же задан набор \[ \tag{17} \xi(t - \tau_1(t)), \quad \dots, \quad \xi(t - \tau_n(t)). \] Можно сказать, что задан своего рода аналог задачи дискретной наблюдаемости.

По набору наблюдений (17) построить управление и начальную функцию так, чтобы для соответствующего решения выполнялись граничные условия (3).

Пусть строки матрицы $B(t)$ линейно независимы на отрезке $[0, T]$, тогда в качестве начальной функции опять возьмём функцию (9).

Будем подставлять (16) в (7). Заранее введём следующую матрицу: \[ \tag{18} \beta(t, T) = -R(t) Y(t) A(t, T). \]

Задача построения начальной функции и управления по набору наблюдений вида (17) разрешима, если строки матрицы $B(t)$ линейно независимы на отрезке $[0, T]$ и существует число $\tau \in [0, T]$ такое, что столбцы матрицы $\beta(t, T)$ линейно независимы на любом отрезке $[t - \tau, t]$.
Пусть условия теоремы выполнены, тогда для любого отрезка $[t - \tau, t]$ найдутся моменты \[ t - \tau_1(t), \quad \dots, \quad t - \tau_n(t) \] такие, что квадратная матрица \[ \tag{19} \overline \beta = \sum\limits_{j=1}^{n} \beta^T (t - \tau_j(t), T) \beta(t - \tau_j(t), T) \] невырожденная: \[ \det \overline \beta \neq 0. \] В формуле (7) вместо $t$ ставим $t - \tau_j(t)$ и всё, что получилось, подставляем в (16): \[ \xi(t - \tau_j(t)) = \beta(t - \tau_j(t), T) C - R(t - \tau_j(t)) Y(t - \tau_j(t)) \int\limits_{t - \tau_j(t)}^{T} (BV + Y^{-1} f) ds. \] Пусть \[ \mu(t - \tau_j(t), T) = - R(t - \tau_j(t)) Y(t - \tau_j(t)) \int\limits_{t - \tau_j(t)}^{T} (BV + Y^{-1} f) ds. \] Тогда \[ \tag{20} \xi(t - \tau_j(t)) = \beta(t - \tau_j(t), T) C + \mu(t - \tau_j(t), T), \qquad j = \overline{1,n}. \] Матрица $\beta$ не является квадратной, поэтому сразу же выразить $C$ не получится. Домножим каждое из этих выражений на $\beta^T(t - \tau_j(t), T)$ и просуммируем по $j$ от $1$ до $n$: \[ \overline \beta C = \sum\limits_{j=1}^{n} \beta^T(t - \tau_j(t), T) \left[ \xi(t - \tau_j(t)) - \mu(t - \tau_j(t), T) \right]. \] Так как $\overline \beta$ невырожденная, то можно отсюда выразить $C$ и подставить в (4).