In the theory of ordinary differential equations (ODEs), Lyapunov functions, named after Aleksandr Lyapunov, are scalar functions that may be used to prove the stability of an equilibrium of an ODE. Lyapunov functions (also called Lyapunov’s second method for stability) are important to stability theory of dynamical systems and control theory. A similar concept appears in the theory of general state space Markov chains, usually under the name Foster–Lyapunov functions.
For certain classes of ODEs, the existence of Lyapunov functions is a necessary and sufficient condition for stability. There is no general technique for constructing Lyapunov functions for ODEs, however, depending on formulation type, a systematic method to construct Lyapunov functions for ordinary differential equations using their most general form in autonomous cases was given by Prof. Cem Civelek. Though, in many specific cases the construction of Lyapunov functions is known. For instance, according to a lot of applied mathematicians, for a dissipative gyroscopic system a Lyapunov function could not be constructed. However, using the method expressed in the publication above, even for such a system a Lyapunov function could be constructed as per related article by C. Civelek and Ö. Cihanbegendi. In addition, quadratic functions suffice for systems with one state; the solution of a particular linear matrix inequality provides Lyapunov functions for linear systems, and conservation laws can often be used to construct Lyapunov functions for physical systems.
A Lyapunov function for an autonomous dynamical system
with an equilibrium point at is a scalar function that is continuous, has continuous first derivatives, is strictly positive for , and for which the time derivative is non positive (these conditions are required on some region containing the origin). The (stronger) condition that is strictly positive for is sometimes stated as is locally positive definite, or is locally negative definite.
Lyapunov functions arise in the study of equilibrium points of dynamical systems.
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En mathématiques et en automatique, la notion de stabilité de Liapounov (ou, plus correctement, de stabilité au sens de Liapounov) apparaît dans l'étude des systèmes dynamiques. De manière générale, la notion de stabilité joue également un rôle en mécanique, dans les modèles économiques, les algorithmes numériques, la mécanique quantique, la physique nucléaire Un exemple typique de système stable au sens de Liapounov est celui constitué d'une bille roulant sans frottement au fond d'une coupelle ayant la forme d'une demi-sphère creuse : après avoir été écartée de sa position d'équilibre (qui est le fond de la coupelle), la bille oscille autour de cette position, sans s'éloigner davantage : la composante tangentielle de la force de gravité ramène constamment la bille vers sa position d'équilibre.
En mathématiques, en chimie ou en physique, un système dynamique est la donnée d’un système et d’une loi décrivant l'évolution de ce système. Ce peut être l'évolution d'une réaction chimique au cours du temps, le mouvement des planètes dans le système solaire (régi par la loi universelle de la gravitation de Newton) ou encore l'évolution de la mémoire d'un ordinateur sous l'action d'un programme informatique. Formellement on distingue les systèmes dynamiques à temps discrets (comme un programme informatique) des systèmes dynamiques à temps continu (comme une réaction chimique).
En mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .
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