| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景、研究动机及研究问题 | 第13-17页 |
| 1.1.1 混杂随机微分方程 | 第14-15页 |
| 1.1.2 随机系统的数值方法 | 第15-16页 |
| 1.1.3 混杂随机系统的控制 | 第16-17页 |
| 1.2 内容提纲 | 第17-18页 |
| 1.2.1 内容概述 | 第17页 |
| 1.2.2 每章内容 | 第17-18页 |
| 1.3 本文贡献 | 第18-21页 |
| 第二章 数学基础 | 第21-33页 |
| 2.1 随机过程、鞅和马尔可夫过程 | 第21-24页 |
| 2.2 布朗运动和随机积分 | 第24-25页 |
| 2.3 混杂随机微分方程 | 第25-28页 |
| 2.4 重要不等式 | 第28-30页 |
| 2.5 重要定义 | 第30-33页 |
| 第三章 基于离散时间观测的混杂随机系统镇定 | 第33-55页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 问题描述 | 第34-36页 |
| 3.3 主要结论 | 第36-49页 |
| 3.3.1 渐近镇定 | 第37-45页 |
| 3.3.2 指数镇定 | 第45-47页 |
| 3.3.3 应用 | 第47-49页 |
| 3.4 数值例子 | 第49-52页 |
| 3.5 小结 | 第52-55页 |
| 第四章 基于离散时间观测和反馈信号延迟的混杂随机系统镇定 | 第55-71页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 问题描述 | 第56-57页 |
| 4.3 主要结论 | 第57-66页 |
| 4.3.1 线性系统指数镇定 | 第57-63页 |
| 4.3.2 非线性系统指数镇定 | 第63-66页 |
| 4.3.3 应用 | 第66页 |
| 4.4 数值例子 | 第66-68页 |
| 4.5 小结 | 第68-71页 |
| 第五章 基于Lyapunov泛函方法的混杂时滞随机系统镇定 | 第71-85页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 问题描述 | 第71-73页 |
| 5.3 主要结论 | 第73-81页 |
| 5.3.1 渐近镇定 | 第74-79页 |
| 5.3.2 指数镇定 | 第79-81页 |
| 5.3.3 应用 | 第81页 |
| 5.4 数值例子 | 第81-83页 |
| 5.5 小结 | 第83-85页 |
| 第六章 随机微分方程θ方法的渐近矩有界性 | 第85-103页 |
| 6.1 引言 | 第85-86页 |
| 6.2 问题描述 | 第86-87页 |
| 6.3 主要结论 | 第87-99页 |
| 6.3.1 二阶矩有界性 | 第88-91页 |
| 6.3.2 p阶矩有界性（0 < p < 1） | 第91-98页 |
| 6.3.3 应用 | 第98-99页 |
| 6.4 数值例子 | 第99-102页 |
| 6.5 小结 | 第102-103页 |
| 第七章 结论与展望 | 第103-107页 |
| 7.1 结论 | 第103-104页 |
| 7.2 展望 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-116页 |
| 作者读博期间完成的文章,参加的项目,获得的荣誉与奖励 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
