金小微,张启敏
(宁夏大学数学与计算机学院,银川750021)
考虑如下具有年龄结构带Poisson 跳的随机种群扩散方程[1]
种群系统引起了许多学者的关注[2-6]. 例如,李健全和陈任昭[2]介绍了具空间扩散和年龄结构的种群系统的最优分布控制,Zhang[3]证明了具有年龄结构的随机种群扩散模型数值解的指数稳定性. Wang 等[4]运用半隐式欧拉法讨论了具有年龄结构带Poisson 跳的随机种群方程的收敛性.
上述文献中不确定因素为随机环境的影响. 然而,现实生活中,我们研究的系统不仅受到随机环境的影响,还会受到模糊不确定性的影响. 例如,出生率、死亡率等. 因此,把模糊理论引入到种群模型(1)中更符合实际意义. 考虑如下带Poisson 跳的模糊随机种群扩散方程
利用文献[7]-[9]中模糊Itô 积分的定义,讨论带Poisson 跳的模糊随机种群扩散方程强解的存在性和唯一性.本文所讨论模型和得到的结论是文献[1]的扩展.
根据Zadeh 的扩张原理定义模糊数的函数,线性运算的α 水平集满足区间运算式
这里At={ω:(t,x,ω)A}.
证明过程与文献[7]类似.
考虑带Poisson 跳的模糊随机种群扩散方程
且y0:Ω→(V)是一个模糊随机变量.
定义2 模糊随机过程yt:Ⅰ×Ω →(V)被称为方程(3)的强解,如果满足
(1)yt2(Ⅰ×Ω,;(V));
(2)yt是一个d∞-连续的模糊随机过程;
(3)满足
这里yt=y(t,x),y(t,x)=0,Σ=[0,T]×∂Γ.
定义3 方程(3)的强解y1t:Ⅰ×Ω →(V)是唯一的,如果
其中y1t=y1(t,x),y2t=y2(t,x)且y2t:Ⅰ×Ω→(V)是方程(3)的任意强解.
为了证明本文的主要结论,给出以下假设条件:
(c0)μ(t,x)、β(t,x)和k(t)均是非负可测的,
(c1)存在一个常数L >0,对∀u,v(V)使得
(c2)存在一个常数C >0,对∀u(V),∀(t,x)Ⅰ使得
(c3)存在一个常数M >0,对∀u,v(V),使得
下面运用逐次逼近法证明方程(3)解的存在性.首先,定义一个Picard 序列:Ⅰ×Ω →(V),当n=0 时
当n=1,2,…时
引理1 假设y0是一个0 -可测的随机变量,满足(y0,<0> )<∞,若f:Ⅰ× Ω ×(V)→(V),g:Ⅰ×Ω ×(V)→L(K,V),h:Ⅰ×Ω ×(V)→(V),且条件(c0)~(c3)成立. 则满足下列不等式
根据条件(c0)~(c3)和文献[7]以及三角不等式,可得
由最后一个不等式有
再由Gronwall 引理得证
定理1 令y02(Ⅰ×Ω,0,P;(V)). 假设f:Ⅰ×Ω×(V)→(V),g:Ⅰ×Ω×(V)→L(K,V),h:Ⅰ×Ω×(V)→(V)满足条件(c0)~(c3),则方程(3)存在唯一的强解yt.
证明 记
由性质1、文献[7]以及条件(c1)、(c2)可得
因此,j1(t)≤K1t,∀(t,x)Ⅰ,其中
类似地,运用条件(c0)、(c1)和(c3),可得
因此可以推断
由Chebyshev 不等式和式(11)可得
其中n≥n0,那么在概率1 的意义下,{yn(·,ω)}在(t,x)Ⅰ上一致收敛到d∞-连续函数yt≡y(·,Ω):Ⅰ→(V),∀ωΩc,则yt是一个连续的-适应模糊随机过程. 由于Ω;(V)),我们有,对任意固定的t[0,T]和xΓ,模糊随机变量(t,x)(Ω,,P;(V)).即对∀t[0,T],xΓ,(y(t,x),<0> )x),<0> )<∞,即yt2(Ⅰ×Ω;(V)).
下面将证明yt是式(3)的一个解. 对每个t[0,T],xΓ,有
事实上,我们可以得到
因此yt满足方程(3).
下面证明yt是唯一强解. 假设yt,zt:Ⅰ× Ω→(V)均是方程(3)的解.对于每个t[0,T],定义(y(u),z(u)).由此可得
定理得证.□
以上证明用到Picard 迭代来逼近方程(3)的解,下面的定理给出了Picard 迭代的估计.
定理2 假设y0:Ω →(V),f:Ⅰ×Ω×(V)→(V),g:Ⅰ×Ω×(V)→L(K,V),h:Ⅰ×Ω×(V)→(V)满足条件(c0)~(c3),yt是方程(3)的唯一解是式(10)定义的Picard 迭代,则
其中K1和K2为定理1 中定义的常数.
证明 记
由性质1、文献[7]及条件(c0)、(c1)、(c3),有
运用式(11)有
由Gronwall 不等式得式(13)成立.由定理2 得
于是可得具有年龄结构带Poisson 跳的模糊随机种群扩散方程的近似解
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