李雅普诺夫稳定性

在數學和自動控制領域中，**李雅普諾夫穩定性**（英語：**Lyapunov stability**，或**李亞普諾夫穩定性**）可用來描述一個動力系統的穩定性。如果此動力系統任何初始條件在 $x_{0}$ 附近的軌跡均能維持在 $x_{0}$ 附近，那麼該系統可以稱為在 $x_{0}$ 處**李雅普諾夫穩定**。

若任何初始條件在 $x_{0}$ 附近的軌跡最後都趨近 $x_{0}$ ，那麼該系統可以稱為在 $x_{0}$ 處**漸近穩定**。指數穩定可用來保證系統最小的衰減速率，也可以估計軌跡收斂的快慢。

李雅普諾夫穩定性可用在線性及非線性的系統中。不過線性系統的穩定性可由其他方式求得，因此李雅普諾夫穩定性多半用來分析非線性系統的穩定性。李亞普諾夫穩定性的概念可以延伸到無限維的流形，即為結構穩定性，是考慮微分方程中一群不同但「接近」的解的行為。輸入 - 狀態穩定性（ISS）則是將李雅普諾夫穩定性應用在有輸入的系統。

## 歷史

這一穩定性以俄國數學家亞歷山大・李亞普諾夫命名，他在 1892 年發表了他的博士論文《運動穩定性的一般問題》，文中給出了穩定性的科學概念、研究方法和相關理論。李雅普諾夫考慮到針對非線性系統修改穩定理論，修正為以一個穩定點線性化的系統為基礎的線性穩定理論。他的作品最初以俄文發行，後翻譯為法文，但多年來默默無聞。人們對它的興趣突然在冷戰初期（1953 至 1962 年）開始，因當所謂的「李雅普諾夫第二方法」被認為適用於航空航天制導系統的穩定性，而這系統通常包含很強的非線性，其他方法並不適用。大量的相關出版物自那時起開始出現，並進入控制系統文獻中。最近李雅普諾夫指數的概念（與李雅普諾夫穩定性第一種方法）引起了廣泛興趣，並與混沌理論結合了起來。

## 連續時間系統下的定義

給定一個完備的賦范向量空間 E（例如 $\mathbb {R} ^{n}$ ），設 U 是 E 的開子集。考慮一個自治的非線性動力系統：

　
: : ${\dot {x}}=f(x(t)),\;\;\;\;x(t_{0})=x_{0}$ ,

其中 $x(t)\in U$ 是系統的狀態向量， $f:U\rightarrow E$ 是 U 上的連續函數。

假設函數 f 有一個零點：_f_(_a_) = 0，則常數函數：x = a 是動力系統的**駐定解**（或稱**平衡解**）。稱 a 是動力系統的平衡點。

1. 稱點 a **李雅普諾夫穩定**（簡稱**穩定**），如果對每個 $\epsilon >0$ ，均存在 $\delta =\delta (\epsilon )>0$ ，使得對所有滿足 $\|x_{0}-a\|<\delta $ 的 $x_{0}$ ，只要 $t\geqslant t_{0}$ ，就有 $\|x(t)-a\|<\epsilon $ 。
2. 稱點 a **漸近穩定**，如果點 a 李雅普諾夫穩定，且存在 $\delta >0$ ，使得對所有滿足 $\|x_{0}-a\|<\delta $ 的 $x_{0}$ ， $\lim _{t\rightarrow \infty }x(t)=a$ 。
3. 稱點 a **指數穩定**，如果點 a 漸近穩定，且存在 $\alpha ,\beta ,\delta >0$ 使得對所有滿足 $\|x_{0}-a\|<\delta $ 的 $x_{0}$ ，只要 $t\geqslant t_{0}$ ，就有 $\|x(t)-a\|\leq \alpha \|x_{0}-a\|e^{-\beta t}$ 。

它們的直觀幾何意義是：

1. 平衡點為李雅普諾夫穩定的，表示若動力系統狀態函數（微分方程的解函數）的初值「足夠接近」平衡點，則它會永遠維持在平衡點附近任意小的範圍里（距平衡點的距離不超過任意選擇的正實數 $\epsilon $ ）。
2. 漸近穩定的意思是，初值足夠接近平衡點的狀態函數，不但維持在平衡點附近，而且最後會收斂到平衡點。
3. 指數穩定的意思是，狀態函數不但最後會收斂到平衡點，且收斂速度不慢於某種指數遞減的速度。

設有狀態函數 x，其初始取值為 $x(t_{0})=x_{0}$ 。稱 ${\bar {x}}=\{x(t);\;t\geqslant t_{0}\}$ 為 x 的軌跡。如果對所有初始值與 x 足夠接近的狀態函數 y，兩者的軌跡會趨於相同：

　
: : $\lim _{t\to \infty }\|y(t)-x(t)\|\longrightarrow 0.$

則稱 x 的軌跡有（局部）吸引性（attractive）。若上述條件對所有 y 均成立，則稱 x 有全局吸引性（globally attractive）。

如果 x 的軌跡有吸引性，並且穩定，則 x 漸近穩定。不過，x 有吸引性不表示它的軌跡漸近穩定。

## 迭代系統下的定義

離散時間系統下穩定性的定義和連續時間系統下的定義幾乎相同。以下為其定義，不過使用的是較多數學書籍上使用的定義。

給定度量空間 $(X,d)$ 。設 $f\colon X\to X$ 為一連續函數。稱點 $a\in X$ 為**李雅普諾夫穩定**，如果對任意 $\epsilon >0$ ，都存在 $\delta >0$ ，使得只要 $x\in X$ 滿足 $d(x,a)<\delta $ ，就有

　
: : $\forall n\in \mathbb {N} ,\;\;d(f^{n}(x),f^{n}(a))<\epsilon .$

稱點 a **漸近穩定**，如果 a 是李雅普諾夫穩定的點，而且在穩定點集合的內部，即存在 $\delta >0$ ，使得只要 $x\in X$ 滿足 $d(x,a)<\delta $ ，就有

　
: : $\lim _{n\to \infty }d(f^{n}(x),f^{n}(a))=0$

## 李雅普諾夫穩定性理論

對於微分方程解之穩定性的研究稱為穩定性理論。而李雅普諾夫穩定性定理只提供了穩定性的充份條件。

### 李雅普諾夫穩定性第二定理

考慮一個函數 _V(x)_ : _Rn_ → _R_ 使得

 * $V(x)\geq 0$ 只有在 $x=0$ 處等號成立（正定函數）
* ${\dot {V}}(x(t))<0$ （負定）

則 _V(x)_ 稱為李雅普諾夫候選函數（Lyapunov function candidate），且系統（依李雅普諾夫的觀點）為**漸近穩定**。

上式中 $V(0)=0$ 是必要的條件。否則， $V(x)=1/(1+|x|)$ 可以用來「證明」 ${\dot {x}}(t)=x$ 有區域性穩定。另一個稱為徑向無界性（radial unboundedness）的條件則是用來得到全域漸近穩定的結果。

此種分析方式可類比為考慮一物理系統（如彈簧及質量的系統）及其中的能量。若系統能量隨時間遞減，且減少的能量不會恢復，而此系統最後一定會靜止於某個特定的狀態。最後的狀態稱為吸引子。不過針對一個物理系統，找到表達其精確能量的函數不一定容易，而且針對抽象數學系統、經濟系統或生物系統，上述能量的概念又不一定適用。

利用李雅普諾夫的分析方式，可在不知道系統實際能量的情形下，證明系統的穩定性。不過前提是可以找到滿足上述限制的李雅普諾夫函數。

例如考慮以下的系統

　
: ${\dot {x}}=-x^{3}\,$

希望用李雅普諾夫函數來確認 $x=0\,$ 附近的穩定性。令

　
: $V(x)=0.5x^{2}\,$

 $V(x)$ 本身為正定函數．而 V (x) 的導函數如下

　
: ${\dot {V}}(x(t))={\partial V \over \partial x}(-x^{3})=-x^{4}\,$

為負定函數，因此上述系統在 $x=0\,$ 附近為漸近穩定。

## 線性系統狀態空間模型的穩定性

一個線性的狀態空間模型

　
: ${\dot {\textbf {x}}}=A{\textbf {x}}$

為漸近穩定（其實是指數穩定），若

　
: $A^{T}M+MA+N=0$

的解存在。

其中 $N=N^{T}>0$ 且 $M=M^{T}>0$ （正定矩陣）。（對應的李雅普諾夫函數為 $V(x)=x^{T}Mx$ ）

## 有輸入值系統的穩定性

一個有輸入（或受控制）的系統可以下式表示

　
: ${\dot {\textbf {x}}}={\textbf {f(x,u)}}$

其中輸入 u (t) 可視為_控制_、_外部輸入_、_擾動_、_刺激_或_外力_。這種系統的研究是控制理論研究的主題之一，也應用在控制工程中。

對於有輸入的系統，需量化輸入對系統穩定性的影響。在線性系統中會用 BIBO 穩定性來作分析的工具，在非線性系統中則會使用輸入 - 狀態穩定性。

## 相關條目

* 李亞普諾夫函數
* 攝動理論
* 拉薩爾不變集原理

## 參考資料

* 本條目含有來自 PlanetMath《asymptotically stable》的內容，版權遵守創用 CC 協議：署名 - 相同方式共享協議。

## 外部連結

* Lyapunov A.M. _Stability of motion_, Academic Press, New-York and London,1966
* Zakhama, R.; Hadj Brahim, A.B.B.; Braiek, N.B. Generalization of a stability domain estimation method for nonlinear discrete systems. Computational and Applied Mathematics. October 2016, **37**: 1130–1141. doi:10.1007/s40314-016-0388-7.
* https://web.archive.org/web/20090703102428/http://www.mne.ksu.edu/research/laboratories/non-linear-controls-lab