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若一个动力学系统有两个稳定的平衡态，则称该系统具有'''双稳性 Bistability'''<ref name="Morris">{{cite book
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| last1 = Morris
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双稳性被广泛应用于二进制存储器当中，是'''触发器flip-flop'''的基本特性，可以存储1比特数据，其中一个状态表示“0”，另一个状态表示“1”。它也用于'''弛豫振荡器 relaxation oscillator'''、'''多谐振荡器 multivibrator'''和'''施密特触发器 Schmitt trigger'''等器件中。光学系统中的'''光学双稳性 Optical bistability'''表示两种稳定的共振传输状态，依赖于输入内容。生物化学系统的双稳性通常与'''滞回现象 Hysteresis'''有关。
双稳性被广泛应用于二进制存储器当中，是'''触发器 flip-flop'''的基本特性，可以存储1比特数据，其中一个状态表示“0”，另一个状态表示“1”。它也用于'''弛豫振荡器 relaxation oscillator'''、'''多谐振荡器 multivibrator'''和'''施密特触发器 Schmitt trigger'''等器件中。光学系统中的'''光学双稳性 Optical bistability'''表示两种稳定的共振传输状态，依赖于输入内容。生物化学系统的双稳性通常与'''滞回现象 Hysteresis'''有关。
*http://www.answers.com/topic/optical-bistability
*http://www.answers.com/topic/optical-bistability
*[https://web.archive.org/web/20111008004330/http://www.innovision.us/LatchingReed.htm BiStable Reed Sensor]
*[https://web.archive.org/web/20111008004330/http://www.innovision.us/LatchingReed.htm BiStable Reed Sensor]
==编辑推荐==
===集智课程===
====[https://campus.swarma.org/course/4394 缺失数据和因果推断中的双稳健方法介绍]
在许多研究中，缺失数据是普遍存在的问题，尤其是当研究对象涉及到人时，如流行病学、心理学和社会学等。大多数处理缺失数据的方法可大致分为逆概率加权或插补。双稳健方法结合了这两种方法，它通常比逆概率加权更有效，比插补对于模型错误指定更稳健。双稳健方法的适用领域非常广泛，如因果问题可视为缺失数据问题。
该报告对双稳健方法的基本原理和思路做一个概要介绍，内容包括经典双稳健方法及其局限性。为克服双稳健性的局限性，进一步介绍双稳健回归估计，双稳健逆概率加权估计，偏差下降的双稳健估计。最后，我们总结双稳健方法的一般框架：双稳健估计方程，双稳健损失函数。前者可用于得到一般模型参数的双稳健估计，后者常用于预测问题中。
====[https://campus.swarma.org/course/1684 动力系统稳定性初步]====
对于现实的动力系统，并不是动力系统所有的解都能够被轻易观测到。有些解存在但几乎不会被观测到，只有具有某种稳定性的结构和结果才能被观测到。所以这种能够观测到的稳定性对于我们去观察和理解一个系统非常重要。
该课程主要介绍了轨道稳定性和状态稳定性的含义和区别，通过大量的例子，详细介绍了状态稳定性判断的两种主要方法，李雅普诺夫函数和线性稳定性分析方法。
使用李雅普诺夫函数来判断定态的稳定性，具体方法是在定态附近找到它的李雅普诺夫函数，之后根据这个函数对时间演化的性质，进而判断系统的稳定性。由于李雅普诺夫函数是一个构造的方法，很多时候求解它会比较困难，使用起来具有一定的局限性。由于提出了一个相对简单且程序化的方法，线性稳定性判断的规则。
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