复杂动力学网络的控制与同步研究是目前国内外关于复杂网络研究的热点问题之一。在实际的复杂动力学网络中，由于结构的建模误差、环境温度和湿度等外部条件的变化、通信流量的随机性等因素的影响，复杂动力学网络中的随机和不确定因素是客观存在的，而且有时是无法忽略的。因此，建立保守性小的随机或不确定复杂动力学网络模型并根据模型的变化改变分析综合所采用的方法及工具是有必要的。鉴于此，本文致力于研究随机和不确定因素下的复杂动力学网络的控制与同步问题，这对理解和应用复杂网络有重要的意义。　　 论文建立了带马尔可夫模式依赖时延的不确定无向离散复杂动力学网络模型，运用奇异系统并结合变量变换的方法，基于线形矩阵不等式，得到了带马尔可夫模式依赖时延的无向离散网络随机稳定的充分条件。　　 针对一种连续时间、参数和时延服从马尔可夫切换的复杂动力学网络模型，论文借助奇异系统的方法，构造了新的Lyapunov 泛函结合耦合的线性矩阵不等式，得到了该复杂动力学网络随机稳定的充分条件。论文提出了另一类连续马尔可夫切换时延复杂动力学网络模型，即参数、时延和内部耦合矩阵都服从马尔可夫切换的情况，运用Kronecker 积的性质结合构造的Lyapunov 泛函，得到了连续时间马尔可夫切换时延网络指数均方同步的充分条件。　　 论文还研究了随机非线性耦合时变时延动力学网络，其中，耦合项为一个布朗运动形式的随机扰动项。基于Lyapunov 稳定性定理、It 微分方程、不变微分方程的LaSalle(o)不变原理，运用自适应反馈控制从理论上研究并得到了这类网络均方同步的充分条件。