脑动力学的最小网络：准临界神经网络动力学的层次近似

我们提出了一种神经网络动力学的相互作用枝支模型，纳入关键生物特征，如多种抑制相互作用的抑制。我们建立了该模型的层次分析均值近似，刻画其无稳态相变过程，其中描述了无序相与有序相之间的临界行为，并进行了稳定性分析。一般而言，抑制神经元会增加模型动力学的稳定性。该模型符合准临界性假设，表现出在外部刺激强度上的最大动力学灵敏性和最大互信息区域。有向 percolation 作为该模型临界相变的普适类，与一些先前的实验数据和模型相符。在不稳定相中，出现混沌动力学，可能与癫痫发作的发生有关。