噪声漏积分放电模型与逃逸率模型之间的理论联系：非自治情形
偏微分方程分析
2017-02-07 v1 神经元与认知
摘要
数学神经科学中最重要的挑战之一是恰当地刻画神经元的随机性质。在不同的方法中，噪声漏积分放电（noisy leaky integrate-and-fire）模型和逃逸率（escape rate）模型可能是最流行的。这两种模型通常被用来表达噪声对神经细胞的不同作用。在本文中，我们研究了在受时间相关输入作用的神经元情况下这两种形式体系之间的联系。为此，我们引入了一个新的通用随机框架。正如我们将证明的，我们的通用框架包含了已有的两个框架。我们的结果具有理论意义，因为它对神经科学中最常用的两个随机过程、它们可以联系的方式提供了总体视角，并解释了它们观测到的统计相似性。
引用
@article{arxiv.1702.01391,
title = {A theoretical connection between the noisy leaky integrate-and-fire and escape rate models: the non-autonomous case},
author = {Grégory Dumont and Jacques Henry and Carmen Oana Tarniceriu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.01391},
year = {2017}
}