网络上微观神经元模拟器的粗粒化分析：分岔与稀有事件计算
社会与信息网络
2013-10-02 v1 适应与自组织系统
生物物理
神经元与认知
摘要
我们展示了如何利用多尺度计算的 Equation-Free 方法，以严格且系统化的计算方式，从复杂网络上相互作用的神经元的详细大规模微观随机模型中提取涌现的动力学属性。特别地，我们展示了如何利用 Equation-Free 方法来执行系统级任务，例如分岔、稳定性分析以及稀有事件平均出现时间的估计，从而绕过获取解析近似的需求，提供一种“按需”模型降阶。将详细的模拟器作为黑盒时间步进器，我们计算了粗粒化的平衡分岔图，检验了解支的稳定性，并针对底层网络拓扑的某些特征（如连通度）进行了稀有事件分析。
引用
@article{arxiv.1010.5113,
title = {Coarse-Grained Analysis of Microscopic Neuronal Simulators on Networks: Bifurcation and Rare-events computations},
author = {Konstantinos G. Spiliotis and Constantinos I. Siettos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.5113},
year = {2013}
}