兴奋性系统的控制在近临界性处最优

实验表明，大脑皮层通过在相变临界点附近的动力学区制中运作获得了若干功能优势。然而，该假说一个长期存在的批评是临界动力学相当嘈杂，这可能不利于脑功能中需要精确性的方面。如果皮层确实在近临界性处运作，它如何可能减轻噪声涨落？一种可能性是脑的其它部分可能起到控制涨落并降低皮层噪声的作用。为了更好地理解这种可能性，我们在此通过数值与解析研究了一个二值神经元网络。我们确定了控制群体放电率的有效性如何依赖于近临界性的程度以及网络的不同结构特性。我们发现控制在近临界性处最为有效——在最广的目标放电率范围内误差最小。对于具有异质度分布的网络，最优控制略偏离临界性。因此，尽管临界性是最嘈杂的动力学区制，它也是最容易控制的区制，这可能提供一种减轻噪声的途径。