用于模拟非线性动态系统的快速递归滤波器
定量方法
2008-06-20 v2 神经元与认知
摘要
提出了一种用于模拟非线性动态系统的快速且精确的计算方案。该方案假设系统可以由仅两种不同类型的组件组合表示：一阶低通滤波器和静态非线性。这些滤波器和非线性的参数可能依赖于系统变量，并且系统的拓扑结构可能很复杂，包括反馈。给出了几个取自神经科学的例子：光转导、光色素漂白以及根据Hodgkin-Huxley方程的脉冲产生。该方案使用两种略有不同的自回归滤波器形式，对于前馈控制具有零隐式延迟，对于反馈控制具有半个采样距离的隐式延迟。在一个相当复杂的猕猴视网膜水平细胞模型上，对于给定的精度水平，其计算速度比四阶Runge-Kutta方法快1-2个数量级。该计算方案具有最小的内存需求，并且也适用于在流处理器（例如GPU（图形处理单元））上进行计算。
引用
@article{arxiv.0704.1362,
title = {Fast recursive filters for simulating nonlinear dynamic systems},
author = {J. H. van Hateren},
journal= {arXiv preprint arXiv:0704.1362},
year = {2008}
}
评论
20 pages, 8 figures, 1 table. A comparison with 4th-order Runge-Kutta integration shows that the new algorithm is 1-2 orders of magnitude faster. The paper is in press now at Neural Computation