神经元-胶质网络结构的数学表示

神经系统的网络表示有助于理解感知、运动协调与记忆等脑现象。尽管大脑由神经元与胶质细胞共同构成,神经元-胶质网络迄今鲜有研究。鉴于胶质细胞在脑信息传输中日益显现的作用,我们发展了神经元-胶质网络的数学表示($\Upsilon$-图)。我们还定义了 $\Upsilon$-图的同构、非嵌套形式(多重有向图)与矩阵方程等概念。虽发现若干网络动因中,非嵌套形式间同构并不能保证其对应 $\Upsilon$-图间同构,但我们证明:若矩阵方程满足某些条件,则非嵌套形式同构可保证 $\Upsilon$-图同构。最后,我们引入一种建模网络形状的新方法。本工作给出了处理神经元-胶质网络的数学框架。