受时变输入驱动的神经元峰间间隔分布的准静态近似

神经反应的可变性是神经元中普遍存在的现象，通常用随机微分方程建模。特别是，随机积分点火模型被广泛用于简化理论研究。产生的尖峰统计特性取决于刺激输入电流。鉴于真实感觉神经元受时变信号驱动，我们在此研究在准静态极限下，积分点火神经元的峰间间隔分布如何依赖于刺激的演化。我们得到了该分布的闭式表达式，并将其与几种时变电流的数值模拟结果进行比较。对于慢速输入，准静态分布能很好地描述数据。对于积分点火模型获得的结果可以推广到其他非自治随机系统，其中首达时间问题具有显式解。