活体神经网络中的法定人数渗流
无序系统与神经网络
2010-07-30 v1 生物物理
神经元与认知
摘要
神经网络中的协同效应出现是因为一个神经元只有在至少个输入被激发时才会放电。多输入要求导致了一种称为“法定人数渗流”的渗流模型。随着的增加，连通性经历了一个相变，从低时的网络跨越团簇变为高于临界时的一组不连通团簇。数值模拟和模型都很好地再现了实验结果。这使得能够稳健地量化生物学相关量，如平均连通度和连接分布。
引用
@article{arxiv.1007.5143,
title = {Quorum Percolation in Living Neural Networks},
author = {Or Cohen and Anna Keselman and Elisha Moses and María Rodríguez Martínez and Jordi Soriano and Tsvi Tlusty},
journal= {arXiv preprint arXiv:1007.5143},
year = {2010}
}
备注
87.19.L-: Neuroscience 87.19.ll: Models of single neurons and networks 64.60.ah: Percolation http://iopscience.iop.org/0295-5075/89/1/18008 http://www.weizmann.ac.il/complex/tlusty/papers/EuroPhysLett2010.pdf