基于 UPO 的控制策略在生物系统中的可靠性

在从生物系统获得的时间序列中存在 recurrent 且统计显著的不稳定周期轨道（UPOs），现在常被用作低维混沌的证据。从检测到的 UPO 轨迹中提取准确的动力学信息，对于旨在将系统稳定在不动点附近或将系统 steer 离开周期轨道的成功控制策略至关重要。一种混合 UPO 检测方法结合了返回映射中的拓扑回归判据、矩阵拟合算法以及严格的不动点位置判据，即使在存在显著噪声的情况下也能给出准确且统计显著的 UPOs。返回映射的几何形状、UPOs 访问同一轨迹的频率、数据集长度、噪声强度以及非平稳程度都会影响所提出方法的有效性。结果表明，虽然通常可以在具有显著噪声的短数据集中通过明确的 UPO 检测来确立确定性，但推导出的动力学属性很少足够准确和充分以控制这些 UPO 周围的动力学。在此背景下，通过更严格的控制策略和自适应 UPO 跟踪，对癫痫海马切片进行的重复混沌控制实验被重新解读，这是通过对类似但随机的癫痫脑切片计算机模型进行模拟控制实验来实现的。等效结果的重现表明，需要更严格的标准才能将此类实验中明显的控制成功与底层动力学中可能的确定性联系起来。