噪声神经场的重整化群分析

大脑中的神经元在其个体特性及与其他神经元的连接方面表现出极大的多样性。为了理解神经元多样性如何在大尺度上影响大脑动力学和功能，我们从线性化的 Wilson-Kowan 模型出发，并引入了神经元间连接的随机各向异性。由此产生的模型是带有随机各向异性项的 Edwards-Wilkinson 模型。使用复型方法对淬火无序进行平均，我们获得了双二次非线性。我们使用 Wilsonian 动态重整化群来分析该模型。我们发现，在单圈阶上，对于高于二维的情况，噪声的作用是将动态指数从二变为一。