稳态连接组模型中格里菲斯效应的鲁棒性
无序系统与神经网络
2019-03-27 v2 统计力学
生物物理
神经元与认知
摘要
我提供了先前在含 N=836733 个连通节点的大型人脑网络动态阈值模型模拟中报道的格里菲斯相（GP）鲁棒性的数值证据。该具有均衡网络灵敏度的模型以两种方式扩展：引入不应期状态或随机时变阈值。在短不应期状态和弱无序下，扩展控制参数区域中的非普适幂律动力学在这些修正后依然存在。对于时间无序情形，GP 收缩，且在更强异质性下消失，留下平均场类型的临界转变。临界点下的活动雪崩尺寸分布比原模型衰减更快，但抑制性相互作用的加入使其恢复至实验值范围。
引用
@article{arxiv.1812.06259,
title = {Robustness of Griffiths effects in homeostatic connectome models},
author = {Géza Ódor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.06259},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 10 figures, accepted version in PRE