小世界神经元网络上的时空动力学：两类时滞耦合的作用
无序系统与神经网络
2011-09-01 v2 神经元与认知
摘要
我们研究了由含噪Terman-Wang (TW)可兴奋神经元构成的小世界网络上的时间相干性与空间同步性，考察其依赖于两类时滞耦合：{xⱼ(t-τ)-xᵢ(t)}与{xⱼ(t-τ)-xᵢ(t-τ)}。对于前者，我们证明耦合中的时滞能显著增强噪声诱导的尖峰序列的时间相干性与空间同步性。此外，若时滞时间τ被调节至接近神经元网络的内禀尖峰周期，系统动力学将达到一个最有序的状态，该状态在时间上呈周期性且在空间上近乎同步，展示了一种有趣的时滞共振现象。然而，对于后者，我们无法达到类似的时空有序态，但神经元动力学表现出有趣的随延迟变化的同步化转变：从锯齿形激发前沿到动态聚类反相同步(APS)，并进一步到成簇的嵌合体态，该态具有空间分布的反相相干性，其间被非相干性隔开。此外，我们还展示了这些发现如何受噪声强度和重连概率变化的影响。最后，给出了定性分析以阐释数值结果。
引用
@article{arxiv.1104.3433,
title = {Spatiotemporal dynamics on small-world neuronal networks: The roles of two types of time-delayed coupling},
author = {Hao Wu and Huijun Jiang and Zhonghuai Hou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1104.3433},
year = {2011}
}
备注
17 pages, 9 figures