稳定Lévy噪声下Morris-Lecar模型中的状态转移
动力系统
2019-06-19 v1 适应与自组织系统
混沌动力学
摘要
本文考虑由对称-稳定Lévy噪声驱动的随机Morris-Lecar神经元模型的状态转移。所考虑的系统是双稳态的：一个稳定不动点（静息态）和一个稳定极限环（振荡态），它们之间存在一个不稳定极限环（边界态）。微小扰动可能引起两个稳定态之间的转移，因此采用一个确定性量，即最大可能轨迹，来分析非高斯随机环境中的转移现象。根据数值实验，我们发现Lévy运动的较小跳跃和较小噪声强度能够促进从持续振荡态到静息态的转移。还可以看到，Lévy运动的较大跳跃和较高噪声强度有利于从边界态到持续振荡态的转移。作为比较，也考虑了布朗运动。结果表明，无论是振荡态还是边界态，在所选噪声强度下，受布朗运动扰动的系统都将转移到静息态。
引用
@article{arxiv.1906.07613,
title = {State transitions in the Morris-Lecar model under stable L\'evy noise},
author = {Rui Cai and Yancai Liu and Jinqiao Duan and Almaz Tesfay Abebe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.07613},
year = {2019}
}