兴奋态随机 FitzHugh-Nagumo 神经元模型嵌入漏积分放电模型
动力系统
2019-09-06 v3
摘要
本文中，我们给出一种随机漏积分放电模型（LIF）的完整数学构造，以模仿兴奋态（唯一不动点稳定）下随机 FitzHugh-Nagumo 神经元模型（FHN）的峰间间隔（ISI）统计。在特定类型噪声下，我们证明随机 FHN 系统存在全局随机吸引子。随后应用线性化方法估计放电时间，并推导表示 LIF 方程的相应径向方程。该结果证实了 [Ditlevsen, S. and Greenwood, P. (2013). The Morris-Lecar neuron model embeds a leaky integrate-and-fire model. Journal of Mathematical Biology, 67(2):239-259] 中关于双稳态 regime（含稳定不动点与稳定极限环）下 Morris-Lecar 神经元模型的先前预测。
引用
@article{arxiv.1806.07149,
title = {Stochastic FitzHugh-Nagumo neuron model in excitable regime embeds a leaky integrate-and-fire model},
author = {Marius E. Yamakou and Tat Dat Tran and Luu Hoang Duc and Juergen Jost},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07149},
year = {2019}
}
备注
15 pages, 7 figures, 1 table. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1108.0073 by other authors