同步的宽边缘：脑网络中的格里菲斯效应与集体现象

大脑许多惊人的功能特性是源自大量单个神经元相互作用的集体属性。特别地，脑活动中最显著的集体现象是振荡，其需要众多神经元的同步激活。在此，我们分析了运行于合成网络之上的简约神经同步动力学模型，这些网络捕获了实际脑解剖连接的关键方面，如层级-模块化与核心-边缘结构。这些模型揭示了具有中间且灵活同步水平、处于同步-异步谱中点的复杂集体态的涌现。这些态最好被描述为宽泛的格里菲斯（Griffiths）类似相，即结构异质系统中涌现的标准临界点的扩展。我们分析了通向同步的不同路径（分岔），并强调“混合类型转变”对于生成丰富动力学模式的相关性。总体而言，我们的结果阐释了结构与动力学之间的复杂相互作用，凸显了维持脑功能所需的丰富集体态的关键方面。