临界态下复杂网络的成功
适应与自组织系统
2015-08-03 v1 物理与社会
摘要
在脉冲神经网络中，一个动作电位原则上可以触发初始神经元邻域内的后续脉冲。一个成功的脉冲是指触发后续脉冲从而在系统内产生级联行为的脉冲。在本研究中，我们引入一种度量来评估由排列在复杂拓扑中的积分发放神经元发出的脉冲的成功性，这些神经元的集体行为正经历一个相变，该相变由神经雪崩识别，这些雪崩成为激活簇，其大小分布可用幂律近似。在数值模拟中，我们报告具有小世界特性的无标度网络是神经元拥有更多成功脉冲的结构。同样，我们通过解析和数值模拟得出结论，全连接网络是神经元表现更差的结构。此外，我们研究了小世界特性如何影响无标度网络中的脉冲行为及其成功性。
引用
@article{arxiv.1507.07884,
title = {The success of complex networks at criticality},
author = {Victor Hernandez-Urbina and Tom L. Underwood and J. Michael Herrmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.07884},
year = {2015}
}