图上兴奋动力学简单模型中自持活动的拓扑决定因素
神经元与认知
2015-01-12 v2 适应与自组织系统
物理与社会
分子网络
摘要
图上的简单兴奋动力学模型是研究网络拓扑与动力学之间相互作用的有效框架。这一主题具有实际意义，涉及从神经科学到工程学等多个领域。在此，我们分析了单个兴奋如何作为兴奋阈值的函数在随机网络中传播，即节点兴奋所需的邻域活动相对量。利用数值模拟和解析考量，我们将自持活动的 onset 理解为拓扑环统计与路径统计之间的相互作用。我们的发现是在神经网络系统网络混响（network reverberations）理论的背景下进行解释的，这是计算神经科学中长期关注的问题。
引用
@article{arxiv.1403.6174,
title = {Topological determinants of self-sustained activity in a simple model of excitable dynamics on graphs},
author = {C. Fretter and A. Lesne and C. C. Hilgetag and M. -Th. Hütt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.6174},
year = {2015}
}