拓扑维度调节分层模块化网络模型中的活动模式
无序系统与神经网络
2017-11-22 v1 神经元与认知
摘要
在神经科学和系统生物学中相关的连接模式可以编码在分层模块化网络（HMN）中。此外，最近的研究强调了分层模块化组织在塑造大脑活动模式中的作用，为促进神经信息的分离与整合提供了极佳的基底。在此，我们对各种 HMN 上的临界传播率（或“流行病”阈值）——将具有地方性持续活动的阶段与活动停止的阶段分开——进行了广泛的数值分析。通过采用解析和计算技术，我们确定了这种阈值的性质，并仔细研究了它如何依赖于底层 HMN 的一般结构特征。我们批判性地讨论了当前图谱方法在多大程度上可以应用于预测 HMN 中传播的开始，并提出网络拓扑维度作为一个相关且统一的结构参数来控制流行病阈值。
引用
@article{arxiv.1705.08145,
title = {Topological dimension tunes activity patterns in hierarchical modular network models},
author = {Ali Safari and Paolo Moretti and Miguel A. Muñoz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.08145},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 5 figures