神经网络在反复灾难性故障下的活力

灾难性故障是诸如经济、电网和计算机网络等大型网络活动中完全且突然的崩溃，通常需要手动恢复过程。我们在此通过实验表明，兴奋性神经网络受非泊松式的灾难性故障反复发生所支配，其重复时间遵循多模态分布，特征时间尺度为十分之几秒和数十秒。网络活动终止与重现的机制在此被定量证明与节点的时间依赖特征——神经元可塑性——相关，其中过度活跃的节点损害其邻居的响应能力。这为从损伤传导性涌现泊松式灾难性故障提供了一种补充机制。过度活跃节点使其邻居退化的效应代表了一种局部竞争，这是现实世界复杂网络动力学中的常见特征，而它们的自发恢复则代表了一种增强可靠功能性的活力。