弱噪声诱导的神经振荡抑制与调制转换
动力系统
2017-06-02 v1
摘要
我们分析了弱噪声诱导的转换对处于双稳态（由一个稳定不动点和一个稳定非强制极限环构成）的 FitzHugh-Nagumo 神经元模型动力学的影响。分岔和快慢分析给出了参数空间中建立这种双稳态的条件。在双稳态的参数区域内，弱噪声幅度可能会强烈抑制神经元的放电活动。令人惊讶的是，增加噪声强度会导致放电活动达到一个最小值，此后活动随着噪声强度的增加而单调递增。我们通过考察单位时间内平均放电次数随噪声强度的变化，研究了弱噪声幅度对神经振荡的这种抑制和调制作用。我们表明，当初始条件位于稳定极限环的吸引域内时，这种现象总是发生。对于位于稳定不动点吸引域内的初始条件，除非模型的时间尺度分离参数被限制在某个区间内，否则这种现象会消失。我们从吸引子的随机敏感性函数及其到分隔吸引域的分界面的最小马氏距离的角度，为这一现象提供了理论解释。
引用
@article{arxiv.1706.00293,
title = {Weak-noise-induced transitions with inhibition and modulation of neural oscillations},
author = {Marius E. Yamakou and Jürgen Jost},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.00293},
year = {2017}
}
备注
17 pages, 7 figures