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一維Theta神經元網絡中的行波解對參數的依賴性

2015-09-26 02:01:56高菲菲
現代計算機 2015年17期
關鍵詞:模型

高菲菲

(內蒙古財經大學統計與數學學院,呼和浩特 010070)

一維Theta神經元網絡中的行波解對參數的依賴性

高菲菲

(內蒙古財經大學統計與數學學院,呼和浩特010070)

0 引言

在文獻[1]中,作者Remus Osan等人對一維Theta神經網絡模型進行了研究,證明出了當突觸傳導系數gsyn充分大時,有兩個波速c與之對應,使得模型中神經元的行波解確實存在。在文獻[2]中,作者對同一神經網絡模型進行了研究,證明了多放電行波解的存在性。在文獻[3]中,作者通過改變α(t)和J(x)的形式而改變h輸入,即給h的輸入形式一個擾動,分析其對多放電行波解的影響情況。本文主要討論該模型中行波解對于參數的依賴性,給出其結論完善的證明過程。

1 模型及其參數說明

文獻[1]中所研究的Theta模型,當產生激發位勢時,如一神經元接近它的閾值,那么它的動力系統會映射為單位圓動力系統,具有形式:

其中θ是相變量,Z(t)表示神經元的所有輸入。

如果是單細胞模型,那么(1)式變為:

其中β∈(-1,0)是偏倚參數,控制細胞的興奮性。I(t)表示神經元依賴于時間的輸入。并定義當θ增加時每穿過一次π的奇數倍,就稱細胞放電一次。假設沒有外部輸入,則可得到兩個休止態:

其中θrest是穩定的,而θT是不穩定的。

考慮由多個神經元組成的突觸耦合網,其計算模型有如下形式:

其中(x,t)∈R×R,gsyn表示最大的突觸傳導系數,J(x)是網絡中兩細胞間距離的衰減權函數,S(y,t)滿足時間的常微分方程[1]。

2 模型假設

用與文獻[4]中相同的行波公式,對常速c和ξ=ctx,行波解滿足θ(x,t)=θ(ξ),S(x,t)=S(ξ)。由α(t-x/c)=α(ξ/c)可近似得到S。假設每個細胞在ξ=0處放電,細胞在ξ點的網輸入是,那么(5)變為:

假設J(x)和α(t)具有可積性,且:

因為模型中的行波解都應滿足條件:

且若是單放電行波解還應滿足:

所以以下先在ξ∈(-∞,0]上研究模型,并對滿足(H1)和(H2)的α(t)和J(x)的特殊形式加以討論。

將(7)看作為自治系統:

在文獻[1]中已證明,自治系統(8)的解(θu(ξ),ηu(ξ))存在,它是穿過(π,1)的不穩定流形的分支{(θ,η):θ≥θrest,η>0},且每個細胞都會放電一次以上。對每一個波速c,都存在一點(0,ηa(c))是θ方程的零等傾線的頂點,其中因為行波只有當c使得ηa(c)<1時才會存在。對這樣的c定義θa(c)使得當已證明當c>0時,θa(c)是c的單調遞減函數。下用表示在(8)的流下,不穩定流形的坐標從θa到π的發展時間

3 結論及證明

可計算:

其中ε0>0是一固定的常數。

這與(10)式矛盾!

這樣,由c1<c2可得:

[1]Remus Osan,Jonathan Rubin,and Bard Ermentrout.Regular Traveling Waves in A One-Dimen-Sional Network of Theat Neurons,SIAM J.APPL.MATH.,2002.62.(4):1197~1221

[2]高菲菲,郝敦元.一維神經網絡微分方程模型的研究——多放電行波解的存在性[J].內蒙古大學學報(自然科學版),2007.38.(4):361~365

[3]高菲菲,郝敦元.一維神經網絡中擾動后多放電行波解存在性[J].浙江大學學報(理學版),2013,40(4):391~395

[4]G.B.Ermentrout.The Analysis of Synaptically Generated Traveling Waves.J.Comp.Neurosci.,5(1998):191~208

[5]G.B.Ermentrout.Type I Membranes,Phase Resetting Curves,and Synchrony.Neural Commput,8(1996):979~1001

[6]G.B.Ermentrout and N.Kopell,Parabolic Bursting in an Excitable System Coupled with a Slow Oscillation,SIAM J.APPL.MATH.,1986,46(2):233~253

Theat Model;Traveling Wave Solution;Synaptic Coupling;Dependence

Parameter-Dependence of Traveling Waves Solutions in a One-Dimensional Network of Theta Neurons

GAO Fei-fei
(College of Statistics and Mathematics,Inner Mongolia Universityof Finance and Economics,Hohhot010051)

1007-1423(2015)17-0042-03

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.17.009

高菲菲(1981-),女,碩士研究生,講師,研究方向為微分方程與系統仿真

2015-04-20

2015-05-22

主要研究一維Theta神經元網絡的微分方程模型,對該網絡模型從神經元生理運動特點和微分方程本身入手進行研究。討論行波解對于參數的依賴性,即討論對于固定的突觸系數,依賴于速度c的不穩定流形的狀態。

Theta模型;行波解;突觸耦合;依賴性

內蒙古財經大學校級教育教學項目(No.JX1310)

Discusses the model of differential equations in a one-dimensional network of Theat neurons.Studies the problem from two aspects:the physiological movement characteristics of neurons and the model of differential equations.Discusses parameter dependence of traveling waves solutions in a one-dimensional network of Theat neurons,considers how the behavior of the unstable manifold depends on velocity c for fixed synaptic conductance.

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