Các bài báo nghiên cứu về tế bào thần kinh hoa hồng Hindmarsh

May 09 2022
Tóm tắt: Trong phần đóng góp này, chúng tôi đã xem xét hành vi chung của cả hai cũng như mạng lưới các nơ-ron Hindmarsh Rose (HR) được ghép nối không đồng nhất. Các mô hình không đồng nhất được làm bằng 2D ghi nhớ (HR) và tế bào thần kinh 3D HR truyền thống.
Ảnh của Karina Skrypnik trên Unsplash
  1. Động lực học phức tạp của một mạng lưới nơ-ron Hindmarsh-Rose không đồng nhất ( arXiv )

Trừu tượng :Trong đóng góp này, chúng tôi đã xem xét hành vi chung của cả hai cũng như mạng lưới các nơ-ron Hindmarsh Rose (HR) được ghép nối không đồng nhất. Các mô hình không đồng nhất được làm bằng 2D ghi nhớ (HR) và tế bào thần kinh 3D HR truyền thống. Điều tra mô hình của hai tế bào thần kinh được ghép nối thông qua một khớp thần kinh điện cho thấy các đặc tính tiêu tán. Khi các tham số điều khiển khác nhau, mô hình nơ-ron kết hợp thể hiện các động lực học phong phú, chẳng hạn như động lực tuần hoàn, bán tuần hoàn và hỗn loạn liên quan đến dao động bùng nổ hoặc tăng vọt. Đối với cường độ khớp nối điện yếu, chuyển động không đồng bộ được quan sát. Nhưng trong trường hợp cường độ khớp nối cao hơn, các trạng thái cụm được đồng bộ hóa được quan sát thấy. Bên cạnh đó, các mạng hình sao vòng lên đến 100 dưới ba cấu trúc liên kết không đồng nhất khác nhau đang được điều tra, và các mô hình không gian khác nhau được khám phá. Người ta thấy rằng các mẫu không gian phụ thuộc vào cấu trúc liên kết của mạng không đồng nhất được xem xét. Một trạng thái chimera được phân nhóm mới được tiết lộ một cách định tính thông qua cốt truyện lặp lại. Các trạng thái cụm được chỉ ra trong cấu hình vòng và sao của mạng không đồng nhất. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật. Người ta thấy rằng các mẫu không gian phụ thuộc vào cấu trúc liên kết của mạng không đồng nhất được xem xét. Một trạng thái chimera được phân nhóm mới được tiết lộ một cách định tính thông qua cốt truyện lặp lại. Các trạng thái cụm được chỉ ra trong cấu hình vòng và sao của mạng không đồng nhất. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật. Người ta thấy rằng các mẫu không gian phụ thuộc vào cấu trúc liên kết của mạng không đồng nhất được xem xét. Một trạng thái chimera được phân nhóm mới được tiết lộ một cách định tính thông qua cốt truyện lặp lại. Các trạng thái cụm được chỉ ra trong cấu hình vòng và sao của mạng không đồng nhất. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật. Một trạng thái chimera được phân nhóm mới được tiết lộ một cách định tính thông qua cốt truyện lặp lại. Các trạng thái cụm được chỉ ra trong cấu hình vòng và sao của mạng không đồng nhất. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật. Một trạng thái chimera được phân nhóm mới được tiết lộ một cách định tính thông qua cốt truyện lặp lại. Các trạng thái cụm được chỉ ra trong cấu hình vòng và sao của mạng không đồng nhất. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật. Trạng thái chimera giếng đơn và giếng kép đã được tiết lộ trong cấu trúc vòng và sao vành khuyên. Cuối cùng, một mạch điện tử tương đương cho hai dị thể ghép nối được thiết kế và nghiên cứu trong môi trường mô phỏng PSIM. Một sự kết hợp hoàn hảo được quan sát thấy giữa các kết quả thu được từ mạch tương tự được thiết kế và mô hình toán học của hai tế bào thần kinh được ghép nối, hỗ trợ thực tế rằng kết quả thu được của chúng tôi không liên quan đến một hiện vật.

2.Phân tích năng lượng của việc bùng nổ tế bào thần kinh Hindmarsh-Rose với khớp nối trễ thời gian ( arXiv )

Tác giả: Abdelmalik Moujahid , Fernando Vadillo

Trừu tượng :Mô hình toán học là một công cụ quan trọng để nghiên cứu vai trò của sự chậm trễ trong các hệ thống thần kinh và đánh giá ảnh hưởng của nó đối với hoạt động truyền tín hiệu của các tế bào thần kinh ghép nối. Các mô hình cho tế bào thần kinh bị trì hoãn thường được sử dụng để biểu diễn động lực của tế bào thần kinh thực, nhưng hiếm khi để đánh giá năng lượng cần thiết để duy trì các động lực này. Trong công trình này, chúng tôi giải quyết những câu hỏi này từ góc độ năng lượng bằng cách xem xét một cặp tế bào thần kinh bùng nổ Hindmarsh-Rose được ghép nối bằng cách ghép nối trễ thời gian tương hỗ với các khớp thần kinh điện và hóa học. Chúng tôi kiểm tra mức tiêu thụ năng lượng trung bình cần thiết để duy trì hành vi hợp tác và định lượng sự đóng góp của các khớp thần kinh vào tổng mức tiêu thụ năng lượng. Chúng tôi cho thấy rằng không giống như ghép điện, trong đó thời gian trễ xuất hiện để giảm trọng lượng tương đối tức thời trung bình của đóng góp khớp thần kinh,

3.Đồng bộ hóa Mạng Neuron Boundary Coupled Hindmarsh-Rose ( arXiv )

Tác giả: Chi Phan , Yuncheng You

Tóm tắt: Trong công trình này, chúng tôi trình bày một mô hình toán học mới của mạng nơ-ron kết hợp ranh giới được mô tả bằng phương trình Hindmarsh-Rose khuếch tán một phần. Chúng tôi chứng minh đặc tính hấp thụ toàn cục của dòng giải pháp và sau đó là kết quả chính về sự đồng bộ tiệm cận của mạng nơ-ron này với tốc độ hàm mũ thống nhất với điều kiện cường độ khớp nối biên và tín hiệu kích thích vượt quá ngưỡng định lượng về mặt tham số.

4.Phân tích các mô hình tế bào thần kinh loại Hindmarsh-Rose bậc hai và ba chiều bậc hai và ba chiều ( arXiv )

Tác giả: Eva Kaslik

Tóm tắt: Một phân tích lý thuyết về mô hình tế bào thần kinh Hindmarsh-Rose bậc hai và ba chiều được trình bày, tập trung vào các đặc tính ổn định và sự xuất hiện của phép phân đôi Hopf, liên quan đến thứ tự phân đoạn của hệ thống được chọn làm tham số phân nhánh. Với mục đích làm mẫu và xác thực các kết quả lý thuyết, các mô phỏng số cũng được thực hiện, điều này cho thấy hành vi bùng nổ phong phú trong hệ thống nhanh chậm theo thứ tự phân số ba chiều.

5. đồng bộ hóa hiệu quả các tế bào thần kinh Hindmarsh-Rose kết hợp với cấu trúc thích ứng ( arXiv )

Tác giả: A. Moujahid , A. d'Anjou , FJ Torrealdea

Trừu tượng :Việc sử dụng các gai để truyền thông tin giữa các vùng não ngụ ý sự đồng bộ hóa hoàn toàn hoặc một phần của các tế bào thần kinh liên quan. Mức độ đồng bộ hóa mà hai hệ thống ghép nối đạt được và chi phí năng lượng để duy trì hoạt động đồng bộ hóa của chúng phụ thuộc nhiều vào bản chất của các hệ thống. Đối với các hệ thống không giống hệt nhau, việc duy trì một chế độ đồng bộ về mặt năng lượng là một quá trình tốn kém. Trong công trình này, chúng tôi nghiên cứu các điều kiện mà theo đó hai tế bào thần kinh không giống nhau về điện có thể đạt được một chế độ đồng bộ hiệu quả với chi phí năng lượng thấp. Chúng tôi chỉ ra rằng mức tiêu thụ năng lượng cần thiết để duy trì chế độ đồng bộ có thể giảm một cách tự nhiên nếu tế bào thần kinh nhận có cơ chế thích ứng có thể đưa các thông số sinh học của nó gần giá trị hơn với các thông số tương ứng trong tế bào thần kinh gửi.

© Copyright 2021 - 2022 | vngogo.com | All Rights Reserved