随机振荡在自组织准临界系统中产生龙王级雪崩
摘要：自适应网络机制（链接删除-生成，动态突触，动态增益）的几个模型被提出作为自组织临界性（SOC）解释神经元阵发的例子。然而，所有这些系统都呈现出围绕临界区域的随机振荡，这与标准SOC不相容。这种现象被称为自组织准临界性（SOqC）。在这里，我们对两个SOqC系统的均值场固定点进行了线性稳定性分析：一个由动态神经元增益产生的具有发放速率自适应的离散时间随机尖峰神经元的全连接网络，以及一个具有弱化突触的可激发细胞自动机。我们发现，固定点对应于在临界点丢失稳定性的稳定焦点。我们认为，当这个焦点接近变得不敏感时，人口噪声可以引发频繁进入吸收态的随机振荡。这种机制中断了振荡，产生了幂律阵发和龙王事件，在垂直图中表现为带有同步放电的条纹。我们的方法与标准SOC模型不同之处在于，它预测了这些不同类型的神经活动的共存。
作者：O. Kinouchi, L. Brochini, A. A. Costa, J. G. F. Campos, and M. Copelli
论文ID：1803.05537
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2018-10-15