脉冲神经元网络中的度同配性
摘要：度相关性是指基于其入度或出度连接两个神经元的概率增加或减少，相对于偶然情况下预期的情况。我们研究了这种相关性对一个theta神经元网络的影响。我们使用Ott/Antonsen假设来推导每个神经元期望状态的方程，然后在度空间中对这些方程进行粗粒化处理。我们通过参数化相关性系数来生成有效连通性矩阵家族，并使用这些家族的SVD分解来高效地进行粗粒化方程的数值分叉分析。我们发现，对于四种可能的度相关性类型，两种类型对网络动力学没有影响，而另外两种类型可能具有显著影响。
作者：Christian Blasche, Shawn Means and Carlo R. Laing
论文ID：2004.00206
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2020-04-02