Levy噪声诱导自引起的随机共振在一种膜电阻神经元中
摘要：自激诱导随机共振（SISR）是一种微妙的共振机制，它需要兴奋性系统的随机和确定性时间尺度之间的非平凡比例极限，导致在没有噪声的情况下不存在的极限周期行为的出现。以前关于神经系统中SISR的所有研究都只考虑了理想化的高斯白噪声。此外，这些研究忽视了神经元电生理特性之一：其记忆电阻特性。在本文中，首先我们展示了在兴奋性区域，Levy时间尺度（遵循幂率律，不像高斯噪声遵循Kramers定律）与确定性时间尺度（由奇异参数控制）的渐近匹配也能引发强烈的SISR。此外，我们还表明，Levy噪声引发的SISR程度并不总是高于高斯噪声。其次，我们显示，对于两种类型的噪声，神经元的两种记忆电阻性质对SISR的程度产生相反的影响：控制膜电势与磁通的调制的反馈增益参数越强，控制磁通饱和的反馈增益参数越弱，SISR的程度越高。最后，我们显示，无论是哪种类型的噪声，记忆电阻神经元的SISR程度始终高于非记忆电阻神经元。我们的结果可能在设计在噪声环境中运行的神经形态电路中找到应用。
作者：Marius E. Yamakou and Tat Dat Tran
论文ID：2012.03032
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2021-04-26