Izhikevich神经元网络的主稳定函数
摘要：复杂网络系统的同步现象已经引起了许多领域的关注，其中包括神经科学，研究表明同步在大脑的许多功能和功能紊乱中起着重要作用。我们利用Master Stability Functions来研究Izhikevich神经元网络中同步状态的线性稳定性，并利用跃升矩阵的形式来实现该目标。这个工具可以允许我们正确计算Master Stability Function (MSF)的Lyapunov指数，因为Izhikevich模型在其尖峰中显示出不连续性。我们考虑了电耦合和化学耦合，以及整体和部分同步状态。我们将MSF的计算结果与模拟网络的同步误差度量进行了对比。我们特别关注电耦合和化学耦合的情况，其中存在一个错综复杂的吸引域，使得同步解对扰动更敏感。
作者：Raul P. Aristides and Hilda A. Cerdeira
论文ID：2303.13921
分类：Chaotic Dynamics
分类简称：nlin.CD
提交时间：2023-03-27