神经质量模型群体中的离散耦合网络同步
摘要：神经质量模型人群的网络同步问题 具有离散耦合的网络同步问题被考虑。考虑的网络是混合网络，因此应用Mikheev方法将其转化为具有时变延迟耦合的网络。因此，混合网络同步问题被简化为研究具有延迟耦合的网络同步问题，这是先前通过分析手段解决的。结果表明，拉普拉斯矩阵谱和最大采样间隔对网络动力学起决定性作用。针对具有离散耦合的5个神经质量模型人群的动力学进行了三种不同情况的模拟。第一种情况是渐近同步，当拉普拉斯矩阵的最大特征值和最大采样间隔足够小时，可以实现渐近同步。第二种情况是e-同步，当拉普拉斯矩阵的最大特征值足够小且采样间隔较大时，可以实现e-同步。最后一种情况是振荡的非同步，这在拉普拉斯矩阵特征值和采样间隔的值较大时观察到。
作者：Sergei Plotnikov
论文ID：2305.02021
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2023-05-04