Resumen

Este documento analiza la dinámica del modelo de red neural de receptores de frío. En primer lugar, examina los efectos del ruido en el estímulo neuronal en el modelo. A partir de gráficos, se muestra que existen diferencias considerables entre simulaciones puramente deterministas y las ruidosas. La distancia - se utiliza para medir cuantitativamente los efectos del ruido en los trenes de espigas. Se encuentra que los trenes de espigas observados en modelos neurales pueden ser más fuertemente afectados por el ruido para diferentes temperaturas en algunos aspectos; mientras tanto, el tren de espigas tiene una mayor variabilidad con el aumento de la intensidad del ruido. También se estudia la sincronización de la red neuronal con diferentes patrones de conectividad. Se muestra que los patrones caóticos y de alto período son más difíciles de sincronizar completamente que la situación en patrones de espiga única y bajo período. La red neuronal exhibirá varios patrones de sincronización de disparo al variar algunos parámetros clave como la fuerza de acoplamiento. Se diagnostican diferentes tipos de

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Dinámica; Receptor de frío; Efectos del ruido; Trenes de impulsos; Sincronización; Patrones de conectividad
• Keywords:Dynamics; Cold receptor; Noise effects; Spike trains; Synchronization; Connectivity patterns