Resumen

Un modelo matemtico cuantitativo de neuronas no slo debe incluir suficientes detalles para considerar la dinmica de las neuronas individuales, sino tambin minimizar la complejidad del modelo para que su clculo resulte cmodo. El modelo bidimensional de Prescott proporciona un buen compromiso entre la autenticidad y la eficiencia computacional de una neurona. En este trabajo se estudian las caractersticas dinmicas del modelo de Prescott bajo estimulacin elctrica externa combinando mtodos analticos y numricos. Mediante el anlisis de la distribucin del punto de equilibrio, se describe la influencia de los parmetros del modelo y del estmulo externo en las caractersticas dinmicas. Se analizan las condiciones de aparicin y el tipo de bifurcacin de Hopf en el modelo de Prescott, y se obtiene la frmula de determinacin analtica del tipo de bifurcacin de Hopf en el modelo neuronal. Se utiliza el control del filtro de lavado para cambiar el tipo de bifurcacin de Hopf, de modo que la bifurcacin de Hopf subcrtica se transforme en bifurcacin de Hopf supercrtica, a fin de realizar el cambio de las caractersticas dinmicas del modelo.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Cuantitativo; Modelo matemático; Neuronas; Modelo de Prescott; Características dinámicas; Bifurcación de Hopf
• Keywords:Quantitative; Mathematical model; Neurons; Prescott model; Dynamic characteristics; Hopf bifurcation