Population Dynamics in Networks of Izhikevich Neurons with Global Delayed Coupling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We investigate the collective dynamics of a network of heterogeneous Izhikevich neurons with global constant-delay coupling using a mean-field approximation, valid in the thermodynamic limit. The introduction of a biologically motivated synaptic current expression and a spike frequency adaptation mechanism give rise to significantly different bifurcation structures. Our study emphasizes the impact of heterogeneity in the quenched current, adaptation intensity, and synaptic delay on the emergence of collective oscillations. The effects of heterogeneity and adaptation vary across different scenarios but essentially result from the balance of excitatory drives, including input currents that cause neurons to spike, adaptation currents that terminate spiking, and synaptic currents that predominantly favor spiking in excitatory networks but hinder it in inhibitory cases. Our perturbation and bifurcation analysis reveal interesting transitions in the behavior in both limits of extremely weak heterogeneity and coupling strength. Finally, our analysis indicates that synaptic delays exhibit little impact on the generation of collective oscillations in weakly coupled heterogeneous networks. This effect becomes more pronounced with increasing heterogeneity. Moreover, a larger delay does not necessarily enhance the likelihood of oscillations, especially in weakly adapting neural networks. Beyond that, delays primarily function as an excitatory drive, promoting the emergence of oscillations and even inducing new macroscopic dynamics. Specifically, torus bifurcations may occur in a single population of neurons without an external drive, serving as a crucial mechanism for the emergence of population bursting with two nested frequencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».