TAILIEUCHUNG - báo cáo hóa học: " Analysis of nonlinear noisy integrate & fire neuron models: blow-up and steady states"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Analysis of nonlinear noisy integrate & fire neuron models: blow-up and steady states | Journal of Mathematical Neuroscience 2011 1 7 DOI 2190-8567-1-7 0 The Journal of Mathematical Neuroscience a SpringerOpen Journal RESEARCH Open Access Analysis of nonlinear noisy integrate fire neuron models blow-up and steady states María J Cáceres José A Carrillo Benoit Perthame Received 29 October 2010 Accepted 18 July 2011 Published online 18 July 2011 2011 Cáceres et al. licensee Springer. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License Abstract Nonlinear Noisy Leaky Integrate and Fire NNLIF models for neurons networks can be written as Fokker-Planck-Kolmogorov equations on the probability density of neurons the main parameters in the model being the connectivity of the network and the noise. We analyse several aspects of the NNLIF model the number of steady states a priori estimates blow-up issues and convergence toward equilibrium in the linear case. In particular for excitatory networks blow-up always occurs for initial data concentrated close to the firing potential. These results show how critical is the balance between noise and excitatory inhibitory interactions to the connectivity parameter. Keywords Leaky integrate and fire models noise blow-up relaxation to steady state neural networks AMS Subject Classification 35K60 82C31 92B20 MJ Cáceres Departamento de Matemática Aplicada Universidad de Granada E-18071 Granada Spain e-mail caceresg@ JA Carrillo ICREA and Departament de Matemàtiques Universitat Autònoma de Barcelona E-08193 Bellaterra Spain e-mail carrillo@ B Perthame Laboratoire Jacques-Louis Lions UPMC CNRS UMR 7598 and INRIA-Bang F-75005 Paris France 2 - Institut Universitaire de France e-mail 0 Springer Page 2of33 Cáceres et al. 1 Introduction The classical description of the dynamics of a large set of neurons is based on de-terministic stochastic differential systems for the excitatory-inhibitory neuron network 1 2 . One of the most .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học