Количественная биология > Нейроны и когниции [представлено 27 октября 2026 года] Название: " Экспериментальная модель Уилсон-Ковэна - упрощенный, но мощный способ описания деятельности крупных сетей нейронов > . Это особенно интересно, поскольку даже в относительно простой форме оно может вызвать удивительное разнообразие моделей поведения - от постоянных ритмов до сложных колебаний. Одним из ключевых факторов, влияющих на эту динамику, является наличие задержек во времени, отражающих время, необходимое для движения сигналов между нейронами. Эта статья предлагает доступное введение в модель Уилсона-Кована с уделением особого внимания тому, как эти задержки во времени влияют на его поведение. Мы изучаем основные концепции, лежащие в основе этой модели, изучим существующую литературу и внедряем некоторые количественные методы, специально разработанные для анализа таких дифференциальных уравнений задержки. Кроме того, мы предоставляем практическое учебное пособие по использованию программного обеспечения DDE-BIFTOL, демонстрирующее его применение к модели Wilson-Cowan. Загрузимый код позволяет читателю воспроизводить наши результаты и исследовать динамику модели дальше, включая код MATLAB для всех вычислений, используя DDE-BIFTOOL для продолжения, а также версии Python симуляционных кодов. Текущий контекст просмотра: q-bio.NC ссылки и цитаты загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что…
Изучение нервной динамики с задержкой во времени: подход, основанный на количественном анализе и анализе бифуркации
arXiv: 261 030,36920v 1 Annuales Type: New Humber Brieflow: The Wilson-Cowan Model — классический пример "нейральной модели массы" - упрощенного и в то же время мощного способа описания деятельности крупных сетей нейронов. Это особенно интересно, поскольку даже в относительно простой форме оно может вызвать удивительное разнообразие моделей поведения - от постоянных ритмов до сложных колебаний. Одним из ключевых факторов, влияющих на эту динамику, является наличие задержек во времени, отражающих время, необходимое для движения сигналов между нейронами. Эта статья предлагает доступное введение в модель Уилсона-Кована с уделением особого внимания тому, как эти задержки во времени влияют на его поведение. Мы изучаем основные концепции, лежащие в основе этой модели, изучим существующую литературу и внедряем некоторые количественные методы, специально разработанные для анализа таких дифференциальных уравнений задержки. Кроме того, мы предоставляем практическое учебное пособие по использованию программного обеспечения DDE-BIFTOL, демонстрирующее его применение к модели Wilson-Cowan. Скачаемый ко