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J-GLOBAL ID：201802266965570460   整理番号：18A0851892

構造化ネットワークに結合したHindmarsh-Roseニューロンの同期化に対するネットワーク構造の影響【JST・京大機械翻訳】

Impact of network structure on synchronization of Hindmarsh-Rose neurons coupled in structured network

著者 (2件)： Bandyopadhyay Abhirup (Department of Mathematics, National Institute of Technology, Durgapur 713 209, India) ,  Kar Samarjit (Department of Mathematics, National Institute of Technology, Durgapur 713 209, India)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 333  ページ： 194-212  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 同期の出現は,多数のマルチレベルと複雑なシステムにおける明らかに独立したエージェント間の顕著な集団現象である。同期の証拠は,基本的生物学的生物から最も洗練された人間社会への範囲である。本論文では,シグモイド結合関数を持つHindmarsh-Roseニューロンの非線形結合動的ネットワークの同期化問題を検討した。ネットワーク構造に関する同期のための十分条件を開発した。完全同期化の引力に基づく研究を,異なる構造化ネットワークに対して実行した。また,Hindmarsh-Roseニューロンの動的ネットワークの位相同期を研究した。位相同期に及ぼす複雑なネットワークの異なる構造特性の影響を解析した。Hindmarsh-Roseニューロンの同期化を評価し,ランダム,規則的,スモールワールド,スケールフリーおよびモジュールネットワークのような異なる構造化ネットワーク上で比較した。興味深いことに,高いクラスタ化係数と中性度混合パターンを有するネットワークが,より良い同期を促進することがわかった。いくつかのキメラ様状態も異なる構造ネットワークにおいて見出される。さらに,Hindmarsh-Roseニューロンの非線形結合ネットワークの同期に及ぼす時間遅れ動力学の影響を例証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相同期 ,  *ネットワーク ,  *ニューロン ,  十分条件 ,  *構造形成 ,  クラスタ化 ,  キメラ ,  *ネットワーク構造 ,  構造特性 ,  エージェント
準シソーラス用語： 複雑ネットワーク ,  時間遅れ ,  スケールフリー ,  スモールワールド ,  動的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Hindmarsh-Roseニューロン ,  結合動的複雑ネットワーク ,  同期化 ,  モジュラーネットワーク ,  小世界ネットワーク ,  集合性

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (2件)： 構造化 ,  ニューロン