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J-GLOBAL ID：201902283285995751   整理番号：19A2289393

複雑ネットワーク上の非対称双方向結合ニューロンにおける時空間同期【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal synchronization in asymmetrically bidirectionally coupled neurons over a complex network

著者 (3件)： Khan Mohammad Ali (Department of UG and PG Mathematics, Ramananda College, Bishnupur, Bankura, West Bengal, India) ,  Maity Debjani (Department of Mathematics, Bankura University, Bankura, West Bengal, India) ,  Jabeen Syeda Darakhshan (Department of Mathematics, Birla Institute of Technology, Mesra, Ranchi, India)
資料名： International Journal of Modern Physics B. Condensed Matter Physics, Statiscal Physics, Applied Physics  (International Journal of Modern Physics B. Condensed Matter Physics, Statiscal Physics, Applied Physics)
巻： 33  号： 19  ページ： 1950213  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0396A  ISSN： 0217-9792  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークにおける遅延結合カオスシステムの時空間同期活動は,人体のニューロンを通しての通信を理解するために非常に重要である。本論文では,複雑なネットワークにおける均一な一次元遅延結合ニューロンモデルを提示した。著者らは,リンクがあらゆる時間ステップで確率的に更新されるネットワークモデルを設計した。このモデルにおいて,ネットワークのノードは通常の対称結合の代わりに双方向的に非対称的に結合される。さらに,ネットワークの同期現象に及ぼすリンクと遅延項の動的ランダム更新の影響を解析した。同期固定点はニューロンのネットワークにおいて数値的に見出される。解析的に,同期固定点と周期2軌道の安定性範囲を決定し,数値シミュレーション結果と非常に良く一致した。さらに,数値シミュレーション結果を示し,解析結果と非常に良く一致することを見出した。興味あることに,このモデルでは,周期2と周期4の動力学が,以前には観測されなかった弱い結合に対して現れることを見出した。さらに,同期カオスの存在を確認するために,時系列データと最大Lyapunov指数をプロットした。Copyright 2019 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無秩序系 ,  一次元 ,  カオス ,  シミュレーション ,  *対称性 ,  *ネットワーク ,  *ニューロン ,  *非対称性
準シソーラス用語： Lyapunov指数 ,  時系列データ ,  数値シミュレーション ,  同期現象 ,  ネットワークモデル ,  時間ステップ ,  神経回路網モデル ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 遅延結合ニューロンモデル ,  結合写像格子(CML) ,  時空間同期

分類 (2件)： 電子輸送の一般理論  (BM03020C) ,  機械的性質  (YH02022L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 複雑ネットワーク ,  非対称 ,  双方向 ,  ニューロン ,  時空間