外加电流和磁流下前包钦格复合体神经元中混合簇放电的动力学分析

新生哺乳动物呼吸节律的产生与pre-Btzinger复合体中神经元的节律性放电密切相关.放电行为是神经系统中一种复杂的非线性现象,表现为多种模式.混合簇放电是实验观察到的一类放电模式,其产生涉及复杂的动力学机制.磁流和电流的引入对神经元的放电模式具有重要的调节作用.我们分别探索了磁流和电流对单个pre-Btzinger复合体神经元内混合簇放电模式的影响.通过快慢分解和双参数分岔分析,研究了磁流和电流对混合簇放电的产生及转迁的动力学机制.结果表明,磁流和刺激电流都能引起混合簇个数的增减性的多次变化,不同于其它簇放电在磁流和刺激电流的作用下引起混合簇个数的单调增加或减少的现象,该结果显示了节律变化现象的多样性.本研究结果有助于揭示和解释呼吸节律中复杂节律模式的动力学机制.     

耦合pre-Bötzinger复合体中放电模式的动力学分析

混合簇放电是实验中发现的一种特殊的放电活动,其特点是在每个周期内有两种或多种不同类型的短簇放电模式,涉及极为复杂的动力学特征.运用相平面分析、快慢分析、ISI(峰峰间期)分岔序列、单参数和双参数分岔分析等方法,探究了pre-B?tzinger复合体中钙激活的非特异性阳离子电导(gCAN)和SERCA泵(VSERCA)对...     

耦合pre-B tzinger复合体神经元中混合簇放电的多时间尺度动力学分析

Pre-B tzinger复合体是新生哺乳动物呼吸节律起源的关键部位,是呼吸节律产生的中枢.本文以pre-B tzinger复合体中两个耦合的神经元为研究对象,并考虑钙离子动力学的耦合神经元模型.利用多时间尺度动力学、快慢尺度分解和分岔分析,研究混合簇同步放电模式及其产生机制,并研究了耦合神经元同相和反相簇放电类型及其同步转迁.结果表明钙离子的周期性波动对混合簇放电模式的产生有极大的影响,钙离子波动导致的时间尺度变化及分岔曲线相对位置的改变是混合簇放电产生的主要原因.本文的研究对认识pre-B tzinger中大规模网络的动力学有着重要的意义,为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些有益的思考和见解.     

耦合Pre-Botzinger复合体中神经元的反相簇放电模式及同步研究

本文以pre-B(o)tzinger复合体中两个耦合兴奋性神经元为研究对象,分别研究了耦合神经元反相簇放电类型及其同步转迁.当钠电导参数在一定范围内变化时,耦合神经元分别表现为“sup-Hopf/fold cycle”型和“fold/fold cycle”型反相簇放电.通过计算耦合神经元的簇放电内的峰相位差,进而判定反相簇放电中的峰同步行为,并且研究了反相放电的类型与同步的关系.     

Pre-Botzinger复合体中耦合神经元簇同步模式及转迁的分岔分析

Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切.泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用.本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法,研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响.结果表明,在不同初始条件下,当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold/homoclinic”型、“subHopf/homoclinic”型和反相“fold/fold cycle”型和“subHopf/fold cycle”型簇放电.本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解.     

两房室神经元模型的同步簇放电的动力学分析

研究一个具有电流反馈的两房室锥体神经元的簇放电动力学问题.首先,利用数值模拟研究了该神经元的树突和胞体两个房室之间的峰相位同步行为.其次,基于快慢动力学分析方法,给出了快子系统的双参数分岔曲线图,结果表明快子系统产生了3个余维-2分岔点,它们分别为fold-Hopf分岔点ZH、Cusp分岔点CP和Bogdanov-Takens分岔点BT.最后,根据这些余维-2分岔点确定系统存在着丰富的簇放电模式,如"fold/fold"型,"Hopf/Hopf"型,"Hopf/homoclinic"型以"fold/homoclinic"型簇振荡等,并分析研究了簇放电模式的产生以及它们之间相互转迁的动力学机理.本文的研究结果进一步表明了神经元的几何形态特性对于神经元放电模式多样性的重要影响.     

ML神经元的放电模式及时滞对神经元同步的影响

研究了单个ML神经元的放电模式及其动力学特征．通过快慢动力学分析得出随着参数的变化,神经元可以呈现出静息态、簇放电及峰放电等多种放电模式．本文同时研究了耦合强度和时滞对突触耦合的两个神经元同步的影响．在无时滞时,随着耦合强度的增大,耦合神经元的在相同步得到增强．而在某段时滞范围内,神经元在比较小的耦合强度下就能达到同步,这说明有效的时滞能够增强同步．此外,时滞只能在某些耦合强度下才对耦合系统的同步起作用．     

神经元周期放电模式的分岔

利用一种可以计算自治非线性系统周期解及周期的改进打靶法,求解了神经元电活动Rose—Hind-marsh（R-H）模型自发放电的周期解和周期;计算了周期放电的Floquet乘子并分析了周期解的分岔,如倍周期分岔,鞍-结分岔．研究结果有助于进一步理解神经放电模式转迁的动力学和生物学意义．     

耦合Hindmarsh-Rose神经元的同步放电模式及转迁

通过数值模拟和分岔分析,探究了具有不同放电模式的两电耦合Hindmarsh-Rose神经元的几乎完全同步,并研究了同步放电模式对单个个体的放电模式的依赖性.研究结果有助于我们更好地理解神经元放电模式转迁的动力学机理和生物学意义.     

不同时间尺度的慢变量引起的簇放电研究

本文基于两个重要的慢负反馈机制给出了一个组合型的胰腺β-细胞模型.在这个模型中,不同簇放电模式对快、中、慢的振荡周期具有鲁棒性,这样可以通过快振荡周期簇放电模式的快慢动力学分析得到所有簇放电的动力学机理和拓扑类型.对于快振荡周期的簇放电,较慢的慢变量α几乎为常数,较快的慢变量Cer对快子系统没有影响,因此只要考虑慢变量...     

皮层锥体神经元模型的动力学分析

簇发放是锥体神经元的一种典型特性,在确定性的信号传递和突触可塑性方面有着很重要的功能作用,本文通过对一类可产生复杂簇发放的皮层锥体神经元房室模型的研究,从非线性动力学角度对模型所产生的复杂簇发放做了详细的分析,讨论了不同电生理参数条件下,模型簇发放中所蕴含着的丰富的动力学性质,如:峰峰间距(InterSpike Intervals,ISIs)的加周期分岔和倍周期分岔等,通过模型分析结果可进一步理解皮层锥体神经元动作电位簇发放中所蕴含的丰富的发放模式和节律编码.     

基于复杂网络动力学模型的链路预测方法

链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分,当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络,首先构建了复杂网络动力学模型,然后给出了基于复杂网络动力学模型的链路预测节点中心性的量化评价指标,最后通过给出的节点中心性量化指标,提出了由复杂网络动力学模型定义的链路预测方法。通过在真实网络数据集上进行的实验表明,提出的链路预测方法较基准方法有明显的预测精度的提升。     

梁的强迫振动问题Green函数解及应用研究综述

针对一类周期激励下的广义离散Duffing系统,运用快慢分析方法,对系统状态进行数值模拟,通过分岔图和时间历程图对系统进行分析,得到不同参数下系统所表现出的新型簇发振荡模式,并探讨其与连续Duffing系统之间的联系.系统的簇发振荡模式被分为两类,一类是当慢变量穿过Fold分岔点或混沌激变点,吸引子发生转迁所诱发的各种对称式簇发振荡,另一类则是当慢变量无法穿过Fold分岔点或混沌激变点,由延迟Flip分岔所诱发的各种非对称式簇发振荡.     

TCP拥塞控制机制定量性能分析

TCP协议承载着因特网超过70%的传输流量,其拥塞控制机制可以有效地改善网络拥塞现象。剖析了慢启动、拥塞避免、快速重传、快速恢复等拥塞控制机制,研究了Tahoe、Reno、NewReno和SACK等几种常见的TCP拥塞控制算法。借助于网络模拟器NS2对这几种算法的性能进行了定量分析。结果证明：相对于Tahoe、Reno拥塞控制算法而言,NewReno和SACK TCP可以更快、更平滑地摆脱网络拥塞恢复到正常工作状态。