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郭永丰;王琳杰;董强;娄小娟

Lévy噪声和高斯白噪声驱动的FitzHugh-Nagumo神经元模型的动力学复杂性。 （英语） Zbl 1524.92024号

数学。计算。模拟。 181, 430-443 (2021).
摘要：本文基于信息论测度（统计复杂性和归一化香农熵），研究了Lévy噪声和高斯白噪声共同激励下FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元模型的动态复杂性。由于神经元系统的势函数是不对称的，我们不仅考虑了系统的总停留时间间隔，还分别考虑了左右势阱的停留时间间隔。这里，我们使用Bandt-Pompe算法计算三个区间序列，并获得整个系统以及左右势阱的统计复杂性和归一化香农熵。最后，分析了加性噪声强度、乘性噪声强度和系统参数对系统复杂性的影响。我们发现该系统的总动力学复杂度与单个势阱的明显不同。此外，高斯白噪声和勒维噪声对系统的复杂度有不同的影响。

引用于2文件

MSC公司：

92C20美元 神经生物学
60华氏30 随机分析的应用（PDE等）
2015年1月34日 随机常微分方程的共振现象
37甲10 生成、随机和随机差分及微分方程

关键词：

FitzHugh-Nagumo神经系统;统计复杂性;归一化香农熵;勒维噪音
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Guo}等人，数学。计算。模拟。181430-443（2021年；Zbl 1524.92024年）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 阿古多夫，N.V。；Spagnolo，B.，周期驱动亚稳态的噪声增强稳定性，Phys。修订版E，64，2，第035102条第（2001）页
[2] Alarcon，T。；佩雷斯-马德里，A。；Rubi，J.M.，非势能系统中的随机共振，物理学。E版，57、5、4979-4985（1998）
[3] Anteneodo，C。；Plastino，A.R.，《López-Ruiz-Mancini-Calbet（LMC）复杂性统计度量的一些特征》，Phys。莱特。A、 223、5348-354（1996）·Zbl 1037.82500号
[4] 班特，C。；Pompe，B.，《置换熵：时间序列的自然复杂性度量》，Phys。修订稿。，88，17，第174102条，第（2002）页
[5] Van den Broeck，C。；J.M.R.帕罗多。；Toral，R.，噪声诱导的非平衡相变，物理学。修订稿。，733395-3399（1994年）
[6] 陈，C。；Kang，Y.M.，由Lévy噪声驱动的随机多序列SIS流行病模型的动力学，Commun。非线性科学。数字。模拟。，42, 379-395 (2017) ·Zbl 1473.92037号
[7] 杜布科夫，A.A。；La Cognata，A。；Spagnolo，B.，《莱维航班越障特性的分析计算问题》，J.Stat.Mech。理论实验，2009，P01002（2009）
[8] 杜布科夫，A.A。；Spagnolo，B.，《带勒维白噪声激励的Verhulst模型》，《欧洲物理学》。J.B，65，361-367（2008）·Zbl 1188.60028号
[9] Dybiec，B。；Gudowska-Nowak，E.，Lévy稳定噪声诱导跃迁：随机共振，共振激活和动态滞后，J.Stat.Mech。理论实验，5，P05004（2009）·Zbl 1459.82226号
[10] 风扇，D。；Hong，L.，具有时滞的突触耦合FHN神经元模型中的Hopf分岔分析，Commun。非线性科学。数字。模拟。，15, 1873-1886 (2010) ·Zbl 1222.37097号
[11] Fiasconaro，A。；斯帕格诺洛，B。；Ochab-Marcinek，A.，在存在免疫反应的癌症生长模型中共振激活和噪声增强稳定性的共存，Phys。E版，74、4，第041904条，pp.（2006）
[12] Fitzhhugh，R.，Hodgkin-Huxley神经方程中的阈值和高原，《普通生理学杂志》。，43, 5, 867-896 (1960)
[13] Ghosh，P.K。；Barik，D。；Ray，D.S.，量子系统中的噪声诱导跃迁，物理学。莱特。A、 342，12-21（2005年）
[14] 他，M.J。；徐伟（Xu，W.）。；Sun，Z.K.，通过统计复杂性度量的非对称双稳系统的动力学复杂性，Sci。罪。物理学。机械。阿童木。，9, 981-992 (2014)
[15] 他，M.J。；徐伟（Xu，W.）。；Sun，Z.K.，受有色噪声影响的双稳态系统中通过统计复杂性度量量化的随机共振，Int.J.Dyn。控制，1，3，254-261（2013）
[16] 霍奇金。；赫胥黎，A.F.，钠离子和钾离子通过Loligo巨大轴突膜的电流，生理学杂志。，116, 449-472 (1952)
[17] 黄，J。；陶伟（Tao，W.）。；Xu，B.，受莱维稳定噪声影响的双稳态系统的小时延效应，J.Phys。A： 数学。Gen.，44，第385101条pp.（2011）·Zbl 1227.82056号
[18] Janicki，A。；Weron，A.，《（α）稳定随机过程的模拟和混沌行为》（1994），马塞尔·德克尔：马塞尔·德克尔纽约
[19] La Cognata，A。；瓦伦蒂，D。；杜布科夫，A.A。；Spagnolo，B.，《存在勒维噪声源时两个竞争物种的动力学》，Phys。E版，82（2010）
[20] Lamberti，P.W。；马丁·M·T。；Plastino，A.，《强熵非隐私测量》，Phys。A、 3341119-131（2004）
[21] López-Ruiz，R。；Mancini，H.L。；Calbet，X.，《复杂性的统计度量》，Phys。莱特。A、 209、5-6、321-326（1995）
[22] 马丁·M·T。；Plastino，A。；Rosso，O.A.，《统计复杂性和不平衡》，《物理学》。莱特。A、 311,2126-132（2003）·Zbl 1060.60500号
[23] Murray，J.D.，《数学生物学》（1989），《施普林格：柏林施普林格》·Zbl 0682.92001号
[24] Nozaki，D。；D.J.Mar。；格里格，P。；Collins，J.J.，有色噪声对感觉神经元随机共振的影响，物理学。修订稿。，82, 2402-2405 (1999)
[25] Rebecca，L.H.，随机Runge-kutta算法。I.白噪声，物理。版本A，45，2，600-603（1992）
[26] O.A.Rosso。；Masoller，C.，《通过信息理论复杂性测量检测和量化随机和相干共振》，Phys。E版，79，4，第040106条，pp.（2009）
[27] 罗索，O.A。；Masoller，C.，《通过信息理论测量检测和量化随机共振中的时间相关性》，《欧洲物理学》。J.B，69，1，37-43（2009）
[28] 塔克维尔，H.C。；Rodriguez，R.，确定随机Fitzhugh-Nagumo神经元模型的放电时间，神经计算。，15, 143-159 (2003) ·Zbl 1031.68100号
[29] Upadhyay，R.K。；保罗，C。；Mondal，A。；Vishwakarma，G.K.，随机波动下神经元模型中生物物理参数的估计，应用。数学。计算。，329, 364-373 (2018) ·Zbl 1427.92034号
[30] Wang，Z.Q。；Xu，Y。；Yang，H.，Lévy噪声在FHN模型中诱导的随机共振，科学。中国科技。科学。，59, 3, 371-375 (2016)
[31] Weron，R.，关于模拟偏斜稳定随机变量的Chambers-Mallows-Stuck方法，Statist。普罗巴伯。莱特。，28, 2, 165-171 (1996) ·Zbl 0856.60022号
[32] 沃伦，A。；Weron，R.，《Lévy（alpha）-稳定变量和过程的计算机模拟》，379-392（1995），施普林格：施普林格-柏林-海德堡·Zbl 0835.60009号
[33] 徐伟（Xu，W.）。；Hao，M.L。；Gu，X.D.，周期性治疗肿瘤生长模型中Lévy噪声诱导的随机共振，现代物理学。莱特。B、 第28、11条，第1450085页（2014年）
[34] 徐，P.F。；Jin，Y.F。；Xiao，S.M.，相关噪声驱动的延迟三重势中的随机共振，混沌，27，第113109页，（2017）
[35] Xu，Y。；Li，J.J。；冯，J。；张海清。；徐伟（Xu，W.）。；Duan，J.Q.，Lévy双稳态系统中噪声诱导的随机共振，《欧洲物理学》。J.B，86，198（2013）·Zbl 1515.37049号
[36] Xu，Y。；Li，Y.G。；张，H。；Kurths，J.，《带有勒维噪声的基因切换系统中的开关》，《科学》。代表，631505（2016）
[37] Xu，Y。；吴，J。；杜，L。；Yang，H.，带谐波激励和Lévy噪声的遗传切换模型中的随机共振，混沌孤子分形，92，91-100（2016）·Zbl 1372.92067号
[38] 曾磊。；Bao，R。；Xu，B.，非周期随机共振中Lévy噪声的影响，J.Phys。A、 40、26、7175（2007）·Zbl 1151.65011号
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