https://zbmath.org/atom/cc/92C20 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.34046 2024-04-15T15:10:58.286558Z “黄秀琪” https://zbmath.org/authors/？q=ai:huang.xiuqi “杨洪福” https://zbmath.org/authors/？q=ai:yang.hongfu “王祥军” https://zbmath.org/authors/？q=ai:wang.siangjun （无摘要） https://zbmath.org/1530.34066 2024-04-15T15:10:58.286558Z “王春生” https://zbmath.org/authors/？q=ai:wang.chunsheng.1 “陈，韩” https://zbmath.org/authors/？q=ai:chen.han.2|陈汉一 “林润鹏” https://zbmath.org/authors/？q=ai:lin.runpeng “生，英” https://zbmath.org/authors/？q=ai:sheng.ying “娇，凤” https://zbmath.org/authors/？q=ai:jiao.feng 本文利用多时滞广义Halanay不等式研究了变时滞动力系统的渐近稳定性。他们采用基于巴拿赫收缩原理的不动点方法。作为应用，分析了具有多个时变时滞的Grossberg-Hopfield神经网络解的稳定性。审查人：Adrian Petrušel（Cluj-Napoca） https://zbmath.org/1530.68086 2024-04-15T15:10:58.286558Z “伊丽莎白·德·玛丽亚” https://zbmath.org/authors/？q=ai:de-玛丽亚·伊丽莎白塔 “Di Giusto，Cinzia” https://zbmath.org/authors/？q=ai:di-朱斯托·辛齐亚 “Laversa，Laetitia” https://zbmath.org/authors/？q=ai:laversa.laetitia 小结：在这篇文章中，我们讨论了尖峰神经网络参数的自动学习问题。生物神经元被形式化为时间自动机，突触连接被表示为自动机之间的共享通道。这种形式主义允许我们考虑几个与时间相关的方面，例如在计算每个神经元的电位值时过去输入的影响，或者不应期的存在，神经元不能发射的尖峰发射后的时间间隔。然后对所提出的模型进行形式验证：更准确地说，我们确保一些用时间逻辑公式表示的相关属性在模型中成立。验证步骤完成后，我们利用提出的模型编写一个学习突触权重值的算法，以便显示预期的行为。我们提出的技术受到了监督学习技术的启发：我们将网络的有效输出与预期输出进行比较，并在网络中反向传播适当的纠正措施。我们开发了几个案例研究，包括相互抑制网络。 https://zbmath.org/1530.92012 2024-04-15T15:10:58.286558Z “阿多罗拉塔·马拉斯科” https://zbmath.org/authors/？q=ai:marasco.addolorata “斯佩拉，埃米利亚诺” https://zbmath.org/authors/？q=ai:spera.emiliano “维托里奥·德·法尔科” https://zbmath.org/authors/？q=ai:de-法尔科·维托里奥 “Iuorio，Annalisa” https://zbmath.org/authors/？q=ai:iuorio.annalisa “卢帕斯库，卡门·阿利纳” https://zbmath.org/authors/？q=ai:lupascu.carmen-阿利纳 “塞尔吉奥·索利纳斯” https://zbmath.org/authors/？q=ai:solinas.sergio 米歇尔·米利奥雷 https://zbmath.org/authors/？q=ai:migliore.michele 作者摘要：全尺度形态和生物物理逼真模型网络旨在建模多个大脑区域，为从认知功能的电子实验到数字孪生实现的重大科学进步提供了宝贵的工具。由于目前超级计算机系统在计算能力和内存需求方面的技术限制，这些网络必须使用（至少）简化的神经元来实现。给出了一类在精度和计算效率之间取得合理折衷的模型，该模型由广义泄漏积分和火焰模型以及合适的初始和更新条件补充而成。然而，我们发现这些模型无法重现海马等大脑区域神经元所表现出的复杂且高度可变的放电动力学。在这项工作中，我们提出了一个适用于海马CA1神经元和中间神经元的自适应广义leaky积分并射模型，其中放电动力学的非线性性质通过线性常微分方程成功地再现，该方程配备了非线性且更真实的初始和更新条件，这完全取决于外部刺激电流。平衡稳定性的数学分析以及膜电位分析解的单调性允许（i）确定模型参数的一般约束，减少基于尖峰时间的优化过程的计算成本，以响应一组恒定电流注入；（ii）确定额外的限制条件，以定量再现和预测85个神经元和中间神经元的实验痕迹，以响应使用恒定和分段恒定电流注入的任何刺激方案。最后，该方法允许轻松实现一个程序，以创建具有数学控制的放电特性的神经元的无限副本，从统计上与实验没有区别，从而更好地再现真实网络中观察到的放电场景的完整范围和可变性。审核人：金亮（上海） https://zbmath.org/1530.92025 2024-04-15T15:10:58.286558Z “Abtout，Annia” https://zbmath.org/authors/？q=ai:abtout.annia “Reingruber，于尔根” https://zbmath.org/authors/？q=ai:reingruber.jurgen 摘要：脊椎动物视网膜中的视杆和视锥感光细胞是视觉的主要感觉神经元。他们利用依赖于反馈的信号转导途径将光转化为电流。众所周知，操纵\（\text｛Ca｝^｛2+｝\）动力学会影响反应形状和光感受器灵敏度，但这些影响的精确量化仍不清楚。我们将数值模拟与数学分析相结合，在小鼠视网膜上实现了这一任务。我们考虑了一个简约的光传导模型，该模型将负（Ca}^{2+}）反馈引入到环GMP的合成中，并通过快速缓冲反应改变（Ca}^{2+/}）动力学。根据感光体的类型，我们导出了感光体在足够暗的光线条件下工作的分析结果。我们利用这些结果从概念上和定量上了解了响应波形和振幅如何依赖于潜在的生物物理过程和反馈。在缓冲量较低的情况下，（Ca}^{2+}）浓度随电流成比例变化，对闪光的响应是单相的。随着缓冲的增加，（Ca}^{2+}）浓度的变化相对于电流变得延迟，从而引起阻尼振荡和双相波形。这表明双相反应不一定是缓慢缓冲反应的表现。我们获得了峰值闪光幅度与光强的函数关系的解析近似值，这表明了感光器灵敏度如何依赖于生物物理参数。最后，我们研究了改变细胞外（Ca）浓度对反应的影响。 https://zbmath.org/1530.92026 2024-04-15T15:10:58.286558Z “丹尼尔·安德森” https://zbmath.org/authors/？q=ai:anderson.daniel-米 “Brager，Danielle C.” https://zbmath.org/authors/？q=ai:brager.danielle-c（c） “安东尼·基尔斯利” https://zbmath.org/authors/？q=ai:kearsley.anthony-何塞 摘要：我们建立了视网膜感光细胞的数学模型。我们专注于视杆和视锥外节动力学以及与视网膜色素上皮细胞相关的营养源的相互作用。已知视网膜中的视杆和视锥密度（视网膜表面单位面积的数量）具有显著的空间依赖性，视锥主要位于中央凹附近，视杆主要位于中央窝以外。我们的模型解释了视杆和视锥光感受器密度的空间依赖性以及营养物质扩散的可能性。我们提出了平衡解和动态解，讨论了它们与现有模型的关系，并通过与现有的空间和时间感光特性实验测量值的比较来估计模型参数。我们的模型与恒河猴黄斑区光感受器外节空间依赖性再生的现有数据进行了很好的比较。我们的预测也与健康人体中央凹附近光感受器外段长度的空间依赖性的现有数据相一致。我们主要关注健康的眼睛，但我们的模型可以作为未来研究各种视网膜病变、眼睛相关损伤以及这些疾病治疗的基础。 https://zbmath.org/1530.92027 2024-04-15T15:10:58.286558Z “李，宋婷” https://zbmath.org/authors/？q=ai:li.songting “大卫·W·麦克劳林” https://zbmath.org/authors/？q=ai:mclaughlin.david-w个 “周，道格拉斯” https://zbmath.org/authors/？q=ai:zhou.douglas 摘要：神经元通过整合从树突接收到的时空兴奋性（E）和抑制性（I）突触输入进行计算。树突状细胞整合的研究对于理解神经元信息处理至关重要。然而，树突整合的定量规则及其数学模型仍有待充分阐明。本文通过理论和计算方法研究了神经元-树突状细胞的整合。基于被动电缆理论，引入了一种基于PDE的空间分支树状结构电缆神经元模型来描述神经元阈下膜电位动力学，并推导了基于电导的突触输入响应的解析解。利用解析解，确定了一个双线性树突整合规则，它表征了从树突接收多个时空突触输入时体细胞膜电位的变化。此外，基于PDE的电缆神经元模型被简化为基于ODE的点神经元模型，并继承了双线性树突状积分的特点，从而提供了一个包含某些重要树突状函数的神经元模拟的有效计算框架。通过在真实神经元模拟中的数值验证，上述结果进一步扩展到活动树突。我们的工作为空间神经元动力学的研究提供了一个全面、系统的理论和计算框架。{\copyright}2021作者。\textit{纯数学和应用数学通讯}由威利期刊有限责任公司出版。 https://zbmath.org/1530.92028 2024-04-15T15:10:58.286558Z “拉赫曼，尼珠” https://zbmath.org/authors/？q=ai:rahman.nizhum “Oelz，Dietmar B.” https://zbmath.org/authors/？q=ai:oelz.dietmar-b条 小结：在这项研究中，我们考虑了以轴突轴瞬时膨胀为特征的大囊泡的轴突运输。我们的目标是建立一个数学模型，该模型能够捕获此类囊泡与膜相关周期性细胞骨架结构（MPS）的动态机械相互作用。它由规则间隔的肌动蛋白环组成，与轴突的纵向横切，并参与轴突的径向收缩。建立了一个力平衡方程组，将横环描述为粘弹性Kelvin-Voigt单元。在均质极限下，我们将模型重新定义为膜下多磺酸粘多糖与大囊泡相互作用的自由边界问题。我们导出了一个非线性力-速度关系作为准稳态解。通过计算，我们分析了囊泡大小对传输速度的依赖性，并使用渐近近似将其表示为可以通过实验进行测试的幂律。 https://zbmath.org/1530.92029 2024-04-15T15:10:58.286558Z “杨，菲菲” https://zbmath.org/authors/？q=ai:yang.feifei “马，军” https://zbmath.org/authors/？q=ai:ma.jun网址 “任国栋” https://zbmath.org/authors/？q=ai:ren.guodong 小结：通道电流具有明显的磁场效应，电磁场或电刺激的任何变化都会有效地改变膜电位。一个可行的神经元模型认为，独特的物理特性更适合模拟伴随能量水平变化的神经活动。约瑟夫森结（JJ）连接到神经电路，用于估计外部磁场的影响，两个电容器通过线性电阻器连接，用于模拟细胞膜两侧的电容场。计算了它的等效哈密尔顿能量，以显示点火模式与能级之间的关系。施加噪声干扰以预测相干共振的发生，生物物理神经元被激发以呈现更高的能量水平。这种新的神经元模型可以解决场效应和细胞膜的生物物理性质，将其视为双电容器中电容场的组合。它可以模拟外膜和内膜的物理性质，双膜之间的能量交换解释了神经活动中的能量机制。电容场之间的时变能量差异对于支持连续点火活动至关重要。JJ通道可识别外部磁场的微小变化，在膜或离子通道上存在噪声激励的相干共振下，规则性稳定。 https://zbmath.org/1530.92030 2024-04-15T15:10:58.286558Z “姚，魏” https://zbmath.org/authors/？q=ai:yao.wei.1 “李英晨” https://zbmath.org/authors/？q=ai:li.yingchen “欧智浩” https://zbmath.org/authors/？q=ai:ou.zhihao “孙明珠” https://zbmath.org/authors/？q=ai:sun-mingzhu “马，琼旭” https://zbmath.org/authors/？q=ai:ma.qiongxu “丁光宏” https://zbmath.org/authors/？q=ai:ding.guanghong （无摘要）