Исследование стохастической модели нейронной динамики : магистерская диссертация

Abstract

В работе рассматривается дискретная нейронная модель, введенная впервые Рульковым Н.Ф., которая хорошо отражает быстро-медленную динамику нейрона. В работе проводится исследование устойчивости точек покоя и предельных циклов модели Рулькова к случайным возмущениям. В первой части изучаются точки покоя и циклы детерминированной одномерной модели, исследуется их устойчивость и проведен бифуркационный анализ. Во второй части анализируется поведение аттракторов этой модели под влиянием случайных возмущений. В третьей части проведен анализ расширенной двумерной модели, построены бифуркационные диаграммы и фазовые портреты, проведен анализ устойчивости.

This paper considers a discrete neural model pioneered by Rulkov N.F. This model clearly reflects the fast-slow dynamics of the neuron. In this paper, we study the stability of equilibrium points and limit cycles of Rulkov model to random perturbations. In the first part, we study equilibria and cycles of deterministic one-dimensional model, investigate stability and carry out the bifurcation analysis. In the second part, we analyze the behavior of the attractors under the influence of random perturbations. In the third part, the bifurcations and phase portraits of extended two-dimensional model are studied, and stability analysis is carried out.