Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/132320
Название: Stochastic generation of bursting oscillations in the spiking region of a 3D neuron model with the Lukyanov-Shilnikov bifurcation
Авторы: Slepukhina, E.
Ryashko, L.
Дата публикации: 2022
Издатель: American Institute of Physics Inc.
Библиографическое описание: Slepukhina, E & Ryashko, L 2022, Stochastic generation of bursting oscillations in the spiking region of a 3D neuron model with the Lukyanov-Shilnikov bifurcation. в MD Todorov (ред.), Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences - 13th International Hybrid Conference for Promoting the Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences, AMiTaNS 2021., 050012, AIP Conference Proceedings, Том. 2522, American Institute of Physics Inc., 13th International Hybrid Conference for Promoting the Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences, AMiTaNS 2021, Albena, Болгария, 24/06/2021. https://doi.org/10.1063/5.0100926
Slepukhina, E., & Ryashko, L. (2022). Stochastic generation of bursting oscillations in the spiking region of a 3D neuron model with the Lukyanov-Shilnikov bifurcation. в M. D. Todorov (Ред.), Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences - 13th International Hybrid Conference for Promoting the Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences, AMiTaNS 2021 [050012] (AIP Conference Proceedings; Том 2522). American Institute of Physics Inc.. https://doi.org/10.1063/5.0100926
Аннотация: A stochastic three-dimensional neuron model with the Lukyanov-Shilnikov bifurcation is studied. We show that in the parameter region where the deterministic system exhibits tonic spiking regime with a single stable limit cycle, noise can induce bursting activity. This stochastic phenomenon is confirmed by changes in spacial and temporal characteristics of oscillations. The probabilistic mechanism of the stochastic generation of bursting is studied by means of the stochastic sensitivity functions and Mahalanobis metrics. © 2022 Author(s).
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/132320
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Конференция/семинар: 24 June 2021 through 29 June 2021
Дата конференции/семинара: 13th International Hybrid Conference for Promoting the Application of Mathematics in Technical and Natural Sciences, AMiTaNS 2021
Идентификатор SCOPUS: 85140209151
Идентификатор PURE: 8b747021-de34-4b08-ba90-5876a5a14e31
31047938
ISSN: 0094-243X
ISBN: 978-073544361-7
DOI: 10.1063/5.0100926
Сведения о поддержке: Russian Science Foundation, RSF, (N 21-11-00062)
The work was supported by Russian Science Foundation (N 21-11-00062).
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85140209151.pdf643,72 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.