Aproximación numérica para el modelo neuronal no lineal de integración y disparo con fugas ruidosas
Autores: Sharma, Dipty; Singh, Paramjeet; Agarwal, Ravi P.; Koksal, Mehmet Emir
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Aproximación numérica para el modelo neuronal no lineal de integración y disparo con fugas ruidosas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Ruidoso
Modelo de neurona integrate-and-fire con fugas
Ecuación de Fokker-Planck
Método de elementos finitos
Esquema numérico
Licencia
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Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Consideramos un modelo de neurona integradora y disparadora ruidosa (NLIF). La ecuación diferencial parcial no lineal dependiente del tiempo resultante (PDE) es una Ecuación de Fokker-Planck (FPE) que describe la evolución de la densidad de probabilidad. Se ha propuesto el método de elementos finitos (FEM) para resolver la PDE gobernante. En la red neuronal realista, el espacio irregular siempre está determinado. Por lo tanto, FEM puede ser utilizado para abordar esas situaciones, mientras que otros esquemas numéricos están restringidos a problemas con un espacio regular finito. También se discute la estabilidad del esquema propuesto. Se proporciona una comparación con la aproximación de diferencias finitas ponderadas esencialmente no oscilatorias (WENO) existente. Los resultados numéricos revelan que FEM puede ser un esquema mejor para la solución de este tipo de problemas de modelo. El esquema numérico también reduce el tiempo de cálculo en comparación con el tiempo requerido por otros esquemas.
Descripción
Consideramos un modelo de neurona integradora y disparadora ruidosa (NLIF). La ecuación diferencial parcial no lineal dependiente del tiempo resultante (PDE) es una Ecuación de Fokker-Planck (FPE) que describe la evolución de la densidad de probabilidad. Se ha propuesto el método de elementos finitos (FEM) para resolver la PDE gobernante. En la red neuronal realista, el espacio irregular siempre está determinado. Por lo tanto, FEM puede ser utilizado para abordar esas situaciones, mientras que otros esquemas numéricos están restringidos a problemas con un espacio regular finito. También se discute la estabilidad del esquema propuesto. Se proporciona una comparación con la aproximación de diferencias finitas ponderadas esencialmente no oscilatorias (WENO) existente. Los resultados numéricos revelan que FEM puede ser un esquema mejor para la solución de este tipo de problemas de modelo. El esquema numérico también reduce el tiempo de cálculo en comparación con el tiempo requerido por otros esquemas.