Suppr超能文献

受驱神经元模型的放电时间统计:解析表达式与数值计算

Firing time statistics for driven neuron models: analytic expressions versus numerics.

作者信息

Schindler Michael, Talkner Peter, Hänggi Peter

机构信息

Institut für Physik, Universität Augsburg, Universitätsstrasse 1, D-86135 Augsburg, Germany.

出版信息

Phys Rev Lett. 2004 Jul 23;93(4):048102. doi: 10.1103/PhysRevLett.93.048102.

Abstract

Analytical expressions are put forward to investigate the forced spiking activity of abstract neuron models such as the driven leaky integrate-and-fire model. The method is valid in a wide parameter regime beyond the restraining limits of weak driving (linear response) and/or weak noise. The novel approximation is based on a discrete state Markovian modeling of the full long-time dynamics with time-dependent rates. The scheme yields excellent agreement with numerical Langevin and Fokker-Planck simulations of the full nonstationary dynamics, not only for the first-passage time statistics, but also for the important interspike interval (residence time) distribution.

摘要

提出了分析表达式,以研究诸如受驱动的泄漏积分发放模型等抽象神经元模型的强迫发放活动。该方法在超出弱驱动(线性响应)和/或弱噪声限制的广泛参数范围内有效。这种新颖的近似基于具有时间依赖速率的全长时间动力学的离散状态马尔可夫建模。该方案与全非平稳动力学的数值朗之万和福克 - 普朗克模拟具有极好的一致性,不仅对于首次通过时间统计,而且对于重要的峰间期(驻留时间)分布也是如此。

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