Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)


Для цитирования:

Преображенский И. Е., Преображенская М. М. Дискретные бегущие волны в релейной системе дифференциально-разностных уравнений, моделирующей полносвязную сеть синаптически связанных нейронов // Известия вузов. ПНД. 2024. Т. 32, вып. 5. С. 654-669. DOI: 10.18500/0869-6632-003117, EDN: GAVURR

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182
EDN: 

Дискретные бегущие волны в релейной системе дифференциально-разностных уравнений, моделирующей полносвязную сеть синаптически связанных нейронов

Авторы: 
Преображенский Игорь Евгеньевич, Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова (ЯрГУ)
Преображенская Маргарита Михайловна, Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова (ЯрГУ)
Аннотация: 

Цель. Рассмотреть систему дифференциальных уравнений с запаздыванием, которая моделирует полносвязную цепь из m + 1 нейрона с запаздывающей синаптической связью. Для этой полносвязной системы построить периодические решения в виде дискретных бегущих волн. Это означает, что все компоненты представлены одной и той же периодической функцией u(t) со сдвигом, кратным некоторому параметру Δ (который предстоит найти).

Методы. Для поиска описанных решений в настоящей работе осуществляется переход от системы к уравнению относительно неизвестной функции u(t), содержащему m упорядоченных запаздываний, отличающихся с шагом Δ. В нем выполняется экспоненциальная замена (характерная для уравнений вольтерровского типа) для того, чтобы получить релейное уравнение специального вида.

Результаты. Для полученного уравнения найдена область параметров, в которой удается построить периодическое решение с периодом T, зависящим от параметра Δ. Для найденной формулы периода T = T(Δ) удается доказать разрешимость уравнения периодов, то есть доказать существование ненулевых параметров — целого p и вещественного Δ — удовлетворяющих уравнению (m + 1)Δ = pT(Δ). Построенная функция u(t) обладает bursting-эффектом. Это означает, что u(t) имеет на периоде n высоких всплесков, после которых следует промежуток с малыми значениями.

Заключение. Существование подходящего параметра Δ обеспечивает существование периодического решения в виде дискретной бегущей волны для исходной системы. За счет выбора перестановки обеспечивается сосуществование сразу (m + 1)! периодических решений.

Благодарности: 
Работа над разделами 1 и 4 выполнена за счет гранта Российского научного фонда № 22-11-00209, https://rscf.ru/project/22-11-00209/. Работа над разделами 2 и 3 выполнена в рамках реализации программы развития регионального научно-образовательного математического центра (ЯрГУ) при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (Соглашение о предоставлении из федерального бюджета субсидии № 075-02-2024-1442)
Список источников: 
  1. Glyzin S. D., Preobrazhenskaia M. M. Multistability and bursting in a pair of delay coupled oscillators with a relay nonlinearity // IFAC-PapersOnLine. 2019. Vol. 52, no. 18. P. 109–114. DOI: 10.1016/j.ifacol.2019.12.215.
  2. Glyzin S. D., Preobrazhenskaia M. M. Two delay-coupled neurons with a relay nonlinearity. In: Kryzhanovsky B., Dunin-Barkowski W., Redko V., Tiumentsev Y. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research III. NEUROINFORMATICS 2019, Moscow, 7–11 October 2019. Studies in Computational Intelligence, vol. 856. Cham: Springer, 2020. P. 181–189. DOI: 10.1007/978-3-030-30425-6_21.
  3. Preobrazhenskaia M. M. Three unidirectionally synaptically coupled bursting neurons. In: Kryzhanovsky B., Dunin-Barkowski W., Redko V., Tiumentsev Y., Klimov V. V. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research V. NEUROINFORMATICS 2021, 18–22 октября 2021. Studies in Computational Intelligence, vol. 1008. Cham: Springer, 2022. P. 135–141. DOI: 10.1007/978-3-030-91581-0_18.
  4. Колесов А.Ю., Мищенко Е. Ф., Розов Н. Х. Об одной модификации уравнения Хатчинсона // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2010. T. 50, № 12. C. 2099–2112. DOI: 10.1134/S09655 42510120031.
  5. Глызин С. Д., Колесов А.Ю., Розов Н. Х. Релаксационные автоколебания в сетях импульсных нейронов // УМН. 2015. T. 70, № 3(423). C. 3–76. DOI: 10.4213/rm9659.
  6. Somers D., Kopell N. Rapid synchronization through fast threshold modulation // Biol. Cybern. 1993. Vol. 68. P. 393–407. DOI: 10.1007/BF00198772.
  7. Somers D., Kopell N. Anti-phase solutions in relaxation oscillators coupled through excitatory interactions // J. Math. Biol. 1995. Vol. 33. P. 261–280. DOI: 10.1007/BF00169564.
  8. Terman D. An introduction to dynamical systems and neuronal dynamics // In: Tutorials in Mathematical Biosciences I: Mathematical Neuroscience. Berlin, Heidelberg: Springer, 2005. P. 21–68. DOI: 10.1007/978-3-540-31544-5_2.
  9. Глызин С. Д., Колесов А.Ю, Розов Н. Х. Об одном способе математического моделирования химических синапсов // Дифференциальные уравнения. 2013. T. 49, № 10. С. 1227–1244. DOI: 10.1134/S0374064113100014.
  10. Преображенская М. М. Релаксационные циклы в модели синаптически взаимодействующих осцилляторов // Моделирование и анализ информационных систем. 2017. T. 24, № 2. С. 186–204. DOI: 10.18255/1818-1015-2017-2-186-204.
  11. Преображенская М. М. Импульсно-рефрактерный режим в кольцевой цепи синаптически связанных осцилляторов нейронного типа // Модел. и анализ информ. систем. 2017. Т. 24, № 5. C. 550–566. DOI: 10.18255/1818-1015-2017-5-550-566.
  12. Глызин С. Д., Колесов А.Ю. Об одном способе математического моделирования электрических синапсов // Дифференц. уравнения. 2022. Т. 58, № 7. C. 867–881. DOI: 10.31857/S03740 64122070019.
  13. Глызин С. Д., Колесов А.Ю. Периодические режимы двухкластерной синхронизации в полносвязных сетях нелинейных осцилляторов // ТМФ. 2022. Т. 212, № 2. C. 213–233. DOI: 10.4213/tmf10191.
  14. Глызин Д. С., Глызин С. Д., Колесов А.Ю. Охота на химер в полносвязных сетях нелинейных осцилляторов // Известия вузов. ПНД. 2022. Т. 30, № 2. C. 152–175. DOI: 10.18500/0869- 6632-2022-30-2-152-175.
  15. Глызин С. Д., Колесов А.Ю. Бегущие волны в полносвязных сетях нелинейных осцилляторов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2022. Т. 61, № 1. С. 71–89. DOI: 10.31857/S0044466 922010070.
  16. Глызин С. Д., Колесов А.Ю, Розов Н. Х. Явление буферности в кольцевых генных сетях // ТМФ. 2016. Т. 187, № 3. C. 560–579. DOI: 10.4213/tmf9052.
Поступила в редакцию: 
04.02.2024
Принята к публикации: 
21.03.2024
Опубликована онлайн: 
09.08.2024
Опубликована: 
30.09.2024