Циклопные режимы в сети тета-нейронов с отталкивающими связями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ансамбли фазовых осцилляторов широко применяются в качестве базовой модели, описывающей возникновение коллективной динамики в многокомпонентных реальных объектах, включая нейронные сети, популяции химических осцилляторов, электрические и социальные сети. Модель Курамото одномерных или двумерных фазовых осцилляторов является ключевым примером таких систем, которые могут демонстрировать нетривиальную коллективную динамику, включая полную, частичную или индуцированную асимметрией синхронизацию, химерные состояния, уединённые состояния, кластерные режимы, градиентные состояния. Примечательно, что полная синхронизация является доминирующим ритмом, вызываемым ростом силы связи в классической модели Курамото. Распределённые и кластерные распределённые состояния обычно наблюдаются в сетях Курамото с отталкивающей связью; однако полного понимания, при каких условиях тот или иной ритм может возникнуть и стать устойчивым в широкой области фазового пространства, нет.

Не менее важным для понимания связи сетей осцилляторов Курамото с реальными физическими системами является определение роли компонент взаимодействия более высокого порядка, которые представляют собой члены разложения в ряд Фурье общей 2π-периодической функции силы связи [1]. Добавление слагаемых более высокого порядка к функции связи в классической модели осцилляторов Курамото может приводить к мультистабильности синхронных состояний. Однако роль мод связи более высокого порядка в ритмогенезе сетей с отталкивающим взаимодействием ещё предстоит установить.

В данной работе представлены существенные шаги к решению этой критической проблемы для сетей фазовых осцилляторов Курамото–Сакагучи с отталкивающими связями, содержащими гармоники высокого порядка. Сначала устанавливается, что двухкластерные и трёхкластерные состояния являются доминирующими ритмами в слабоотталкивающих сетях с чётным и нечётным числом осцилляторов со связью, содержащей только первую гармонику. Трёхкластерные режимы при этом образованы двумя когерентными по фазе кластерами равного размера и одним уединённым осциллятором. Эти триподные состояния можно рассматривать как гибридный режим, сочетающий химеру двух больших кластеров с одиночным уединённым состоянием. Обращаясь к греческой мифологии, мы называем эти трёхкластерные режимы циклопными состояниями, где одиночный осциллятор и синхронные кластеры представляют соответственно глаз и плечи циклопа. Особо отметим, что добавление мод связи более высокого порядка приводит к глобальной устойчивости циклопных состояний практически во всём диапазоне значений фазового сдвига, контролирующего степень отталкивания элементов [2].

Помимо осцилляторов Курамото, мы показываем, что этот эффект сильно проявляется в сетях тета-нейронов с адаптивной связью. На более общем уровне наши результаты предлагают варианты для поиска доминирующих ритмов в физических и биологических сетях с отталкивающими связями.

Полный текст

Ансамбли фазовых осцилляторов широко применяются в качестве базовой модели, описывающей возникновение коллективной динамики в многокомпонентных реальных объектах, включая нейронные сети, популяции химических осцилляторов, электрические и социальные сети. Модель Курамото одномерных или двумерных фазовых осцилляторов является ключевым примером таких систем, которые могут демонстрировать нетривиальную коллективную динамику, включая полную, частичную или индуцированную асимметрией синхронизацию, химерные состояния, уединённые состояния, кластерные режимы, градиентные состояния. Примечательно, что полная синхронизация является доминирующим ритмом, вызываемым ростом силы связи в классической модели Курамото. Распределённые и кластерные распределённые состояния обычно наблюдаются в сетях Курамото с отталкивающей связью; однако полного понимания, при каких условиях тот или иной ритм может возникнуть и стать устойчивым в широкой области фазового пространства, нет.

Не менее важным для понимания связи сетей осцилляторов Курамото с реальными физическими системами является определение роли компонент взаимодействия более высокого порядка, которые представляют собой члены разложения в ряд Фурье общей 2π-периодической функции силы связи [1]. Добавление слагаемых более высокого порядка к функции связи в классической модели осцилляторов Курамото может приводить к мультистабильности синхронных состояний. Однако роль мод связи более высокого порядка в ритмогенезе сетей с отталкивающим взаимодействием ещё предстоит установить.

В данной работе представлены существенные шаги к решению этой критической проблемы для сетей фазовых осцилляторов Курамото–Сакагучи с отталкивающими связями, содержащими гармоники высокого порядка. Сначала устанавливается, что двухкластерные и трёхкластерные состояния являются доминирующими ритмами в слабоотталкивающих сетях с чётным и нечётным числом осцилляторов со связью, содержащей только первую гармонику. Трёхкластерные режимы при этом образованы двумя когерентными по фазе кластерами равного размера и одним уединённым осциллятором. Эти триподные состояния можно рассматривать как гибридный режим, сочетающий химеру двух больших кластеров с одиночным уединённым состоянием. Обращаясь к греческой мифологии, мы называем эти трёхкластерные режимы циклопными состояниями, где одиночный осциллятор и синхронные кластеры представляют соответственно глаз и плечи циклопа. Особо отметим, что добавление мод связи более высокого порядка приводит к глобальной устойчивости циклопных состояний практически во всём диапазоне значений фазового сдвига, контролирующего степень отталкивания элементов [2].

Помимо осцилляторов Курамото, мы показываем, что этот эффект сильно проявляется в сетях тета-нейронов с адаптивной связью. На более общем уровне наши результаты предлагают варианты для поиска доминирующих ритмов в физических и биологических сетях с отталкивающими связями.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Источник финансирования. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант № 22-12-00348).

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

×

Об авторах

М. И. Болотов

Институт информационных технологий, математики и механики, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: maxim.i.bolotov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород

В. О. Муняев

Институт информационных технологий, математики и механики, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

Email: maxim.i.bolotov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород

Л. А. Смирнов

Институт информационных технологий, математики и механики, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

Email: maxim.i.bolotov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород

Г. В. Осипов

Институт информационных технологий, математики и механики, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского

Email: maxim.i.bolotov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород

И. Белых

Department of Mathematics and Statistics and Neuroscience Institute, Georgia State University

Email: maxim.i.bolotov@gmail.com
США, Атланта

Список литературы

  1. Delabays R. Dynamical equivalence between Kuramoto models with first- and higher-order coupling // Chaos. 2019. Vol. 29, N 11. P. 113129. doi: 10.1063/1.5118941
  2. Munyayev V.O., Bolotov M.I., Smirnov L.A., et al. Cyclops states in repulsive kuramoto networks: the role of higher-order coupling // Phys Rev Lett. 2023. Vol. 130, N 10. P. 107201. doi: 10.1103/PhysRevLett.130.107201

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».