Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ra quyết định ngẫu nhiên trong mạng lưới các bộ dao động xung được ghép đôi
Tóm tắt
Một mạng lưới phân cấp của các bộ dao động micro xung ghép đôi (MOs) có khả năng phản ứng ngẫu nhiên với một tín hiệu bên ngoài đã được nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm. Mạng lưới này bao gồm các đơn vị Ăng-ten, một Bộ phát mẫu trung tâm (CPG), và một đơn vị ra quyết định (DM). Tín hiệu bên ngoài kích thích các dao động ngược pha hoặc cùng pha trong các microcell nằm trong Ăng-ten. CPG cũng có hai chế độ động này. Chế độ nào sẽ được chấp nhận cho đơn vị CPG để phản ứng với sự xuất hiện của một chế độ động trong Ăng-ten được quyết định bởi đơn vị DM. Nhờ vào cấu hình của nó, đơn vị DM đưa ra quyết định này một cách ngẫu nhiên. Các hạt vi mô với phản ứng dao động Belousov–Zhabotinsky được sử dụng làm MOs. Việc ghép nối xung giữa các MOs được thực hiện thông qua các chùm ánh sáng được tiêu điểm vào các MOs.
Từ khóa
#mạng lưới dao động xung #ra quyết định ngẫu nhiên #ghép đôi xung #Belousov–Zhabotinsky #động học microTài liệu tham khảo
Klinshov, V.V., Collective dynamics of networks of active units with pulse coupling: a survey, Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Prikl. Nelineinaya Din., 2020, vol. 28, no. 5, pp. 465–490.
Buzsaki, G. and Freeman, W., Editorial overview: Brain rhythms and dynamic coordination, Curr. Opin. Neurobiol., 2015, vol. 31, pp. V–IX.
Neves, F.S. and Timme, M., Reconfigurable computation in spiking neural networks, IEEE Access, 2020, vol. 8, pp. 179648–179655.
Ryu, H. and Campbell, S.A., Stability, bifurcation and phase-locking of time-delayed excitatory-inhibitory neural networks, Math. Biosci. Eng., 2020, vol. 17, pp. 7931–7957.
Liang, X., Zhang, X.C., Xia, J., Ezawa, M., Zhao, Y.L., Zhao, G.P., and Zhou, Y., A spiking neuron constructed by the skyrmion-based spin torque nano-oscillator, Appl. Phys. Lett., 2020, vol. 116, p. 122402.
Spaeth, A., Tebyani, M., Haussler, D., and Teodorescu, M., Spiking neural state machine for gait frequency entrainment in a flexible modular robot, Plos One, 2020, vol. 15, p. e0240267.
Kadhim, K.L., Hermundstad, A.M., and Brown, K.S., Structured patterns of activity in pulse-coupled oscillator networks with varied connectivity, Plos One, 2021, vol. 16, p. e0256034.
Bazhanova, M.V., Krylova, N.P., Kazantsev, V.B., Khramov, A.E., and Lobov, S.A., Synchronization in a network of spiking neural oscillators with plastic connectivity, Radiophys. Quantum Electron., 2020, vol. 63, pp. 298–309.
Afifurrahman, Ullner, E., and Politi, A., Collective dynamics in the presence of finite-width pulses, Chaos, 2021, vol. 31, p. 043135.
Galinsky, V.L. and Frank, L.R., Collective synchronous spiking in a brain network of coupled nonlinear oscillators, Phys. Rev. Lett., 2021, vol. 126, p. 158102.
Gast, R., Knosche, T.R., and Schmidt, H., Mean-field approximations of networks of spiking neurons with short-term synaptic plasticity, Phys. Rev. E, 2021, vol. 104, p. 044310.
Kuramoto, Y., Phase- and center-manifold reductions for large populations of coupled oscillators with application to non-locally coupled systems, Int. J. Bifurcation Chaos, 1997, vol. 7, pp. 789–805.
Velichko, A., Putrolaynen, V., and Belyaev, M., Higher-order and long-range synchronization effects for classification and computing in oscillator-based spiking neural networks, Neural Comput. & Appl., 2021, vol. 33, pp. 3113–3131.
Taylor, A.F., Tinsley, M.R., Wang, F., Huang, Z.Y., and Showalter, K., Dynamical quorum sensing and synchronization in large populations of chemical oscillators, Science, 2009, vol. 323, pp. 614–617.
Belousov, B.P., Sbornik referatov po radiatsionnoi meditsine za 1958 g. (Collection of Short Papers on Radiation Medicine for 1958), Moscow: Medgiz, 1959, pp. 145–152.
Zhabotinsky, A.M., Periodic liquid phase reactions, Dokl. Akad. Nauk SSSR, 1964, vol. 157, no. 2, pp. 392–395.
Proskurkin, I.S., Smelov, P.S., and Vanag, V.K., Experimental verification of an opto-chemical “neurocomputer”, Phys. Chem. Chem. Phys., 2020, vol. 22, pp. 19359–19367.
Vanag, V.K., Smelov, P.S., and Klinshov, V.V., Dynamical regimes of four almost identical chemical oscillators coupled via pulse inhibitory coupling with time delay, Phys. Chem. Chem. Phys., 2016, vol. 18, pp. 5509–5520.
Feudel, U., Pisarchik, A.N., and Showalter, K., Multistability and tipping. From mathematics and physics to climate and brain-minireview and preface to the focus issue, Chaos, 2018, vol. 28, p. 033501.
Smelov, P.S., Proskurkin, I.S., and Vanag, V.K., Controllable switching between stable modes in a small network of pulse-coupled chemical oscillators, Phys. Chem. Chem. Phys., 2019, vol. 21, pp. 3033–3043.
Kuznetsov, O.P., Bounded rationality and decision-making, Iskusstv. Intell. Prinyatie reshenii, 2019, no. 1, pp. 3–15.
Mysore, S.P. and Kothari, N.B., Mechanisms of competitive selection: a canonical neural circuit framework, Elife, 2020, vol. 9, p. e51473.
Taylor, A.F., Tinsley, M.R., and Showalter, K., Insights into collective cell behaviour from populations of coupled chemical oscillators, Phys. Chem. Chem. Phys., 2015, vol. 17, pp. 20047–20055.
Mallphanov, I.L. and Vanag, V.K., Distance dependent types of coupling of chemical micro-oscillators immersed in a water-in-oil microemulsion, Phys. Chem. Chem. Phys., 2021, vol. 23, pp. 9130–9138.
De, T.K. and Maitra, A., Solution behaviour of Aerosol OT in non-polar solvents, Adv. Colloid Interface Sci., 1995, vol. 59, pp. 95–193.
Proskurkin, I.S. and Vanag, V.K., New type of excitatory pulse coupling of chemical oscillators via inhibitor, Phys. Chem. Chem. Phys., 2015, vol. 17, pp. 17906–17913.
Stankevich, N. and Volkov, E., Evolution of quasiperiodicity in quorum-sensing coupled identical repressilators, Chaos, 2020, vol. 30, p. 043122.
Canavier, C.C. and Achuthan, S., Pulse coupled oscillators and the phase resetting curve, Math. Biosci., 2010, vol. 226, pp. 77–96.
Safonov, D.A. and Vanag, V.K., Oscillatory microcells connected on a ring by chemical waves, Chaos, 2021, vol. 31, p. 063134.