Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Десинхронизация и колебательность в возбудимых сетях ФитцХью—Нагумо

https://doi.org/10.17587/mau.24.292-299

Полный текст:

Аннотация

Изучение динамики сложных сетевых систем является одной из актуальных задач. Сетевые системы могут пребывать в различных состояниях, начиная от полной синхронизации, когда все системы в сети ведут себя согласованно, заканчивая полной десинхронизацией, т. е. полной рассогласованностью в функционировании систем. Явление синхронизации уже изучено достаточно хорошо: введены математические определения синхронизации, предложены алгоритмы исследования синхронизации, получены условия синхронизации для различных типов сетевых систем. Однако не так много работ на текущий момент посвящено исследованию десинхронизации. В данной работе вводится определение десинхронизации по выходу для сетей из нелинейных систем. Рассматриваются определения колебательности по Якубовичу, и устанавливается связь между колебательностью и десинхронизацией в сетях из возбудимых нелинейных систем. Возбудимые системы являются устойчивыми, поэтому колебания в них отсутствуют. Добавление связей между такими системами может привести к возникновению колебаний. Выводятся условия колебательности для диффузионно-связанных сетей из простейших моделей нейронов ФитцХью—Нагумо. Сначала рассматривается случай простейший сети из двух связанных систем ФитцХью—Нагумо, а затем результат обобщается на случай из нескольких систем. Спектр матрицы Лапласа играет ключевую роль в динамике таких сетей. Получено условие, связывающее параметры единичной системы, входящей в сеть, и собственные числа матрицы Лапласа, которое устанавливает, будет ли сеть колебательной или нет. Число систем, которые будут генерировать колебания в такой сети, зависит от числа собственных чисел матрицы Лапласа, удовлетворяющих полученным условиям. Полученные аналитические результаты подтверждаются проведенным численным моделированием. Приводятся результаты моделирования полной десинхронизации в сети, когда все системы начинают колебаться, а также химероподобного состояния, при котором колеблется лишь часть систем, а остальные находятся в покое.

Об авторе

С. А. Плотников
Институт проблем машиноведения Российской академии наук
Россия

канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр.

г. Санкт-Петербург



Список литературы

1. Блехман И. И. Синхронизация в природе и технике. М.: Наука, 1981. 352 с.

2. Pikovsky A., Rosenblum M., Kurths J. Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. 411 p.

3. Фрадков А. Л. Кибернетическая физика: принципы и примеры. СПб.: Наука, 2003. 208 с.

4. Ma C., Yang Q., Wu X., Lu J. Cluster synchronization: from single-layer to multi-layer networks // Chaos. 2019. Vol. 29. P. 123120.

5. Kuramoto Y., Battogtokh D. Coexistence of coherence and incoherence in nonlocally coupled phase oscillators // Nonlinear Phenom. Complex Syst. 2002. Vol. 4. P. 380—385.

6. Panaggio M. J., Abrams D. M. Chimera states: coexistence of coherence and incoherence in networks of coupled oscillators // Nonlinearity. 2015. Vol. 28, N. 3. P. R67.

7. Schnitzler A., Munks C., Butz M., Timmermann L., Gross J. Synchronized brain network associated with essential tremor as revealed by magnetoencephalography // Mov. Disorders. 2009. Vol. 24, N. 11. P. 1629—1635.

8. Wong R. K., Traub R. D., Miles R. Cellular basis of neuronal synchrony in epilepsy // Adv. Neurol. 1986. Vol. 44. P. 583—592.

9. Hammond C., Bergman H., Brown P. Pathological synchronization in Parkinson’s disease: networks, models and treatments // Trends Neurosci. 2007. Vol. 30, N. 7. P. 357—364.

10. Джунусов И. А., Фрадков А. Л. Синхронизация в сетях линейных агентов с обратными связями по выходам // АиТ. 2011. № 8. С. 41—52.

11. Panteley E., Loria A. Synchronization and dynamic consensus of heterogeneous networked systems // IEEE Trans. Automat. Control. 2017. Vol. 62, N. 8. P. 3758—3773.

12. Steur E., Tyukin I., Nijmeijer H. Semipassivity and synchronization of diffusively coupled neuronal oscillators // Phys. D. 2009. Vol. 328, N. 21. P. 2119—2128.

13. Plotnikov S. A., Fradkov A. L. Desynchronization control of FitzHugh-Nagumo networks with random topology // IFACPapersOnLine. 2019. Vol. 52, N. 16. P. 640—645.

14. Имангазиева А. В. Синхронизация сети нелинейных объектов с запаздыванием по состоянию в условиях неопределенности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21. № 5. С. 266—273.

15. Franci A., Chaillet A., Panteley E., Lamnabhi-Lagarrigue F. Desynchronization and inhibition of Kuramoto oscillators by scalar mean-field feedback // Math. Control Signals Syst. 2012. Vol. 24. P. 169—217.

16. Zhao Y., Feng Z. Desynchronization in synchronous multi-coupled chaotic neurons by mix-adaptive feedback control // J. Biol. Dyn. 2013. Vol. 7, N. 1. P. 1—10.

17. Plotnikov S. A., Fradkov A. L. Desynchronization in oscillatory networks based on Yakubovich oscillatority // IFAC PapersOnLine. 2020. Vol. 53, N. 2. P. 1037—1042.

18. Якубович В. А. Частотные условия автоколебаний в нелинейных системах с одной стационарной нелинейностью // Сиб. Мат. Журн. 1973. Т. 14. № 5. С. 1100—1129.

19. Томберг Э. А., Якубович В. А. Условия автоколебаний в нелинейных системах // Сиб. Мат. Журн. 1989. Т. 30. № 4. С. 180—195.

20. Томберг Э. А., Якубович В. А. Об одной задаче Смейла // Сиб. Мат. Журн. 2000. Т. 41, № 4. С. 926—928.

21. FitzHugh R. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane // Biophys. J. 1961. Vol. 1, N. 6. P. 445—466.

22. Nagumo J., Arimoto S., Yoshizawa S. An active pulse transmission line simulating nerve axon // Proc. IRE. 1962. Vol. 50, N. 10. P. 2061—2070.

23. Ефимов Д. В., Фрадков А. Л. Условия колебательности по Якубовичу для нелинейных систем // Вестн. СПбГУ. 2006. Т. 1, № 4. С. 28—40.

24. Hodgkin A. L., Huxley A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Physiol. 1952. Vol. 117, N. 4. P. 500—544.

25. Arenas A., DÍaz-Guilera A., Kurths J., Moreno Y., Zhou C. Synchronization in complex networks // Phys. Rep. 2008. Vol. 469, N. 3. P. 93—153.

26. Rosenblum M. G., Pikovsky A. S., Kurths J. Phase synchronization of chaotic oscillators // Phys. Rev. Lett. 1996. Vol. 76. P. 1804—1807.

27. Афраймович В. С., Веричев Н. Н., Рабинович М. И. Стохастическая синхронизация колебаний в диссипативных системах // Изв. вузов. Радиофизика. 1986. Т. 29. № 9. С. 1050—1060.

28. He W., Du W., Qian F., Cao J. Synchronization analysis of heterogeneous dynamical networks // Neurocomputing. 2013. Vol. 104. P. 146—154.

29. Plotnikov S. A., Fradkov A. L. On synchronization in heterogeneous FitzHugh—Nagumo networks // Chaos, Solit. Fract. 2019. Vol. 121. P. 85—91.

30. Franci A., Panteley E., Chaillet A., Lamnabhi-Lagarrigue F. Desynchronization of coupled phase oscillators, with application to the Kuramoto system under mean-field feedback // In 50th IEEE Conf. on Decis. Cont. & Europ. Cont. Conf. 2011. P. 6748—6753.


Рецензия

Для цитирования:


Плотников С.А. Десинхронизация и колебательность в возбудимых сетях ФитцХью—Нагумо. Мехатроника, автоматизация, управление. 2023;24(6):292-299. https://doi.org/10.17587/mau.24.292-299

For citation:


Plotnikov S.A. Desynchronization and Oscillatority in Excitable FitzHugh-Nagumo Networks. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2023;24(6):292-299. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.24.292-299

Просмотров: 123


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)