Metastability in systems of interacting point processes with memory of variable length modeling social and neuronal networks

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Laxa, Kádmo de Souza
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-30062022-150540/
Resumo: We study the metastable behavior of two systems of interacting point processes with memory of variable length. One of the systems is a new model for a highly polarized social network. In this system, the point processes are marked and indicate the successive times in which a social actor express a favorable or contrary opinion on a certain subject. For this model, we prove that when the polarization coefficient diverges, the social network reaches instantaneous consensus and this consensus has a metastable behavior. This means that the direction of the social pressures on the actors globally changes after a long and unpredictable random time. The second system we consider models a network of spiking neurons. In this model, associated to each neuron there are two point processes, describing its successive spiking and leakage times. We prove that this system has a metastable behaviour when the population size diverges. This means that the time at which the system gets trapped by the list of null membrane potentials suitably re-scaled converges to a mean one exponential random time.
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spelling Metastability in systems of interacting point processes with memory of variable length modeling social and neuronal networksMetaestabilidade em sistemas de processos pontuais com memória de alcance variável interagindo entre si modelando redes sociais e neuronaisInteracting point processes with memory of variable lengthMetaestabilidadeMetastabilityNeuronal networksProcessos pontuais com memória de alcance variável interagindo entre siRedes neuronaisRedes sociaisSocial networksWe study the metastable behavior of two systems of interacting point processes with memory of variable length. One of the systems is a new model for a highly polarized social network. In this system, the point processes are marked and indicate the successive times in which a social actor express a favorable or contrary opinion on a certain subject. For this model, we prove that when the polarization coefficient diverges, the social network reaches instantaneous consensus and this consensus has a metastable behavior. This means that the direction of the social pressures on the actors globally changes after a long and unpredictable random time. The second system we consider models a network of spiking neurons. In this model, associated to each neuron there are two point processes, describing its successive spiking and leakage times. We prove that this system has a metastable behaviour when the population size diverges. This means that the time at which the system gets trapped by the list of null membrane potentials suitably re-scaled converges to a mean one exponential random time.Estudamos o comportamento metaestável de dois sistemas de processos pontuais com memória de alcance variável interagindo entre si. Um dos sistemas é um novo modelo para uma rede social altamente polarizada. Nesse sistema, os processos pontuais são marcados e indicam os instantes sucessivos em que um ator social expressa uma opinião favorável ou contrária sobre determinado assunto. Para este modelo, demonstramos que quando o coeficiente de polarização diverge, a rede social atinge o consenso instantaneamente e esse consenso tem um comportamento metaestável. Isso significa que a direção das pressões sociais sobre os atores muda globalmente após um tempo aleatório longo e imprevisível. O segundo sistema que consideramos modela uma rede de neurônios com disparos. Neste modelo, associados a cada neurônio existem dois processos pontuais, descrevendo seus instantes sucessivos de disparo e vazamento. Demonstramos que este sistema tem um comportamento metaestável quando o tamanho da população diverge. Isso significa que o instante em que o sistema fica preso pela lista de potenciais de membrana nulos adequadamente reescalado converge para um tempo aleatório exponencial de média 1.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGalves, Jefferson AntonioLaxa, Kádmo de Souza2022-06-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-30062022-150540/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2024-08-19T12:08:02Zoai:teses.usp.br:tde-30062022-150540Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-19T12:08:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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