Phase transition and metastability in a stochastic system of spiking neurons

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Andre, Morgan Florian Thibault
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:
Interacting particle systems
Metaestabilidade
Metastability
Modelos estocásticos de redes de neurônios biológicos
Neural networks
Phase transition
Sistemas de partículas em interação
Stochastic models
Transição de fase
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01032021-124843/
Resumo: We study a continuous-time stochastic system of spiking neurons from the perspective of phase transition and metastability, using mathematical concepts and techniques borrowed from statistical physics. The model we consider is a continuous-time version of the Galves-Löcherbach model, in which the interaction beetwen the components is given by the one-dimensional lattice. It has already been proven to be subject to a phase transition with respect to the leakage parameter. In this work we show that the system is metastable in one of the phase, while it is not in the other. We then consider the same model with different graphs of interaction and we obtain various results of phase transition and mestability.
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spelling Phase transition and metastability in a stochastic system of spiking neuronsTransição de fase e metaestabilidade num modelo estocástico de rede de neurônios gerando disparosInteracting particle systemsMetaestabilidadeMetastabilityModelos estocásticos de redes de neurônios biológicosNeural networksPhase transitionSistemas de partículas em interaçãoStochastic modelsTransição de faseWe study a continuous-time stochastic system of spiking neurons from the perspective of phase transition and metastability, using mathematical concepts and techniques borrowed from statistical physics. The model we consider is a continuous-time version of the Galves-Löcherbach model, in which the interaction beetwen the components is given by the one-dimensional lattice. It has already been proven to be subject to a phase transition with respect to the leakage parameter. In this work we show that the system is metastable in one of the phase, while it is not in the other. We then consider the same model with different graphs of interaction and we obtain various results of phase transition and mestability.Nessa tese, estudamos um sistema estocástico em tempo continuo de neurônios gerando disparos, do ponto de vista dos fenômenos de transição de fase e de metaestabilidade, usando conceitos matemáticos e técnicas emprestado da física estatística.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGalves, Jefferson AntonioAndre, Morgan Florian Thibault2020-11-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01032021-124843/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/openAccesseng2024-08-14T21:11:02Zoai:teses.usp.br:tde-01032021-124843Biblioteca 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:27212024-08-14T21:11:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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Transição de fase e metaestabilidade num modelo estocástico de rede de neurônios gerando disparos
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