Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cond-mat > arXiv:2506.22629

帮助 | 高级搜索

凝聚态物理 > 无序系统与神经网络

arXiv:2506.22629 (cond-mat)
[提交于 2025年6月27日 ]

标题: 对极低外部波动的敏感性和Greenberg-Hastings神经元模型的临界行为

标题: Susceptibility for extremely low external fluctuations and critical behaviour of Greenberg-Hastings neuronal model

Authors:Joaquin Almeira, Daniel A. Martin, Dante R. Chialvo, Sergio A. Cannas
摘要: 我们考虑与Greenberg-Hastings神经网络模型中平均激活相关的涨落敏感度的标度行为及其与微观自发激活的关系。 我们发现,当自发激活概率趋于零时,敏感度中出现了明显的有限尺寸标度行为,其特征是临界指数遵循已知的标度定律。 这表明,自发激活概率在动力学激活转变中扮演着与序参量共轭的外部场的角色。 该模型在不同动力学相变附近的不同激活机制的作用通过数值方法和平均场近似进行了表征。
摘要: We consider the scaling behaviour of the fluctuation susceptibility associated with the average activation in the Greenberg-Hastings neural network model and its relation to microscopic spontaneous activation. We found that, as the spontaneous activation probability tends to zero, a clear finite size scaling behaviour in the susceptibility emerges, characterized by critical exponents which follow already known scaling laws. This shows that the spontaneous activation probability plays the role of an external field conjugated to the order parameter of the dynamical activation transition. The roles of different kinds of activation mechanisms around the different dynamical phase transitions exhibited by the model are characterized numerically and using a mean field approximation.
评论: 12页,8图
主题: 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn) ; 统计力学 (cond-mat.stat-mech); 细胞自动机与格子气体 (nlin.CG)
引用方式: arXiv:2506.22629 [cond-mat.dis-nn]
  (或者 arXiv:2506.22629v1 [cond-mat.dis-nn] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.22629
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Joaquin Almeira [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 6 月 27 日 20:46:02 UTC (4,640 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
nlin.CG
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-06
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.dis-nn
cond-mat.stat-mech
nlin

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号