凝聚态物理 > 无序系统与神经网络
[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
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。
当前浏览上下文:
nlin.CG
切换浏览方式为:
文献和引用工具
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
推荐器和搜索工具
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.