Use this identifier to quote or link this document: http://hdl.handle.net/2072/150336

Analysis of nonlinear noisy integrate & fire neuron models: blow-up and steady states
Cáceres, María J.; Carrillo, José A.; Perthame, Benoît
Centre de Recerca Matemàtica
Nonlinear Noisy Leaky Integrate and Fire (NNLIF) models for neurons networks can be written as Fokker-Planck-Kolmogorov equations on the probability density of neurons, the main parameters in the model being the connectivity of the network and the noise. We analyse several aspects of the NNLIF model: the number of steady states, a priori estimates, blow-up issues and convergence toward equilibrium in the linear case. In particular, for excitatory networks, blow-up always occurs for initial data concentrated close to the firing potential. These results show how critical is the balance between noise and excitatory/inhibitory interactions to the connectivity parameter.
2010-10
68 - Indústries, oficis i comerç d'articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica
Xarxes neurals (Informàtica)
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús de Creative Commons, amb la qual es permet copiar, distribuir i comunicar públicament l'obra sempre que se'n citin l'autor original, la universitat i el centre i no se'n faci cap ús comercial ni obra derivada, tal com queda estipulat en la llicència d'ús (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/)
Preprint
Centre de Recerca Matemàtica
Prepublicacions del Centre de Recerca Matemàtica;970
         

Full text files in this document

Files Size Format
Pr970.pdf 524.9 KB PDF

Show full item record

 

Coordination

 

Supporters