ЧАСТЬ 1. АНАЛИЗ ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ МОДЕЛИ 4
1.1 БИФУРКАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ 4
1.2 МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ С ПОМОЩЬЮ ЛЕСТНИЦЫ ЛАМЕРЕЯ 7
1.3 РАВНОВЕСИЕ МОДЕЛИ И УСТОЙЧИВОСТЬ 10
1.4 ПРЕДЕЛЬНЫЙ ЦИКЛ 12
ЧАСТЬ 2. АНАЛИЗ СТОХАСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 15
2.1 БИФУРКАЦИОННАЯ ДИАГРАММА ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ ШУМА 15
2.2 СТОХАСТИЧЕСКОЕ РАВНОВЕСИЕ 17
2.3 ПЕРЕХОД К ХАОСУ 24
ЧАСТЬ 3. АНАЛИЗ ДВУМЕРНОЙ СИСТЕМЫ 27
3.1 БИФУРКАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ДВУМЕРНОЙ МОДЕЛИ 27
3.2 РАВНОВЕСИЕ ДВУМЕРНОЙ МОДЕЛИ И УСТОЙЧИВОСТЬ 29
3.3 ФАЗОВЫЕ ПОРТРЕТЫ 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
ЛИТЕРАТУРА 38
ПРИЛОЖЕНИЕ 39
Моделирование динамических процессов в нейробиологии является сейчас активно развивающейся областью знаний. Характерной особенностью поведения нейрона является перемежаемость невозбужденного состояния и генерации колебаний. Динамика нейрона задается нелинейными дифференциальными или дискретными уравнениями. Среди непрерывных моделей нужно отметить базовую модель Ходжкина-Хаксли [1], описывающую течение разного рода ионных потоков через мембраны. Наряду с моделями, опирающимися на реальные физиологические процессы в мембране, при изучении базовых свойств нейрона часто используются так называемые феноменологические модели, отражающие качественное поведение нейрона.
Реальные нейроны часто демонстрируют по крайней мере две временных шкалы: быстрая динамика соответствует потенциалам действия, а медленная динамика соответствует изменению концентрации открытия ионных каналов.
В работе рассматривается дискретная нейронная модель, введенная впервые Рульковым Н.Ф.[2,3], которая хорошо отражает эту быстро-медленную динамику. Эта модель напрямую не связана с физиологией нейронов, но качественно описывает ее.
Цель данной работы - исследование устойчивости точек покоя и предельных циклов модели Рулькова к возмущениям. В первой части будут найдены точки покоя и циклы детерминированной одномерной модели, исследована их устойчивость и построена бифуркационная диаграмма. Во второй части будет изучено поведение аттракторов этой модели под влиянием случайных возмущений. В третьей части будет анализ двумерной модели, построены бифуркационные диаграммы и фазовые портреты, проведен анализ на равновесие и устойчивость.
В работе проведены исследования модели Рулькова в одномерном и двумерном случае, описывающие активный нейрон. В одномерном случае найдены зоны структурной устойчивости, построена бифуркационная диаграмма, исследована устойчивость равновесия и его стохастическая чувствительность к шуму, исследована критическая чувствительность. Также было проведено сравнение практических и эмпирических подходов, что показало хорошее совпадение. В двумерном случае найдена зона структурной устойчивости, построены бифуркационные диаграммы, исследована устойчивость равновесия. Построены фазовые портреты для устойчивого фокуса и устойчивого узла, замкнутой инвариантной кривой и хаотического аттрактора.
1. A. L. Hodgkin, A. F. Huxley. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Phys. 1952. Vol. 117. P. 500-544.
2. N.F. Rulkov. Regularization of Synchronized Chaotic Bursts // Phys. Rev. Lett. 2001. Vol.86. P. 183-186.
3. G. de Vries. Bursting as an emergent phenomenon in coupled chaotic maps // Phys. Rev. E 2001. Vol.64. P. 051914.
4. В.В. Васин, Л.Б. Ряшко. Элементы нелинейной динамики: от порядка к хаосу. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2003.
5. И.А. Башкирцева, Л.Б. Ряшко, И. Цветков. Стохастические аттракторы: чувствительность, бифуркации, управление . LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012.
6. Г. Шилдт. C# 4.0. Полное руководство. Вильямс 2011.
7. Э. Троелсен. C# и платформа.ИЕТ. Питер 2004.
8. А.С. Братусь, А.С. Новожилов, Е.В. Родина Дискретные динамические системы и математические модели в экологии. Москва - 2005.