关键词：大脑网络动力学，同步，临界相变，动力学平均场论
论文题目：Self-Consistent Stochastic Dynamics for Finite-Size Networks of Spiking Neurons
论文来源：Physical Review Letters
论文链接：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.130.097402
尽管组成大脑网络的神经元数量巨大，但局部细胞组合的持续活动本质上是随机的。在没有外部噪声源的情况下，脉冲发射的瞬时速率 ν(t) 随细胞组合的大小而变化，并在孤立的网络中持续存在。尽管由于突触耦合的猝灭紊乱（quenched disorder）而导致的确定性混沌是这种看似随机动力学的基础，但缺乏一个有效的理论来解释有限大小的脉冲神经元的网络动力学。
发表于 PRL 的这项研究通过扩展群体密度方法（population density approach）来填补这一空白，这一方法在对膜电位密度的 Fokker-Planck 方程中包含一个依赖于活动强度和规模大小的随机源（stochastic source）。在这个随机偏导数方程中嵌入的有限大小的噪声被分析表征，产生了一个自洽的和非摄动的描述 ν(t)，它对广泛的一类脉冲神经元网络（spiking neuron networks）有效。ν 的大小与模拟结果非常一致，无论是在线性区还是在同步相变区。
图1. 脉冲发放速率为 ν0 的 N 个未耦合 LIF 神经元的有限大小噪声 η 的归一化功率谱（power spectra）
图2. 不同大小N的弱耦合网络（KJ=5mV）的功率谱Pν(ω)，发放速率vN(t)
图3. 不同大小N的强耦合（非线性）网络功率谱Pν(ω)(a),(c) ，发放速率vN(t)(b),(d)
详情请见：
500+神经动力学社区成员，邀你共同点亮更多脑科学研究的岛屿
推荐阅读
