Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию образования кластеров синхронной активности, в частности выявлению зависимости режимов синхронизации от параметров системы для определения возможностей управления кластерной синхронизацией. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ существующих моделей кластерной синхронизации 2. Выбор методов и инструментов для моделирования нейронных ансамблей и оценки их эффективности 3. Исследование влияния параметров сети на образование ансамблей 4. Формулирование и проверка гипотез относительно возможных стратегий управления кластерной синхронизацией на вычислительных моделях сетей осцилляторов В результате работы проведены серии экспериментов при помощи моделей осцилляторов Стюарта-Ландау и модифицированной модели Курамото, которые демонстрируют влияние глобальных параметров на динамику системы. Сформулирован ряд выводов о влиянии параметров глобальной связи и средней задержки на динамику сети. В частности, показано, что глобальная сила связи контролирует степень синхронизации, а средняя задержка проводимости определяет пиковую частоту, на которой узлы могут синхронизироваться.

This work is devoted to the study of the formation of synchronous activity clusters, in particular, the identification of the dependence of synchronization modes on system parameters to determine the possibilities of cluster synchronization management. The tasks that were solved during the study: 1. Analysis of existing models of cluster synchronization 2. Selection of methods and tools for modeling neural ensembles and evaluating their effectiveness 3. Study of the influence of network parameters on the formation of ensembles 4. Formulation and testing of hypotheses regarding possible strategies for controlling cluster synchronization on computational models of oscillator networks As a result, a series of experiments were conducted using models of Stuart-Landau oscillators and a modified Kuramoto model, which demonstrate the influence of global parameters on the dynamics of the system. A number of conclusions have been formulated about the influence of global connectivity parameters and average latency on network dynamics. In particular, it is shown that the global coupling strength controls the degree of synchronization, and the average conduction delay determines the peak frequency at which nodes can synchronize.