復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的同步問題及相關(guān)模型在腦科學(xué)中的應(yīng)用研究
[Abstract]:Graph-based models provide an important method for people to study the dynamics of complex systems. Many dynamic problems of complex systems can be modeled using dynamic systems on the graph. The average protocol on the graph is a dynamic system which is widely studied by domestic and foreign scholars. It has important applications in cybernetics and other fields. In this paper, we study the synchronization of average protocols on graphs. The purpose of this study is to obtain sufficient conditions for the structure of graphs to be as broad as possible and easy to verify so that the dynamic systems defined by the average protocol on graphs can gradually achieve synchronization over time. In this paper, the synchronization problem on graphs is equivalent to the ergodicity of Markov chains, and from this point of view, the ergodicity of Markov chains is studied by estimating the Dobrushin coefficients of Markov chains. In this way, we have developed a method to deal with the problem of synchronization, in which the static and all kinds of graphs that change over time can be treated in a unified way. A sufficient and necessary condition for the average protocol on a graph to achieve synchronization and a sufficient condition for the time-varying (or random) network to be extremely broad and of practical significance to cybernetics are obtained. In this paper, we also study the average protocol with random noise on two-dimensional meshes and short-cut models (small-world models). The purpose of this model is to study the pattern of brain activity in a resting state. The activity of each voxel in the brain can be obtained by fMRI scanning while the brain is resting. Given the large number of connections in the brain, this creates a complex picture. Experiments have shown that there are remote connections between neurons in the brain and that the graph of the connections has a small world effect. We use an average protocol with noise on a small-world network to describe the brain's activity in a resting state, and construct statistics such as spatial correlation functions and spatial entropy through this model. The intention is to reflect differences in underlying neural connections through brain activity data. From this point of view, we analyze the real fMRI data, we get the difference between normal people and schizophrenic patients' brain activity data, and we draw some biological conclusions.
【學(xué)位授予單位】:華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:O157.5
【相似文獻(xiàn)】
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