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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

發(fā)布時(shí)間:2018-11-26 10:02
【摘要】:以圖為基礎(chǔ)的模型為人們研究復(fù)雜的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)提供了重要的方法,許多復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)問題都可以使用圖上的動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行建模.圖上的平均協(xié)議是一個(gè)被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛研究的動(dòng)力系統(tǒng),它在控制論等領(lǐng)域中有重要的應(yīng)用.本文研究了圖上平均協(xié)議的同步問題.圖上同步問題的研究目的是得到對(duì)圖的結(jié)構(gòu)而言盡量寬泛而容易驗(yàn)證的充分條件,使圖上的通過(guò)平均協(xié)議定義的動(dòng)力系統(tǒng)可以隨著時(shí)間漸進(jìn)地達(dá)到同步.本文將圖上的同步問題與馬爾可夫鏈的遍歷性等價(jià)起來(lái),并以此觀點(diǎn)出發(fā),通過(guò)估計(jì)馬爾可夫鏈的Dobrushin系數(shù),來(lái)研究其遍歷性的問題.這樣就發(fā)展出一套處理同步問題的方法,將靜態(tài)和各種隨時(shí)間變化的圖可以統(tǒng)一看待,進(jìn)而自然地得到了圖上的平均協(xié)議達(dá)到同步的充分必要條件以及一個(gè)對(duì)時(shí)變(或隨機(jī))網(wǎng)絡(luò)的極為寬泛的,且對(duì)控制論有實(shí)際意義的充分條件.本文還研究了在二維網(wǎng)格上和捷徑模型(小世界模型)上的帶有隨機(jī)噪聲的平均協(xié)議.研究這個(gè)模型的目的是為了研究人的大腦在靜息態(tài)時(shí)的活動(dòng)規(guī)律.人的大腦在靜息態(tài)時(shí),通過(guò)fMRI掃描,可以得到大腦中每個(gè)體素的活動(dòng)強(qiáng)度.考慮到大腦中存在神經(jīng)元的大量連接,這樣就構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的圖.實(shí)驗(yàn)表明大腦的神經(jīng)元之間擁有遠(yuǎn)程的連接,而且連接的圖具有小世界效應(yīng).我們使用了小世界網(wǎng)絡(luò)上帶有噪聲的平均協(xié)議來(lái)描述大腦在靜息態(tài)時(shí)的活動(dòng),并且通過(guò)這個(gè)模型構(gòu)造了空間相關(guān)函數(shù)和空間熵等統(tǒng)計(jì)量,意圖通過(guò)大腦的活動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)反映底層神經(jīng)連接的不同.以此觀點(diǎn)來(lái)分析真實(shí)的fMRI數(shù)據(jù),我們得到了正常人和精神分裂癥患者的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)之間的差異,并得出了一些具有生物學(xué)意義的結(jié)論.
[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

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本文編號(hào):2358229

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