一类新的混沌神经放电的动力学特征的实验和数学模型研究

神经元电活动理论模型Hindmarsh-Rose(HR)模型提示有位于周期1和周期2放电模式之间的一类特殊的混沌放电,但长期以来对其没有获得足够认识.依据回归映射的确定性结构和非线性预报的短期可预报性,确认了在大鼠的实验性神经起步点的实验中发现的位于周期1和周期2放电模式之间的非周期放电是混沌放电模式,还将该混沌放电模式区分为3个不同表观样式.其中1个表观形式与HR模型的仿真结果相类似,验证了HR模型的理论预期;其余2个样式与仿真结果并不相似.进一步揭示了3个表观样式的动力学特征以及相互之间的区别与联系,并与位于周期2和周期3节律之间、周期3和周期4节律之间的混沌比较了异同,也区别了从周期1到混沌再到周期2放电模式的节律转迁历程与其他的从周期1到周期2节律的分岔过程的不同.研究结果确认了该类特殊混沌节律和相应分岔过程的新特征,丰富了混沌放电节律和节律分岔序列的种类.还对仿真该混沌的多样性和非光滑特性,以及揭示该类混沌的产生途径等进行了讨论. 关键词： 混沌 神经放电模式 分岔 节律     

基于麦克斯韦电磁场理论的神经元动力学响应与隐藏放电控制

钙、钾、钠等离子在细胞内连续泵送和传输时产生的时变电场不仅会影响神经元的放电活动,而且会诱导时变磁场去进一步调节细胞内离子的传播.根据麦克斯韦电磁场理论,时变的电场和磁场在细胞内外的电生理环境中会相互激发而产生电磁场.为了探究电磁场影响下的神经元放电节律转迁,本文在三维Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型的基础上,引入磁通变量和电场变量,建立了一个五维HR神经元模型(简称EMFN模型).首先,结合Matcont软件分析了EMFN模型的平衡点分布与全局分岔性质,发现并分析了该模型存在的亚临界Hopf分岔、隐藏放电及其周期放电与静息态共存等现象.其次,利用双参数及单参数分岔、ISI分岔和最大Lyapunov指数等工具进行数值仿真,详细分析了EMFN模型存在的伴有混沌及无混沌的加周期分岔结构、混合模式放电和共存模式放电等现象,同时揭示了电场和磁场强度影响其放电节律的转迁规律.最后,利用Washout控制器将EMFN模型的亚临界Hopf分岔转化为超临界Hopf分岔,使其在分岔点附近的拓扑结构发生改变,由此达到消除其隐藏放电的目的.本文的研究结果证实了新建神经元模型具有丰富的放电节律,将影响神经元的信息传递和编码,为完善神经元模型,揭示电磁场对生物神经系统的影响,以及探求一些神经性疾病的致病机理提供了思路.     

竖直振动颗粒床中的倍周期运动

实验研究了竖直振动颗粒床中颗粒对容器底部的压力随振动强度的变化情况.发现压力随振动加速度的增加经历倍周期分岔，典型的分岔序列为：2P，4P，混沌，3P，6P，混沌，4P，8P，混沌.观察表明，伴随倍周期分岔现象，在颗粒床底部出现颗粒的聚集态.聚集态内颗粒密堆积在一起并作整体的上下运动.采用完全非弹性蹦球模型分析了颗粒对容器底的冲击力，并给出了倍周期分岔现象的一种解释. 关键词： 颗粒物质 混沌 倍周期分岔 非弹性碰撞     

电流模式SEPIC变换器倍周期分岔现象研究

以SEPIC变换器中前置电感电流为控制对象,建立了SEPIC变换器断续电流模式下的离散时间模型, 并分析了不动点的稳定性.通过相轨图、功率谱图以及分岔图, 发现电路中存在一种特殊的倍周期分岔现象——电路的运行状态经历了1倍周期、 2倍周期、4倍周期再到2倍周期、4倍周期,最终进入混沌状态.实验结果与仿真结果相一致, 证实了SEPIC变换器在断续电流模式下存在这种倍周期分岔现象.     

一类位于加周期分岔中的貌似混沌的随机神经放电节律的识别

识别非周期神经放电节律是混沌还是随机一直是一个重要的科学问题. 在神经起步点实验中发现了一类介于周期k和周期k+1(k=1,2)节律之间非周期自发放电节律, 其行为是长串的周期k簇和周期k+1簇的交替. 确定性理论模型Chay模型展示出了周期k和周期k+1节律的共存行为. 噪声在共存区诱发出了与实验结果类似的非周期节律, 说明该类节律是噪声引起的两类簇的跃迁. 非线性预报及其回归映射揭示该节律具有确定性机理; 将两类簇分别转换为0和1得到一个二进制序列, 对该序列进行概率分析获得了两类簇跃迁的随机机理. 这不仅说明该节律是具有确定性结构的随机节律而不是混沌, 还为深入识别现实神经系统的混沌和随机节律提供了典型示例和有效方法.     

大气压氦气介质阻挡放电倍周期分岔及混沌现象的实验验证

采用具有平行电极结构的介质阻挡放电装置,在大气压氦气条件下进行了一系列放电实验,观察了放电波形并对其进行了频谱分析.结果表明,在一定条件下随外施电压幅值的增加,大气压氦气均匀介质阻挡放电会由周期一态放电经周期二态、周期四态放电进入混沌态放电.研究验证了大气压氦气介质阻挡放电经倍周期分岔路径通向混沌的现象,不仅仅出现在数值仿真中,在现实实验中也是确实存在的.     

周期脉冲作用下Logistic映射的复杂动力学行为及其分岔分析

研究了两种周期脉冲作用下Logistic映射的复杂动力学行为. 随着参数的变化, 该系统产生平衡解、周期解、混沌等现象, 且该系统可经级联倍周期分岔到达混沌. 通过构造Poincaré 映射, 对周期脉冲作用下Logistic映射进行了分岔分析. 最后基于Floquet理论揭示了该系统周期解的分岔机理. 关键词： Logistic映射 脉冲 周期解 分岔机理     

两子系统在周期切换连接下的振荡行为及其机理

研究了两非线性系统在周期切换连接下的分岔和混沌行为.通过局部分析,分别给出了两子系统参数空间诸如Fold分岔、Hopf分岔等临界条件,进而考虑两子系统存在不同稳态解时通过周期切换连接下的复合系统的分岔特性,给出了不同的周期振荡行为,并揭示了其相应的产生机理.指出系统轨迹可以由切换点分割成不同的部分,分别受两子系统的控制,而随参数的变化,切换点数目成倍增加,导致系统由倍周期分岔序列进入混沌.同时,在其演化过程中,虽然子系统定性保持不变,但由于切换导致的非光滑性,复合系统不仅仅表现为两子系统动力特性的简单连接,而是会产生各种分岔,导致诸如混沌等复杂振荡行为.     

周期切换下Chen系统的振荡行为与非光滑分岔分析

研究了不同参数Chen系统之间进行周期切换时的分岔和混沌行为.基于平衡态分析,考虑Chen系统在不同稳态解时通过周期切换连接生成的复合系统的分岔特性,得到系统的不同周期振荡行为.在演化过程中,由于切换导致的非光滑性,复合系统不仅仅表现为两子系统动力特性的简单连接,而且会产生各种分岔,导致诸如混沌等复杂振荡行为.通过Poincaré映射方法,讨论了如何求周期切换系统的不动点和Floquet特征乘子.基于Floquet理论,判定系统的周期解是渐近稳定的.同时得到,随着参数变化,系统既可以由倍周期分岔序列进入混沌,也可以由周期解经过鞍结分岔直接到达混沌.研究结果揭示了周期切换系统的非光滑分岔机理.     

非线性切换系统的动力学行为分析

建立了周期切换下的非线性电路模型,基于子系统平衡点及其稳定性分析,分别给出了其相应的fold分岔和Hopf分岔条件,讨论了子系统在不同平衡态下由周期切换导致的各种复杂行为,指出切换系统的周期解随参数的变化存在着倍周期分岔和鞍结分岔两种失稳情形,并相应地导致不同的混沌振荡,进而结合系统轨迹及其相应的分岔分析,揭示了各种振荡模式的动力学机理. 关键词： 周期切换 倍周期分岔 鞍结分岔 混沌     

可兴奋性细胞混沌放电区间的识别机理

在神经起步点记录到加周期分岔过程的生理实验数据，在对此分岔过程中位于周期n爆发 和周期(n+1)爆发之间的混沌的峰峰间期数据检测不稳定的周期轨道时，发现从靠近周期 n爆发的混沌的峰峰间期数据中，可以检测出不稳定的周期n轨道；而从靠近周期(n+1)爆 发的混沌的峰峰间期数据中，不仅可以检测出不稳定的周期(n+1)轨道，还可以检测出不稳 定的周期n轨道.针对该现象，借助于Sherman建议的胰腺β细胞模型，从非线性动力 学角度给出了理论解释.指明了由鞍结分岔和倍周期分岔分别产生第一类阵发和第三类阵发 为出现该 关键词： 峰峰间期 不稳定的周期轨道 鞍结分岔 倍周期分岔     

Noise-induced precursors of tonic-to-bursting transitions in hypothalamic neurons and in a conductance-based model

The dynamics of neurons is characterized by a variety of different spiking patterns in response to external stimuli. One of the most important transitions in neuronal response patterns is the transition from tonic firing to burst discharges, i.e., when the neuronal activity changes from single spikes to the grouping of spikes. An increased number of interspike-interval sequences of specific temporal correlations was detected in anticipation of temperature induced tonic-to-bursting transitions in both, experimental impulse recordings from hypothalamic brain slices and numerical simulations of a stochastic model. Analysis of the modelling data elucidates that the appearance of such patterns can be related to particular system dynamics in the vicinity of the period-doubling bifurcation. It leads to a nonlinear response on de- and hyperpolarizing perturbations introduced by noise. This explains why such particular patterns can be found as reliable precursors of the neurons' transition to burst discharges.     

U-SEQUENCES IN THE PERIODICALLY FORCED BRUSSELATOR

We show numerical evidence of exact U-sequences in the periodically forced trimolecular model (the forced Brusselator). Interspersed among period-doubling bifurcation sequences star-ting with RLⁿ type periods, there are chaotic regions bounded on one side by period-doubling bifurcation sequences and on the other side by intermittent transitions. Along certain directions in the parameter space the most clearly seen periods appear in the same order as that in the logistic map, but along other directions the U-sequences may fold and give rise to deviations from the standard patterns. Our results show the coexistence of different "routes to chaos" in one and the same matheatical model and the necessity to enlarge the parameter space in both real and computer experiments on chaotic transitions.     

Symmetric bursting behaviour in non-smooth Chua’s circuit

<正>The dynamics of a non-smooth electric circuit with an order gap between its parameters is investigated in this paper.Different types of symmetric bursting phenomena can be observed in numerical simulations.Their dynamical behaviours are discussed by means of slow-fast analysis.Furthermore,the generalized Jacobian matrix at the non-smooth boundaries is introduced to explore the bifurcation mechanism for the bursting solutions,which can also be used to account for the evolution of the complicated structures of the phase portraits.With the variation of the parameter,the periodic symmetric bursting can evolve into chaotic symmetric bursting via period-doubling bifurcation.     

Pre-B?tzinger复合体的从簇到峰放电的同步转迁及分岔机制

Pre-Bötzinger复合体是兴奋性耦合的神经元网络,通过产生复杂的放电节律和节律模式的同步转迁参与调控呼吸节律.本文选用复杂簇和峰放电节律的单神经元数学模型构建复合体模型,仿真了与生物学实验相关的多类同步节律模式及其复杂转迁历程,并利用快慢变量分离揭示了相应的分岔机制.当初值相同时,随着兴奋性耦合强度的增加,复合体模型依次表现出完全同步的“fold/homoclinic”,“subHopf/subHopf”簇放电和周期1峰放电.当初值不同时,随耦合强度增加,表现为由“fold/homoclinic”,到“fold/fold limit cycle”、到“subHopf/subHopf”与“fold/fold limit cycle”的混合簇放电、再到“subHopf/subHopf”簇放电的相位同步转迁,最后到反相同步周期1峰放电.完全(同相)同步和反相同步的周期1节律表现出了不同分岔机制.反相峰同步行为给出了与强兴奋性耦合容易诱发同相同步这一传统观念不同的新示例.研究结果给出了preBötzinger复合体的从簇到峰放电节律的同步转迁规律及复杂分岔机制,反常同步行为丰富了非线性动力学的内涵.     

Firing activities in a fractional-order Hindmarsh-Rose neuron with multistable memristor as autapse

Considering the fact that memristors have the characteristics similar to biological synapses, a fractional-order multistable memristor is proposed in this paper. It is verified that the fractional-order memristor has multiple local active regions and multiple stable hysteresis loops, and the influence of fractional-order on its nonvolatility is also revealed. Then by considering the fractional-order memristor as an autapse of Hindmarsh-Rose (HR) neuron model, a fractional-order memristive neuron model is developed. The effects of the initial value, external excitation current, coupling strength and fractional-order on the firing behavior are discussed by time series, phase diagram, Lyapunov exponent and inter spike interval (ISI) bifurcation diagram. Three coexisting firing patterns, including irregular asymptotically periodic (A-periodic) bursting, A-periodic bursting and chaotic bursting, dependent on the memristor initial values, are observed. It is also revealed that the fractional-order can not only induce the transition of firing patterns, but also change the firing frequency of the neuron. Finally, a neuron circuit with variable fractional-order is designed to verify the numerical simulations.     

Delayed excitatory self-feedback-induced negative responses of complex neuronal bursting patterns

In traditional viewpoint, excitatory modulation always promotes neural firing activities. On contrary, the negative responses of complex bursting behaviors to excitatory self-feedback mediated by autapse with time delay are acquired in the present paper. Two representative bursting patterns which are identified respectively to be "Fold/Big Homoclinic"bursting and "Circle/Fold cycle" bursting with bifurcations are studied. For both burstings, excitatory modulation can induce less spikes per burst for suitable time delay and strength of the self-feedback/autapse, because the modulation can change the initial or termination phases of the burst. For the former bursting composed of quiescent state and burst, the mean firing frequency exhibits increase, due to that the quiescent state becomes much shorter than the burst. However, for the latter bursting pattern with more complex behavior which is depolarization block lying between burst and quiescent state, the firing frequency manifests decrease in a wide range of time delay and strength, because the duration of both depolarization block and quiescent state becomes long. Therefore, the decrease degree of spike number per burst is larger than that of the bursting period, which is the cause for the decrease of firing frequency. Such reduced bursting activity is explained with the relations between the bifurcation points of the fast subsystem and the bursting trajectory. The present paper provides novel examples of paradoxical phenomenon that the excitatory effect induces negative responses, which presents possible novel modulation measures and potential functions of excitatory self-feedback/autapse to reduce bursting activities.     

兴奋性作用诱发神经簇放电个数不增反降的分岔机制

非线性动力学在识别神经放电的复杂现象、机制和功能方面发挥了重要作用.不同于传统观念,本文提出了兴奋性作用可以降低而不是增加簇内放电个数的新观点.在簇放电模式休止期的适合相位施加强度合适的脉冲或自突触电流,能诱发簇内放电个数降低;电流的施加相位越早,所需的强度阈值越大,簇内放电个数越少.进一步,利用快慢变量分离获得的簇放电的动力学性质进行了理论解释.簇放电模式表现出低电位的休止期和高电位的放电的交替,存在于快子系统的鞍结分岔点和同宿轨分岔点之间;放电起始于鞍结分岔、结束于同宿轨分岔;越靠近同宿轨分岔从休止期跨越到放电所需的电流强度越大.因此,电流在休止期上的作用相位越早,就越靠近同宿轨分岔,因而从休止期跨越到放电需要的电流强度阈值越大,放电起始相位到同宿轨分岔之间的区间变小导致放电个数变少.研究结果丰富了非线性现象及机制,对兴奋性作用提出了新看法,给出了调控簇放电模式的新途径.     

耦合Hindmarsh-Rose神经元的放电模式和完全同步

通过数值模拟和分岔分析的方法研究了Hindmarsh-Rose（HR）神经元的放电模式。当外加直流激励变化时，单个的神经元表现为静息态、周期性峰放电、周期性簇放电以及混沌的放电模式。利用快慢动力学分析的方法研究了HR神经元的动力学行为。当每个神经元表现为静息态、周期性放电和混沌时，两个耦合的神经元在一定的耦合强度下均会达到完全同步。神经元的耦合方式模拟神经元之间缝隙连接的电耦合。理论分析了完全同步的判断准则，并给出相应的数值模拟结果。电耦合HR神经元耦合系统的峰峰间期的分岔结构在耦合的作用下仍然能保持未耦合时的分岔结构。