PŘIBYLOVÁ, Lenka. Exploring Synchronization Mechanisms via Bifurcation Analysis - A Unified Approach Across Neuronal, Ecological and Physical Realms. In International Conference on Applied Mathematics & Computer Science Lefkada Island, Greece. August 8-10, 2023. 2023.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Exploring Synchronization Mechanisms via Bifurcation Analysis - A Unified Approach Across Neuronal, Ecological and Physical Realms
Název česky Zkoumání mechanismů synchronizace prostřednictvím bifurkační analýzy - jednotný přístup napříč neuronální, ekologickou a fyzikální oblastí
Název anglicky Exploring Synchronization Mechanisms via Bifurcation Analysis - A Unified Approach Across Neuronal, Ecological and Physical Realms
Autoři PŘIBYLOVÁ, Lenka.
Vydání International Conference on Applied Mathematics & Computer Science Lefkada Island, Greece. August 8-10, 2023, 2023.
Další údaje
Typ výsledku Prezentace na konferencích
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Klíčová slova česky synchronizace, Morrisové-Lecarův model neuronu, model Josephsonova přechodu buzeného střídavým proudem, model dravec-kořist se sezónním Alleeho efektem, bifurkace vzniku toru, bifurkace limitního bodu cyklu, struktura Arnoldova jazyku
Klíčová slova anglicky synchronization, Morris-Lecar neuron model, AC-driven Josephson junction model, predator-prey model with seasonal Allee effect, torus bifurcation, limit point of cycle bifurcation, Arnold tongue structure
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnila: doc. RNDr. Lenka Přibylová, Ph.D., učo 9607. Změněno: 13. 10. 2023 09:59.
Anotace
Synchronization mechanisms are crucial to many dynamical systems, from networks of neurons to physical dynamical systems like superconductive junctions. We introduce a unified method focusing on bifurcation theory tools like Arnold tongues and cycle manifolds on tori using the continuation program MatCont.This approach can elucidate synchronization scenarios in various dynamical systems. We highlight bistability in the synchronization patterns of coupled neurons, which might be linked to very high-frequency EEG signals near epileptic foci. Although this connection remains unconfirmed, it offers insights into pathological brain activity. Furthermore, we demonstrate our method's efficacy in analyzing Shapiro steps in superconductive junctions and seasonal synchronization in population models. This underscores its broad applicability, encouraging further use and adaptation of this approach in understanding synchronization across diverse systems.
Návaznosti
MUNI/A/1132/2022, interní kód MUNázev: Matematické a statistické modelování 7
Investor: Masarykova univerzita, Matematické a statistické modelování 7
MUNI/G/1213/2022, interní kód MUNázev: Mathematical modeling of very and ultra-fast oscillations in EEG signals
Investor: Masarykova univerzita, Mathematical modeling of very and ultra-fast oscillations in EEG signals, INTERDISCIPLINARY - Mezioborové výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 24. 7. 2024 05:20