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多时间尺度系统和快-慢分析
作者:数学建模与神经计算 发布日期:2024-1-21
 点击:204
关键词:弛豫振荡,簇放电,鸭解,混合模式振荡,多时间尺度,快-慢分析

无

Multi-timescale systems and fast-slow analysis

Richard Bertram1 and Jonathan E. Rubin2
1 Department of Mathematics and Programs in Neuroscience and Molecular Biophysics Florida State
University, Florida State University, Tallahassee, FL,United States

2 Department of Mathematics, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, United States


        生物系统的数学模型通常在不同时间尺度上有不同特性。这种多时间尺度的特征在进行计算机模拟时会导致问题,可能需要大量的计算机时间来解决在最快时间尺度上变化的特征。这些多时间尺度系统的数学分析可以被简化为在不同时间尺度上演化的子系统。然后使用一种称为快-慢分析的方法对子系统进行半独立分析。在这篇综述中,我们描述了快-慢分析技术,并将其应用于弛豫振荡、神经元簇放电、鸭解振荡和混合模式振荡。虽然这些例子都涉及到神经系统,但这项技术可以并且已经应用于其他生物、化学和物理系统。这是一个强大的分析方法,随着新的实验技术推动生物模型的复杂性,它在未来将变得更加有用。


原文:Multi-timescale systems and fast-slow analysis

译文:多时间尺度系统和快-慢分析

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