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Unveiling the complex organization of recurrent patterns in spiking dynamical systems

机译:在尖峰动力系统中揭示循环模式的复杂组织

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摘要

Complex systems displaying recurrent spike patterns are ubiquitous in nature. Understanding the organization of these patterns is a challenging task. Here we study experimentally the spiking output of a semiconductor laser with feedback. By using symbolic analysis we unveil a nontrivial organization of patterns, revealing serial spike correlations. The probabilities of the patterns display a well-defined, hierarchical and clustered structure that can be understood in terms of a delayed model. Most importantly, we identify a minimal model, a modified circle map, which displays the same symbolic organization. The validity of this minimal model is confirmed by analyzing the output of the forced laser. Since the circle map describes many dynamical systems, including neurons and cardiac cells, our results suggest that similar correlations and hierarchies of patterns can be found in other systems. Our findings also pave the way for optical neurons that could provide a controllable set up to mimic neuronal activity.
机译:显示循环尖峰模式的复杂系统实际上无处不在。了解这些模式的组织是一项艰巨的任务。在这里,我们通过实验研究具有反馈的半导体激光器的峰值输出。通过使用符号分析,我们揭示了模式的非平凡组织,揭示了序列峰值相关性。模式的概率显示了定义明确的,分层的和群集的结构,可以根据延迟模型来理解。最重要的是,我们确定了一个最小模型,即一个修改后的圆形地图,该地图显示了相同的符号组织。通过分析强制激光的输出可以确认此最小模型的有效性。由于圆圈图描述了许多动力系统,包括神经元和心脏细胞,因此我们的结果表明,在其他系统中也可以找到相似的相关性和模式层次。我们的发现还为光学神经元铺平了道路,这些神经元可以提供可控的模拟神经元活动的装置。

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