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Extending Stochastic Resonance for Neuron Models to General LÉvy Noise

机译:延伸了神经元模型的随机共振,以通用levy噪音

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摘要

A recent paper by Patel and Kosko (2008) demonstrated stochastic resonance (SR) for general feedback continuous and spiking neuron models using additive Levy noise constrained to have finite second moments. In this brief, we drop this constraint and show that their result extends to general Levy noise models. We achieve this by showing that �¿large jump�¿ discontinuities in the noise can be controlled so as to allow the stochastic model to tend to a deterministic one as the noise dissipates to zero. SR then follows by a �¿forbidden intervals�¿ theorem as in Patel and Kosko's paper.ud
机译:Patel和Kosko(2008)的最新论文证明了使用加性Levy噪声约束第二阶矩的一般反馈连续和尖峰神经元模型的随机共振(SR)。在本摘要中,我们删除了此约束,并表明它们的结果扩展到了一般的Levy噪声模型。我们通过显示可以控制噪声中的“大跳变”不连续性来实现这一点,以便在噪声消散为零时使随机模型趋于确定性。然后,SR遵循Patel和Kosko论文中的“禁止间隔”定理。

著录项

  • 作者

    D. Applebaum;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"english","id":9}
  • 中图分类

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