生物神经网络的连续时间随机模型
A continuous time stochastic model for biological neural nets
摘要：
我们提出了一个新的生物神经网络的随机模型，它是Galves和Löcherbach在[A. Galves和E. LOcherbach，“无限系统的相互作用链与记忆的可变长度-一个随机模型的生物神经网络”，J。151（2013），no.5，896-921]。我们还展示了如何计算模拟这样的模型，容易神经元电位衰减和概率函数和特征时，该模型几乎肯定有一个有限的死亡时间。
英文摘要：
We propose a new stochastic model for biological neural nets which is a continuous time version of the model proposed by Galves and Löcherbach in [A. Galves and E. Löcherbach, "Infinite systems of interacting chains with memory of variable length - a stochastic model for biological neural nets", J. Stat. Phys. 151 (2013), no. 5, 896-921]. We also show how to computationally simulate such model for easy neuron potential decays and probability functions and characterize when the model has a finite time of death almost surely.
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