AI 中文总结
研究兴奋性积分发放神经元网络中膜电位演化的相互作用粒子系统，受个体与共同噪声影响，建立概率估计，以支持对膜电位密度大群体极限及随机福克 - 普朗克方程的研究。
AI 中文摘要
在本笔记中，我们为一个相互作用粒子系统建立了各种概率估计，该系统描述了兴奋性积分发放神经元网络中膜电位的演化，这些神经元受到个体噪声和共同噪声的影响。这些估计用于支持另一项研究膜电位密度的大群体极限和相应的随机福克 - 普朗克方程的工作。
英文摘要
In this note, we establish various probabilistic estimates for an interacting particle system that describes the evolution of the membrane potentials in a network of excitatory integrate-and-fire neurons, which are subject to both idiosyncratic and common noise. These estimates serve to support a separate work that studies the large population limit and the corresponding stochastic Fokker--Planck equation for the membrane potential density.
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