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Transient dynamics and multistability in two electrically interacting FitzHugh-Nagumo neurons.
Santana, Luana; da Silva, Rafael M; Albuquerque, Holokx A; Manchein, Cesar.
Afiliação
  • Santana L; Departamento de Física, Universidade do Estado de Santa Catarina, 89219-710 Joinville, Santa Catarina, Brazil.
  • da Silva RM; Departamento de Física, Universidade Federal do Paraná, 81531-980 Curitiba, Paraná, Brazil.
  • Albuquerque HA; Departamento de Física, Universidade do Estado de Santa Catarina, 89219-710 Joinville, Santa Catarina, Brazil.
  • Manchein C; Departamento de Física, Universidade do Estado de Santa Catarina, 89219-710 Joinville, Santa Catarina, Brazil.
Chaos ; 31(5): 053107, 2021 May.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34240942
We analyze the existence of chaotic and regular dynamics, transient chaos phenomenon, and multistability in the parameter space of two electrically interacting FitzHugh-Nagumo (FHN) neurons. By using extensive numerical experiments to investigate the particular organization between periodic and chaotic domains in the parameter space, we obtained three important findings: (i) there are self-organized generic stable periodic structures along specific directions immersed in a chaotic portion of the parameter space; (ii) the existence of transient chaos phenomenon is responsible for long chaotic temporal evolution preceding the asymptotic (periodic) dynamics for particular parametric combinations in the parameter space; and (iii) the existence of various multistable domains in the parameter space with an arbitrary number of attractors. Additionally, we also prove through numerical simulations that chaos, transient chaos, and multistability prevail even for different coupling strengths between identical FHN neurons. It is possible to find multistable attractors in the phase and parameter spaces and to steer them apart by increasing the asymmetry in the coupling force between neurons. Such a strategy can be essential to experimental matters, as setting the right parameter ranges. As the FHN model shares the crucial properties presented by the more realistic Hodgkin-Huxley-like neurons, our results can be extended to high-dimensional coupled neuron models.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Dinâmica não Linear / Modelos Neurológicos Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Chaos Assunto da revista: CIENCIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Dinâmica não Linear / Modelos Neurológicos Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Chaos Assunto da revista: CIENCIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos