Chialvo map
ಚಿಯಾಲ್ವೊ ನಕ್ಷೆಯು ಉತ್ತೇಜಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು 1995ರಲ್ಲಿ ಡಾಂಟೆ ಆರ್. ಚಿಯಾಲ್ವೊ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಕುನಿಹಿಕೊ ಕಾನೆಕೊ ಅವರ ಕಪಲ್ಡ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ (ಸಿಎಮ್ಎಲ್) ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಇದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿರಂತರವೆಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ ರುಲ್ಕೊವ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರು. ಕೇವಲ ಮೂರು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯು ಗಣನೆಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ನರಕೋಶದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಏಕ ಅಂಶಗಳಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಾಲಗಳ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನುಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಹಂತದಲ್ಲೂ, ಒಂದು ನರಕೋಶದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಇದರಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಚೇತರಿಕೆಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಾಲ್ಕು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಸಮಯ-ಅವಲಂಬಿತ ಸಂಯೋಜಕ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಚೇತರಿಕೆಯ ಸಮಯ ಸ್ಥಿರಾಂಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ಚೇತರಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ-ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ಇದು ಆಫ್ಸೆಟ್ ಸ್ಥಿರಾಂಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಸಮೃದ್ಧವಾದ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಆಂದೋಲನದಿಂದ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯವರೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸಣ್ಣ ಸಂಭವನೀಯ ಏರಿಳಿತಗಳಿಗೆ ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಫೋಟ ಮತ್ತು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಅಪಿರಿಯೋಡಿಕ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಫೋಟಿಸುವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನಕ್ಷೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ, ಮತ್ತು ಬಿ ಅನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಆಂದೋಲನಗಳಿಂದ ಅಪೆರಿಯೋಡಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದುಗಳು ನೈಜ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ 'ವೋಲ್ಟೇಜ್-ಅವಲಂಬನೆ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯತೆ' ಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಕವರಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ವಿಕಾಸವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮೂಲತಃ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಅವಧಿ-ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸುವ ದ್ವಿಭಾಜನ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆ 1 ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಜಾಲರಿಯ ಮೇಲೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿ, ಇದನ್ನು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಜೋಡಣೆ ಸ್ಥಿರಾಂಕ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಒಂದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ತಾಪಮಾನದ ಪ್ರಸರಣದಿಂದ ಸಮಯದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ವಿಕಾಸವನ್ನು ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದುಃ ಸಮಯದ ಹಂತ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂರಾನ್ನ ಸೂಚ್ಯಂಕವಾಗಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ, ಮತ್ತು, ಗೊಂದಲಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಅವು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿವೆ. ನಾವು ಕೋಶ 1ರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರೆ, ಅದು ವಿರುದ್ಧ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಎರಡು ಹರಡುವ ಅಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಂಗುರದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಾಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ 2 ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, 2-ಡಿ ಜಾಲರಿಯ ಮೇಲೆ ಜೋಡಣೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಅಲ್ಲಿ,, ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂರಾನ್ನ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಚದರ ಜಾಲರಿಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಿಯತಾಂಕಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಅಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಸುರುಳಿಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ನಾವು ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಚೇತರಿಕೆಯನ್ನು ಹೀಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಕ್ಷೆಯು ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಚೌಕ ಜಾಲದಲ್ಲಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು. ಪ್ರತಿ ನಕ್ಷೆಯು ಒಂದು ಚೌಕಾಕಾರದ ಜಾಲರಿಯ ಮೇಲೆ ನಾಲ್ಕು ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿ ನಕ್ಷೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಸುರುಳಿಗಳು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಅನುಕರಣೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಸಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಅಲೆಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ಗೆ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮತ್ತು ನಿಯತಕಾಲಿಕ ನಡವಳಿಕೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗೆ, ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ, ನಕ್ಷೆಯು 1D ಆಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ಥಿರಾಂಕಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಒಂದು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದರೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಕಕ್ಷೆಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ, ಕೆಲವು ನಿಯತಕಾಲಿಕ, ಇತರರು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅದು ಎರಡು ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಅಟ್; ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ (ಇದು ಆಡಳಿತವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ). ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಕ್ಷೆಗಳು ನರವಿಜ್ಞಾನ