論文の概要: Sparse chaos in cortical circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21188v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 18:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:03:48.704726
• Title: Sparse chaos in cortical circuits
• Title（参考訳）: 大脳皮質回路におけるスパースカオス
• Authors: Rainer Engelken, Michael Monteforte, Fred Wolf,
• Abstract要約: 神経インパルス発生の基本的特徴は神経回路の集合的カオスに大きく影響している。 不安定多様体の数, コルモゴロフ-シナイエントロピー, およびアトラクタ次元の劇的な減少を求める。 皮質回路では、生物物理学的性質はこのスパースカオスの体制に合わせているように見える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4137115855910767
• License:
• Abstract: Nerve impulses, the currency of information flow in the brain, are generated by an instability of the neuronal membrane potential dynamics. Neuronal circuits exhibit collective chaos that appears essential for learning, memory, sensory processing, and motor control. However, the factors controlling the nature and intensity of collective chaos in neuronal circuits are not well understood. Here we use computational ergodic theory to demonstrate that basic features of nerve impulse generation profoundly affect collective chaos in neuronal circuits. Numerically exact calculations of Lyapunov spectra, Kolmogorov-Sinai-entropy, and upper and lower bounds on attractor dimension show that changes in nerve impulse generation in individual neurons moderately impact information encoding rates but qualitatively transform phase space structure. Specifically, we find a drastic reduction in the number of unstable manifolds, Kolmogorov-Sinai entropy, and attractor dimension. Beyond a critical point, marked by the simultaneous breakdown of the diffusion approximation, a peak in the largest Lyapunov exponent, and a localization transition of the leading covariant Lyapunov vector, networks exhibit sparse chaos: prolonged periods of near stable dynamics interrupted by short bursts of intense chaos. Analysis of large, more realistically structured networks supports the generality of these findings. In cortical circuits, biophysical properties appear tuned to this regime of sparse chaos. Our results reveal a close link between fundamental aspects of single-neuron biophysics and the collective dynamics of cortical circuits, suggesting that nerve impulse generation mechanisms are adapted to enhance circuit controllability and information flow.
• Abstract（参考訳）: 脳内の情報の流れの通貨である神経インパルスは、神経細胞の膜電位の不安定さによって生成される。 神経回路は、学習、記憶、感覚処理、運動制御に不可欠な集合的カオスを示す。 しかし、神経細胞回路における集団カオスの性質と強度を制御する要因はよく理解されていない。 ここでは、計算エルゴード理論を用いて、神経インパルス生成の基本的特徴が神経回路の集合的カオスに大きな影響を及ぼすことを示す。 Lyapunov Spectra, Kolmogorov-Sinai-Entropy, and upper and lower bounds on attractor dimension の数値計算により、個々のニューロンにおける神経インパルス生成の変化が情報符号化速度に適度に影響を及ぼすが、質的に位相空間構造を変化させることが示された。 具体的には、不安定な多様体の数、コルモゴロフ-シナイエントロピー、および誘引次元の劇的な減少が分かる。 臨界点を超えて、拡散近似の同時分解、最大のリャプノフ指数のピーク、主要な共変リャプノフベクトルの局在遷移が特徴であり、ネットワークはスパースカオスを示す。 大規模で現実的に構造化されたネットワークの解析は、これらの発見の一般性を支持する。 皮質回路では、生物物理学的性質は、このスパースカオスの体制に合わせているように見える。 神経インパルス生成機構が回路制御性や情報フローの向上に適応していることが示唆された。

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