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      Sincronización de neuronas modeladas por mapas y caracterizadas por periodicidades Translated title: Synchronization of map modeled neurons and characterized by periodicities

      research-article

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          Abstract

          Resumen Se estudia la sincronización de dos neuronas acopladas eléctricamente en función de la intensidad de acoplamiento y periodicidad que las caracteriza, empleando como indicador el error medio de sincronización. La actividad neuronal presenta dos dinámicas: una rápida en la cual se producen impulsos de los potenciales de acción y otra lenta que los modula, produciendo como resultado un comportamiento de gran importancia fisiológica denominado ráfagas de picos. Estos comportamientos intrínsecos de las neuronas estan bien caracterizados en el plano de parámetros por periodicidades. Se ha encontrado que valores altos de la intensidad de acoplamiento llevan al sistema a perder regularidad en sus oscilaciones, por lo que se limita el intervalo de análisis. Asi, se observa que se alcanza una sincronización completa solamente entre neuronas idénticas acopladas; mientras que en otras situaciones, se manifiesta una sincronización en fase. Además, en el caso de neuronas de igual periodicidad, la serie temporal del error medio de sincronización muestra oscilaciones periódicas y con periodicidades similares a las señales neuronales.

          Translated abstract

          Abstract We studied the synchronization of two electrically coupled neurons as a function of the coupling strength and their characteristic periodicities, using as an indicator the mean synchronization error. The neural activity presents two dynamical features: a fast one in which impulses are produced from the action potentials and a slow one that modulates them; together these result in a behavior of great physiological importance here called bursts of spikes. These intrinsic neural behaviors are well characterized by periodicities in the parameter plane. We found that high coupling strength values provoke a loss of regularity in the oscillations which delimit the interval analysis. Thus, we observed that complete synchronization is only achieved when coupled neurons are identical, whereas in other situations phase synchronization is manifested. Moreover, in the case of non-identical coupled neurons with the same periodicity, the time series of the mean synchronization error exhibit periodic oscillations with similar periodicities of the neuron's signals.

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          Author and article information

          Journal
          rbf
          Revista Boliviana de Física
          Revista Boliviana de Física
          Sociedad Boliviana de Física (La Paz, , Bolivia )
          1562-3823
          November 2017
          : 30
          : 30
          : 3-8
          Affiliations
          [01] La Paz orgnameInstituto de investigaciones Físicas orgdiv1Carrera de Física orgdiv2Universidad Mayor de San Andres c. 27 Cota-Cota, Campus Universitario Bolivia
          Article
          S1562-38232017000100002 S1562-3823(17)03003000002
          720db70f-b95f-4651-9ebf-d06b13a1571b

          This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

          History
          : 27 September 2017
          : 22 August 2017
          Page count
          Figures: 0, Tables: 0, Equations: 0, References: 1, Pages: 6
          Product

          SciELO Bolivia

          Categories
          artículos

          Computational techniques,Nonlinear dynamics and chaos,Synchronization,Neurociencia,Técnicas computacionales; simulación,osciladores acoplados,Sincronización;,Dinámica no lineal y caos,Neuroscience.,simulation,coupled oscillators

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