Neural Field Equations with random data
Daniele Avitabile, Francesca Cavallini, Svetlana Dubinkina, Gabriel J. Lord
我们研究神经场方程,这是大规模皮质活动的典型模型,受随机数据的影响。 我们将这种空间扩展的非局部进化方程视为抽象巴纳赫空间的Couchy问题,突触内核中的随机性,发射速率函数,外部刺激和初始条件。 我们确定在适当的Banach空间中保证解决方案存在,唯一性和可计量性的随机数据的条件,并检查解决方案相对于输入的规律性。 我们介绍了线性和非线性神经场的结果,以及这个问题数值分析中最常见的两个功能设置。 除了持续的问题,我们以抽象的形式分析已经空间离散的神经领域,为分析不确定性量化(UQ)方案奠定了基础。
We study neural field equations, which are prototypical models of large-scale cortical activity, subject to random data. We view this spatially-extended, nonlocal evolution equation as a Cauchy problem on abstract Banach spaces, with randomness in the synaptic kernel, firing rate function, external stimuli, and initial conditions. We determine conditions on the random data that guarantee existence, uniqueness, and measurability of the solution in an appropriate Banach space, and examine the regu...