我试着把几个神经元连接起来
我的脚本成功地处理了两个神经元,但当我修改了3个神经元的脚本时,我注意到第三个神经元的电压突然爆炸,因此,集成失败
我做了一些基本的分析,看看解决方案数组,我的猜测是scipy.solve_ivp的事件检测无法检测两个神经元同时激发的时间。我这样说的原因是,第二和第三个神经元的放电频率应该是相同的,因为它们只有一个有外部电流的神经元是第一个
然而,当它们一起触发时,事件检测只检测到一个事件,因此无法重置另一个事件的电压,从而导致指数增长
我的最终目标是将其与其他类型的神经元结合,但由于其中许多神经元具有内在的复极动力学,QIFs的事件处理是扩展网络的关键部分
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp
# Define vectors, indices and parameters
resetV = -0.1
nIN = 3
incIN = nIN
ylen = nIN*(incIN)
indIN = np.arange(0,ylen,incIN)
INs = np.arange(0,nIN)
gI = -0.4
Ileak = 0.5
# Define heaviside function for synaptic gates (just a continuous step function)
def heaviside(v,thresh):
H = 0.5*(1 +np.tanh((v-thresh)/1e-8))
return H
# Define event functions and set them as terminal
def event(t, y):
return y[indIN[0]] - 2
event.terminal = True
def event2(t,y):
return y[indIN[1]] - 2
event2.terminal = True
def event3(t,y):
return y[indIN[2]] - 2
event3.terminal = True
#ODE function
def Network(t,y):
V1 = y[0]
n11 = y[1]
n12 = y[2]
V2 = y[3]
n21 = y[4]
n22 = y[5]
V3 = y[6]
n31 = y[7]
n32 = y[8]
H = heaviside(np.array([V1,V2,V3]),INthresh)
dydt = [V1*V1 - gI*n11*(V2)- gI*n12*(V3)+0.5,
H[1]*5*(1-n11) - (0.9*n11),
H[2]*5*(1-n12) - (0.9*n12),
V2*V2 -gI*n21*(V1)- gI*n22*(V3),
H[0]*5*(1-n21) - (0.9*n21),
H[2]*5*(1-n22) - (0.9*n22),
V3*V3 -gI*n31*(V1)- gI*n32*(V2),
H[0]*5*(1-n31) - (0.9*n31),
H[1]*5*(1-n32) - (0.9*n32)
]
return dydt
# Preallocation of some vectors (mostly not crucial)
INthresh = 0.5
dydt = [0]*ylen
INheavies = np.zeros((nIN,))
preInhVs = np.zeros((nIN,))
y = np.zeros((ylen,))
allt = []
ally = []
t = 0
end = 100
# Integrate until an event is hit, reset the spikes, and use the last time step and y-value to continue integration
while True:
net = solve_ivp(Network, (t, end), y, events= [event,event2,event3])
allt.append(net.t)
ally.append(net.y)
if net.status == 1:
t = net.t[-1]
y = net.y[:, -1].copy()
for i in INs:
if net.t_events[i].size != 0:
y[indIN[i]] = resetV
print('reseting V%d' %(i+1))
elif net.status == -1:
print('failed!')
print(y[0])
break
else:
break
# Putting things together and plotting
Tp = np.concatenate(ts)
Yp = np.concatenate(ys, axis=1)
fig = plt.figure(facecolor='w', edgecolor='k')
ax1 = fig.add_subplot(311)
ax2 = fig.add_subplot(312)
ax3 = fig.add_subplot(313)
ax1.plot(Tp, Yp[0].T)
ax2.plot(Tp, Yp[3].T)
ax3.plot(Tp, Yp[6].T)
plt.subplots_adjust(hspace=0.8)
plt.show()
当然这只是猜测
我目前正在学习使用PyDSTool,但由于截止日期的限制,我想让这个脚本正常工作,因为即使是快速而肮脏的QIF神经网络实现也可以用于我的初步分析
我是一名生物学专业的学生,只懂一点Python和MATLAB,但不管怎么说,我都很感激你的任何意见
您确实是正确的,
solve_ivp
不会检测到同时发生的其他事件(在复制组件的情况下除外,因为在数值模拟中不太可能出现这种情况)。您可以手动测试,因为事件是事件函数的根。这么定并替换函数触发事件的测试
然后,它还将捕获双事件并在图中显示结果
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