Dynamics of time elapsed inhomogeneous neuron network model

Models for neural networks have been proposed, which describe the probability to find a neuron for which time s has elapsed since the last discharge. These are written under the form of a nonlinear age-structured equation where the total network activity modulates the firing rate. Here, we consider an inhomogeneous network with variability on the refractory period. We give conditions on the connectivity, leading to total desynchronization of the network.

RésuméPour décrire l'activité de réseaux de neurones, des modèles qui représentent la probabilité qu'un neurone ait passé le temps s depuis sa dernière décharge ont été proposés. Ce sont des équations structurées en âge, non linéaires, où l'activité totale du réseau contrôle le taux de décharge. Ici, nous considérons un réseau inhomogène prenant en compte la variabilité des périodes réfractaires. Nous donnons une condition sur la connectivité qui conduit à la désynchronisation totale.