Điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng khuếch tán dạng hindmarsh rose với liên kết tuyến tính

Chuyên khảo phân tích Điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng khuếch tán dạng, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

Chuyên ngành

Toán ứng dụng

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học

2022

63
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM TẠ

LỜI CAM KẾT

TÓM TẮT

ABSTRACT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VÀ TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. GIỚI THIỆU

1.2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC

1.3. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC

1.4. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

1.5. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU HOẶC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

1.6. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

1.7. PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.8. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.9. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

2. SINH LÝ HỌC CỦA TẾ BÀO

2.1. CẤU TRÚC CỦA TẾ BÀO

2.2. XUNG THẦN KINH

3. MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA TẾ BÀO

3.1. MÔ HÌNH HODGKIN-HUXLEY

3.2. MÔ HÌNH FITZHUGH-NAGUMO

3.3. MÔ HÌNH HINDMARSH - ROSE

4. ĐIỀU KIỆN ĐỦ CHO SỰ ĐỒNG BỘ HÓA TRONG MẠNG LƯỚI ĐẦY ĐỦ CÁC HỆ PHƯƠNG TRÌNH PHẢN ỨNG - KHUẾCH TÁN DẠNG HINDMARSH-ROSE VỚI LIÊN KẾT TUYẾN TÍNH

4.1. SƠ LƯỢC VỀ MẠNG LƯỚI CÁC TẾ BÀO THẦN KINH

4.2. SƠ LƯỢC VỀ SỰ ĐỒNG BỘ HÓA

4.3. ĐIỀU KIỆN ĐỦ CHO SỰ ĐỒNG BỘ HÓA TRONG MẠNG LƯỚI ĐẦY ĐỦ CÁC HỆ PHƯƠNG TRÌNH PHẢN ỨNG - KHUẾCH TÁN DẠNG HINDMARSH-ROSE VỚI LIÊN KẾT TUYẾN TÍNH

4.4. MÔ PHỎNG KẾT QUẢ BẰNG PHƯƠNG PHÁP SỐ

5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đồng Bộ Hóa Hệ Hindmarsh Rose Giới Thiệu

Bài viết này khám phá sự đồng bộ hóa trong mạng lưới hệ phương trình phản ứng khuếch tán Hindmarsh-Rose. Đây là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực động lực học phi tuyếnhệ dao động liên kết. Sự đồng bộ hóa đề cập đến hiện tượng các hệ thống, dù ban đầu khác biệt, tự điều chỉnh để hoạt động đồng bộ với nhau. Hiện tượng này quan trọng trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật, từ sinh học thần kinh đến truyền thông. Bài viết sẽ trình bày các điều kiện cần thiết để đạt được sự đồng bộ hóa trong mạng lưới hệ phương trình Hindmarsh-Rose, một mô hình đơn giản hóa từ mô hình Hodgkin-Huxley, mô tả hoạt động điện của tế bào thần kinh. Nghiên cứu này nhằm mục đích cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế đồng bộ hóa và ứng dụng của nó. Tác giả Phan Văn Long Em đã thực hiện nghiên cứu sâu về điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới này.

1.1. Giới thiệu mô hình Hindmarsh Rose trong lý thuyết đồng bộ

Mô hình Hindmarsh-Rose là một mô hình toán học đơn giản hóa mô tả hoạt động điện của tế bào thần kinh. Nó là một hệ thống hai hoặc ba chiều, thể hiện các đặc tính như trạng thái cân bằng, hoạt động và bùng nổ điện áp tế bào. Việc sử dụng mô hình này trong nghiên cứu đồng bộ hóa giúp đơn giản hóa phân tích và hiểu rõ hơn về các cơ chế cơ bản. Mô hình này được coi là đơn giản hóa từ mô hình Hodgkin-Huxley nổi tiếng. Hệ phương trình vi phân Hindmarsh-Rose được biểu diễn như sau: du/dt = v - u^3 + au^2 + I và dv/dt = 1 - bu^2 - v, với a và b là hằng số, I là cường độ dòng điện kích hoạt từ bên ngoài. Đây là một công cụ hữu ích để nghiên cứu sự đồng bộ hóa.

1.2. Tầm quan trọng của đồng bộ hóa trong mạng neuron nhân tạo

Sự đồng bộ hóa đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của mạng neuron nhân tạo. Nó cho phép các neuron giao tiếp và phối hợp với nhau, tạo ra các mẫu hoạt động phức tạp. Nghiên cứu về đồng bộ hóa trong mô hình Hindmarsh-Rose có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách mạng neuron nhân tạo hoạt động và cách cải thiện hiệu suất của chúng. Sự ổn định đồng bộ hóa là một yếu tố quan trọng cần xem xét. Phân tích ổn định là một công cụ để đánh giá sự ổn định đồng bộ hóa.

II. Thách Thức Vấn Đề Nghiên Cứu Đồng Bộ Hóa HR Giải Pháp

Nghiên cứu đồng bộ hóa trong mạng lưới hệ phương trình Hindmarsh-Rose đối mặt với nhiều thách thức. Việc xác định các điều kiện cần và đủ cho đồng bộ hóa là một vấn đề phức tạp, đặc biệt là khi xem xét đến sự phức tạp của động lực học phi tuyến. Bài toán trở nên khó khăn hơn khi mở rộng sang mạng lưới hệ phương trình phản ứng khuếch tán. Ngoài ra, việc mô phỏng và phân tích các hệ thống này đòi hỏi các phương pháp tính toán hiệu quả. Tuy nhiên, việc giải quyết những thách thức này sẽ mở ra những cơ hội mới trong việc hiểu và kiểm soát các hệ thống phức tạp. Theo nghiên cứu của Phan Văn Long Em, việc tăng số lượng nút trong mạng lưới đầy đủ giúp cho việc đồng bộ hóa dễ dàng hơn.

2.1. Khó khăn trong phân tích ổn định hệ phương trình HR

Phân tích ổn định của hệ phương trình Hindmarsh-Rose là một thách thức đáng kể. Hệ thống này có tính phi tuyến, dẫn đến các hành vi phức tạp và khó dự đoán. Việc xác định các điểm cân bằng và đánh giá tính chất đồng bộ hóa của chúng đòi hỏi các kỹ thuật toán học tiên tiến. Các yếu tố ảnh hưởng đến tính chất này bao gồm tham số ảnh hưởng đến đồng bộ hóa. Một trong số đó là độ mạnh liên kết và kiến trúc mạng lưới.

2.2. Hạn chế của phương pháp số trong mô phỏng đồng bộ hóa

Mặc dù phương pháp số là một công cụ hữu ích để mô phỏng đồng bộ hóa, chúng cũng có những hạn chế nhất định. Các mô phỏng có thể tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt là khi xem xét các hệ thống lớn và phức tạp. Ngoài ra, kết quả của phương pháp số có thể phụ thuộc vào các thông số mô phỏng, chẳng hạn như kích thước bước thời gian và phương pháp tích phân. Cần phải cẩn thận để đảm bảo rằng các kết quả mô phỏng là chính xác và đáng tin cậy. Việc so sánh kết quả lý thuyết và phương pháp số là rất quan trọng.

III. Điều Kiện Đủ Đồng Bộ Mạng Lưới Hindmarsh Rose Hướng Dẫn

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng khuếch tán Hindmarsh-Rose với liên kết tuyến tính. Sử dụng các kỹ thuật phân tích toán học, chúng tôi thiết lập một điều kiện về độ mạnh liên kết để đảm bảo sự đồng bộ hóa. Kết quả cho thấy rằng khi số lượng nút trong mạng lưới đầy đủ tăng lên, việc đạt được đồng bộ hóa trở nên dễ dàng hơn. Kết quả lý thuyết này sau đó được kiểm tra và xác nhận bằng phương pháp số. Nghiên cứu này cung cấp một cơ sở lý thuyết vững chắc cho việc hiểu và kiểm soát đồng bộ hóa trong các hệ thống phức tạp. Theo tài liệu, mạng lưới đầy đủ càng có nhiều nút thì việc cộng hưởng càng dễ.

3.1. Sử dụng hàm Lyapunov để xác định điều kiện đồng bộ hóa

Một phương pháp phổ biến để xác định điều kiện đồng bộ hóa là sử dụng hàm Lyapunov. Hàm Lyapunov là một hàm vô hướng có giá trị không âm và giảm dọc theo quỹ đạo của hệ thống. Nếu tồn tại một hàm Lyapunov như vậy, thì hệ thống được đảm bảo là ổn định và do đó, sự đồng bộ hóa có thể đạt được. Tuy nhiên, việc tìm kiếm một hàm Lyapunov phù hợp có thể là một thách thức. Trong nghiên cứu này, hàm Lyapunov được sử dụng để tìm điều kiện đủ cho đồng bộ hóa.

3.2. Ảnh hưởng của độ mạnh liên kết đến sự đồng bộ hóa

Độ mạnh liên kết đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định sự đồng bộ hóa của mạng lưới hệ phương trình phản ứng khuếch tán. Nếu độ mạnh liên kết quá yếu, các neuron sẽ không thể giao tiếp và phối hợp với nhau, dẫn đến sự hỗn loạn. Ngược lại, nếu độ mạnh liên kết quá mạnh, các neuron có thể bị khóa lại ở một trạng thái duy nhất, làm giảm khả năng xử lý thông tin của mạng. Do đó, cần phải tìm một giá trị độ mạnh liên kết tối ưu để đạt được sự đồng bộ hóa hiệu quả. Tham số ảnh hưởng đến đồng bộ hóa cần được xem xét cẩn thận.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Đồng Bộ Hóa HR Trong Mô Hình Neuron

Nghiên cứu về đồng bộ hóa trong mạng lưới hệ phương trình Hindmarsh-Rose có nhiều ứng dụng thực tiễn. Một ứng dụng quan trọng là trong lĩnh vực mô hình neuron. Mô hình Hindmarsh-Rose được sử dụng để mô phỏng hoạt động điện của tế bào thần kinh. Hiểu rõ các điều kiện đồng bộ hóa có thể giúp chúng ta thiết kế các mạng neuron nhân tạo hiệu quả hơn. Ngoài ra, nghiên cứu này có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các rối loạn thần kinh liên quan đến sự rối loạn đồng bộ hóa, chẳng hạn như bệnh động kinh và bệnh Parkinson. Điều này mở ra cơ hội cho việc phát triển các phương pháp điều trị mới. Sự di chuyển thành từng đám mây của đàn chim là một ví dụ về đồng bộ hóa trong tự nhiên.

4.1. Đồng bộ hóa HR trong bệnh động kinh và Parkinson

Sự rối loạn đồng bộ hóa trong mạng neuron có liên quan đến một số rối loạn thần kinh, bao gồm bệnh động kinh và bệnh Parkinson. Trong bệnh động kinh, sự đồng bộ hóa quá mức của các neuron có thể dẫn đến các cơn co giật. Trong bệnh Parkinson, sự mất cân bằng trong hoạt động của các neuron có thể gây ra các triệu chứng như run và cứng cơ. Nghiên cứu về đồng bộ hóa trong mô hình Hindmarsh-Rose có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cơ chế bệnh sinh của các rối loạn này và phát triển các phương pháp điều trị mới. Tính chất đồng bộ hóa có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố.

4.2. Thiết kế mạng neuron nhân tạo dựa trên nguyên lý đồng bộ hóa

Các nguyên lý đồng bộ hóa có thể được sử dụng để thiết kế các mạng neuron nhân tạo hiệu quả hơn. Bằng cách hiểu rõ các điều kiện cần thiết để đạt được đồng bộ hóa, chúng ta có thể tạo ra các mạng có khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác hơn. Ví dụ, các mạng có cấu trúc sao cho các neuron có thể dễ dàng đồng bộ hóa có thể có khả năng nhận dạng mẫu và phân loại tốt hơn. Nghiên cứu về mô hình Hindmarsh-Rose có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách thiết kế các mạng như vậy.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Về Đồng Bộ Hóa Điều Kiện và Mô Phỏng

Nghiên cứu này đã đạt được những kết quả đáng chú ý về đồng bộ hóa trong mạng lưới hệ phương trình Hindmarsh-Rose. Chúng tôi đã xác định được một điều kiện đủ về độ mạnh liên kết để đảm bảo sự đồng bộ hóa. Kết quả phương pháp số đã xác nhận kết quả lý thuyết và cho thấy rằng sự đồng bộ hóa thực sự có thể đạt được trong các hệ thống này. Điều này mở ra những hướng nghiên cứu mới trong việc hiểu và kiểm soát các hệ thống phức tạp. Điều quan trọng là sự tương quan giữa kết quả lý thuyết và kết quả từ phương pháp số. Tác giả Phan Văn Long Em đã sử dụng C++ và gnuplot để thực hiện phương pháp số.

5.1. So sánh kết quả lý thuyết và mô phỏng số về đồng bộ hóa

Việc so sánh kết quả lý thuyết và mô phỏng số là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của nghiên cứu. Nếu kết quả lý thuyết và mô phỏng số phù hợp với nhau, thì điều này cung cấp bằng chứng mạnh mẽ rằng các mô hình và giả định được sử dụng là hợp lệ. Tuy nhiên, nếu có sự khác biệt giữa kết quả lý thuyết và mô phỏng số, thì điều này có thể chỉ ra rằng cần phải xem xét lại các mô hình và giả định.

5.2. Đánh giá sai số và độ tin cậy của kết quả mô phỏng

Trong bất kỳ mô phỏng số nào, luôn có khả năng xảy ra sai số. Sai số có thể do nhiều yếu tố, chẳng hạn như kích thước bước thời gian không đủ nhỏ hoặc phương pháp tích phân không đủ chính xác. Do đó, cần phải đánh giá cẩn thận sai số và độ tin cậy của kết quả mô phỏng. Các kỹ thuật đánh giá sai số bao gồm việc giảm kích thước bước thời gian và so sánh kết quả với các phương pháp khác. Cần đảm bảo rằng sai số là đủ nhỏ để kết quả mô phỏng là đáng tin cậy.

VI. Kết Luận Tiềm Năng Tương Lai Nghiên Cứu Đồng Bộ Hệ HR

Nghiên cứu về đồng bộ hóa trong mạng lưới hệ phương trình Hindmarsh-Rose là một lĩnh vực đầy hứa hẹn với nhiều tiềm năng phát triển trong tương lai. Các kết quả của nghiên cứu này có thể được sử dụng để thiết kế các mạng neuron nhân tạo hiệu quả hơn, phát triển các phương pháp điều trị mới cho các rối loạn thần kinh liên quan đến sự rối loạn đồng bộ hóa và hiểu rõ hơn về hoạt động của não bộ. Cần tiếp tục nghiên cứu để khám phá thêm các khía cạnh khác của đồng bộ hóa và ứng dụng của nó. Việc nghiên cứu trong nước về chủ đề này còn rất ít, cần được đẩy mạnh hơn. Cụ thể, cần nghiên cứu về mạng lưới hệ phương trình phản ứng khuếch tán nói chung và hệ phương trình Hindmarsh-Rose nói riêng.

6.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo về đồng bộ hóa trong mạng neuron

Có nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo về đồng bộ hóa trong mạng neuron. Một hướng là nghiên cứu các cơ chế đồng bộ hóa phức tạp hơn, chẳng hạn như đồng bộ hóa trễ và đồng bộ hóa đa tần số. Một hướng khác là nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài, chẳng hạn như tiếng ồn và kích thích từ bên ngoài, đến đồng bộ hóa. Cuối cùng, cần phải nghiên cứu ứng dụng của đồng bộ hóa trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như robot và truyền thông.

6.2. Đề xuất cải tiến mô hình HR để nghiên cứu đồng bộ hóa

Có một số cách để cải tiến mô hình Hindmarsh-Rose để nghiên cứu đồng bộ hóa tốt hơn. Một cách là thêm các biến mới để mô tả các khía cạnh khác của hoạt động neuron, chẳng hạn như nồng độ ion và điện thế màng. Một cách khác là sử dụng các mô hình phức tạp hơn để mô tả các kết nối giữa các neuron. Cuối cùng, cần phải phát triển các phương pháp mới để phân tích đồng bộ hóa trong các mô hình này. Việc tích hợp phản ứng khuếch tán vào mô hình là một bước quan trọng.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

25/05/2025
Điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng khuếch tán dạng hindmarsh rose với liên kết tuyến tính

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VÀ TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Trong chương này, chúng tôi giới thiệu sơ lược về sự đồng bộ hóa và trình bày tổng quan vấn đề nghiên cứu, đặc biệt là tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về sự đồng bộ hóa trong mạng lưới các tế bào. GIỚI THIỆU Sự đồng bộ hóa hay sự cộng hưởng là một hiện tượng vô cùng quan trọng trong tự nhiên và trong khoa học phi tuyến, đặc biệt là trong mạng lưới các hệ phương trình dao động được liên kết với nhau (Aziz-Alaoui, 2006). Sự cộng hưởng giữa các hệ phương trình có nghĩa là chúng sẽ có cùng đặc tính ở cùng thời điểm.

Cụ thể, đối với một mạng lưới gồm hai hệ phương trình thì sự đồng bộ hóa có nghĩa là hệ phương trình này sẽ sao chép những đặc tính của hệ phương trình kia kể từ một thời điểm nào đó. Khi đó, mạng lưới các hệ phương trình được gọi là đồng bộ. Trong bộ não con người kể cả động vật có rất nhiều tế bào, chúng liên kết với nhau tạo thành một mạng lưới tế bào. Một mạng lưới tế bào là một hệ thống các tế bào được liên kết với nhau về mặt sinh lý học.

Sự trao đổi giữa chúng chủ yếu là dựa vào các quá trình điện hóa. Đề tài này trình bày sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng - khuếch tán dạng Hindmarsh - Rose với liên kết tuyến tính, cụ thể là tìm điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa xảy ra trong mạng lưới tế bào đang xét. Năm 1952, Hodgkin và Huxley đã đưa ra một mô hình toán học bốn chiều có thể xấp xỉ được các tính chất hoạt náo của điện áp tế bào (Hodgkin & Huxley, 1952; Corson, 2009). Dựa trên mô hình này, rất nhiều mô hình đơn giản hơn đã được công bố nhằm mô tả sự hoạt náo của điện áp tế bào.

Năm 1984, Hindmarsh và Rose đã công bố một mô hình mới mang tên Mô hình Hindmarsh-Rose được biết là mô hình hai chiều đơn giản hóa từ hệ phương trình nổi tiếng của Hodgkin-Huxley (Izhikevich, 2007; Ermentrout & Terman, 2009; Ambrosio & Aziz-Alaoui, 2013). Tuy là mô hình đơn giản hơn, nhưng nó có nhiều kết quả giải tích đáng chú ý và giữ được các tính chất, ý nghĩa về mặt sinh học. Nó thể hiện được trạng thái cân bằng, hoạt náo và bùng nổ của điện áp tế bào. Mô hình này được tạo thành từ hai phương trình của 1 hai biến u và v.

Biến đầu tiên là biến nhanh, được gọi là biến hoạt náo, nó đại diện cho điện áp của màng tế bào. Biến thứ hai là biến chậm, nó thể hiện cho một số đại lượng vật lí phụ thuộc thời gian như độ dẫn điện của dòng ion đi ngang qua màng tế bào. Hệ phương trình vi phân Hindmarsh-Rose được biểu diễn như sau:   du = v − u3 + au2 + I  dt (1.1) dv   = 1 − bu2 − v dt trong đó a = 3, b = 5 là các hằng số được xác định bằng kinh nghiệm thực tiễn, I là cường độ dòng điện kích hoạt từ bên ngoài. Tuy nhiên, hệ phương trình này không đủ mạnh để phản ánh được sự truyền đi của điện áp tế bào trong không gian (dọc theo thân tế bào), vì thế phương trình dây cáp (cable equations) được sử dụng ở đây bằng cách thêm toán tử Laplace vào hệ phương trình (1.1) như sau:   du = ut = v − u3 + au2 + I + du ∆u  dt (1.2) dv   = vt = 1 − bu2 − v dt trong đó, u = u(x, t), v = v(x, t), (x, t) ∈ Ω × R+ , du là hằng số dương, ∆u là toán tử Laplace của u, Ω ⊂ RN là tập bị chặn trơn và hệ thỏa mãn điều kiện Neumann bằng không trên biên (N là một số nguyên dương).

Hệ phương trình (1.2) được gọi là hệ phương trình phản ứng-khuếch tán dạng Hindmarsh-Rose (HR). Trong những năm gần đây, sự đồng bộ hóa đã được nghiên cứu rộng rãi trên nhiều lĩnh vực, nhiều hiện tượng tự nhiên cũng phản ánh sự đồng bộ hóa như sự di chuyển tạo thành từng đám mây của đàn chim, sự di chuyển của đàn cá chép trong hồ, sự di chuyển của đoàn diễu hành, sự nhận và truyền thông tin của một nhóm các tế bào,. Chính vì thế việc nghiên cứu về sự đồng bộ hóa trong mạng lưới các tế bào là cần thiết. Hơn nữa, tình hình nghiên cứu trong nước về chủ đề đồng bộ hóa trên mạng lưới các hệ phương trình vi phân nói chung và hệ phương trình Hindmarsh-Rose nói riêng còn rất ít, trong khi trên thế giới thì lại có rất nhiều nghiên cứu liên quan đến sự đồng bộ hóa trên mạng lưới các mô hình dạng Hindmarsh-Rose, nhưng đa số chỉ nghiên cứu bằng phương pháp số hoặc chỉ nghiên cứu sự đồng bộ hóa của mạng lưới với số lượng nhỏ các hệ phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose (Corson, 2009).

Vì thế việc nghiên cứu về chủ đề này rất có ý nghĩa về mặt tiên phong và gia tăng số lượng nghiên cứu về nó trong lĩnh vực Toán ứng dụng của nước nhà. Để cho việc nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn, trong Đề tài này chúng tôi chỉ xét mạng lưới các tế bào có cấu trúc đầy đủ, nghĩa là mỗi tế bào trong mạng lưới sẽ 2 truyền thông tin đến các tế bào khác trong cùng mạng lưới, đồng thời cũng nhận thông tin phản hồi từ các tế bào này (liên kết hai chiều). Đề tài sẽ đưa ra điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa xảy ra trên mạng lưới đang xét và có phần mô phỏng bằng phương pháp số để kiểm tra lại kết quả lý thuyết tìm được. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC Bài toán liên quan đến sự đồng bộ hóa của các hệ phương trình vi phân nói chung, và hệ phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose nói riêng còn chưa thực sự phổ biến trong nước, cụ thể chỉ có tác giả Lê Hoa Nguyên công tác tại Trường Đại học Đà Nẵng đã có một Bài báo đăng trên Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật Đà Nẵng vào năm 2019.

Tác giả đã nghiên cứu một số tính chất giải tích và sự đồng bộ hóa của 2 hệ phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose. Tác giả đã chỉ ra tính bùng nổ và đưa ra biểu đồ rẽ nhánh của hệ Hindmarsh-Rose. Ngoài ra, điều kiện cần để mạng lưới 2 hệ HR đồng bộ hóa cũng được tác giả nghiên cứu. Bên cạnh đó, cũng có các công trình khác nghiên cứu về sự đồng bộ hóa nhưng lại được thực hiện trên các hệ phương trình dạng FitzHugh-Nagumo (FHN).

Cụ thể như sau: • Năm 2011, nhóm tác giả Nguyễn Lê Hoa và Hong đã nghiên cứu về sự đồng bộ hóa của hai hệ phương trình FitzHugh-Nagumo (hệ phương trình vi phân) có tính Chaos thông qua hàm số Lyapunov. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã nghiên cứu sự ảnh hưởng của tần số của dòng điện tác động từ bên ngoài lên tính Chaos của hệ phương trình FHN, sau đó tìm điều kiện cần và đủ cho sự đồng bộ hóa giữa hai hệ phương trình FHN liên kết với nhau theo kiểu tuyến tính thông qua hệ số Lyapunov xuyên ngang lớn nhất và hàm số Lyapunov. • Năm 2017, tác giả Phan Văn Long Em đã nghiên cứu sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng-khuếch tán FHN với liên kết tuyến tính. Trong nghiên cứu này, tác giả đã thiết lập được điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ của hệ phương trình phản ứng-khuếch tán FHN với liên kết tuyến tính, cùng với mô phỏng bằng phương pháp số cho thấy có sự tương quan giữa kết quả lý thuyết tìm được và kết quả từ phương pháp số.

• Năm 2021, tác giả Phan Văn Long Em đã nghiên cứu sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình phản ứng-khuếch tán FHN với liên kết phi tuyến. Trong nghiên cứu này, tác giả đã thiết lập được điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ của hệ phương trình phản ứng-khuếch tán FHN với liên kết phi tuyến, cùng với mô phỏng bằng phương pháp số cho 3 thấy có sự tương quan giữa kết quả lý thuyết tìm được và kết quả từ phương pháp số. • Năm 2021, tác giả Phan Văn Long Em đã nghiên cứu sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ các hệ phương trình vi phân FHN với liên kết phi tuyến. Trong nghiên cứu này, tác giả đã thiết lập được điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa trong mạng lưới đầy đủ của hệ phương trình vi phân FHN với liên kết phi tuyến, cùng với mô phỏng bằng phương pháp số cho thấy có sự tương quan giữa kết quả lý thuyết tìm được và kết quả từ phương pháp số.

Nhìn chung, chưa có nhiều nghiên cứu liên quan đến sự đồng bộ hóa của các hệ phương trình vi phân hay đạo hàm riêng trong lĩnh vực Toán ứng dụng. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC Trong những năm gần đây, chủ đề liên quan đến sự đồng bộ hóa trong mạng lưới các hệ phương trình Hindmarsh-Rose được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và có nhiều kết quả được xuất bản như sau: Năm 2009, Corson đã hoàn thành Luận án tiến sĩ về hệ thống mạng lưới các phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose. Trong nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra kết quả sơ lược bằng phương pháp số về sự đồng bộ hóa các hệ phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose trong mạng lưới đầy đủ, nhưng chưa đưa ra kết quả chứng minh cụ thể bằng giải tích toán học cho trường hợp này. Điều đó cũng dễ hiểu vì đây không phải là kết quả chính của Luận án mà tác giả hướng đến.

Năm 2014, Le Hoa Nguyên & Hong đã đưa ra điều kiện đủ cho sự đồng bộ hóa của mạng lưới hai tế bào các hệ phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose được liên kết tuyến tính với nhau. Trong nghiên cứu này nhóm tác giả đã sử dụng hàm Lyapunov để tìm điều kiện đủ cho sự cộng hưởng xảy ra. Năm 2016, Lihua, Guodong & Chunni đã sử dụng công cụ PSpice nghiên cứu sự cộng hưởng trên 3 hệ phương trình vi phân dạng Hindmarsh-Rose liên kết tuyến tính với cấu trúc dạng vòng. Năm 2017, Hector, Eliseo, Mariana & Cesar đã đưa ra nghiên cứu với mong muốn hiểu được các cơ chế sinh lý của hệ thống tế bào thần kinh theo hướng kỹ thuật nhằm giải thích cách thức hoạt động của não bộ.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ