We develop linear theory for the prediction of excitation wave quenching--the construction of minimal perturbations which return stable excitations to quiescence--for localized pulse solutions of models of excitable media. The theory requires accounting for an additional degree of freedom in the formulation of the linear theory, and a reconsideration of heuristics for choosing optimal reference states from their group representation. We compare the predictions made with the linear theory to direct numerical simulations across a family of perturbations and assess the accuracy of predictions for models with distinct stable excitation structures. We find that the theory achieves qualitative predictive power with only the effort of distinguishing a root from the asymptotic case, and achieves quantitative predictive power in many circumstances. Finally, we compare the computational cost of our prediction technique to other numerical methods for the determination of transitions in extended excitable systems.


翻译:我们发展了用于预测激发波淬灭的线性理论——即构建使稳定激发回归静息状态的最小扰动——针对可激介质模型的局域脉冲解。该理论需要在线性理论框架中考虑一个额外的自由度,并重新审视从群表示中选择最优参考态的启发式方法。我们将该线性理论的预测结果与一族扰动下的直接数值模拟进行比较,并评估了该理论在不同稳定激发结构模型中的预测精度。研究发现,该理论仅需区分根源情形与渐进情形即可获得定性预测能力,并在多数情况下具备定量预测能力。最后,我们将本预测方法的计算成本与其他确定扩展可激系统中跃迁的数值方法进行了比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
10+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员