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1 PTP1B和PTPN2的小分子抑制剂...
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们也可以用于基于结构连接的功能连接来预测功能连接。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
kazi Nazrul大学 - 物理系
系统。回顾拉格朗日形式主义； Lagarange方程的一些特定应用；小振荡，正常模式和频率。（5L）汉密尔顿的原则；变异的计算；汉密尔顿的原则；汉密尔顿原则的拉格朗日方程式； Legendre Transformation和Hamilton的规范方程；从各种原理中的规范方程式；行动最少的原则。（6L）规范变换；生成功能；规范转换的例子；集体财产； Poincare的整体变体；拉格朗日和泊松支架；无穷小规范变换；泊松支架形式主义中的保护定理；雅各比的身份；角动量泊松支架关系。（6L）汉密尔顿 - 雅各比理论；汉密尔顿汉密尔顿原理功能的汉密尔顿雅各比方程；谐波振荡器问题；汉密尔顿的特征功能；动作角度变量。（4L）刚体；独立坐标；正交转换和旋转（有限和无穷小）；欧拉的定理，欧拉角；惯性张量和主轴系统；欧拉方程；重型对称上衣，带有进动和蔬菜。（7L）非线性动力学和混乱；非线性微分方程；相轨迹（单数点和线性系统）；阻尼的谐波振荡器和过度阻尼运动； Poincare定理；各种形式的分叉；吸引子；混乱的轨迹； Lyaponov指数；逻辑方程。（6L）相对论的特殊理论；洛伦兹的转变； 4个向量，张量，转换特性，度量张量，升高和降低指数，收缩，对称和反对称张量； 4维速度和加速度； 4-Momentum和4 Force;
通过相图和模糊递归图探索大脑功能中的非线性动力学
自然界中发现的大部分复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于非线性动力学与大脑之间的关系也是如此。计算机模拟表明，包括大脑在内的许多生物系统都表现出近乎混乱的行为。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度解释了大脑功能，统计物理学领域在理解大脑连接和功能方面继续取得实质性进展。本研究使用生物物理非线性动力学方法深入研究复杂的大脑功能连接。我们的目标是发现高维和非线性神经信号中隐藏的信息，希望提供一种有用的工具来分析功能复杂网络中的信息转换。通过利用相图和模糊递归图，我们研究了复杂大脑网络功能连接中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列、物理上真实的非线性动力学模型和生物物理上真实的神经质量模型，结果表明，相图和模糊递归图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们还可用于根据结构连接预测功能连接。此外，结果表明，神经元活动的相轨迹编码低维动力学，相图形成的极限环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相图和模糊递归图可以使用真实的 fMRI 数据捕捉大脑中的功能连接，并且这两个指标都能够捕捉和解释特定认知任务期间的非线性动力学行为。总之，我们的研究结果表明，相图和模糊递归图可以作为非常有效的功能连接描述符，为大脑中的非线性动力学提供有价值的见解。