Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach

We consider a network of coupled periodic stable signals (PSS) interacting through the gradient of a coupling potential. Each PSS has its own set of parameters Ωk, characterizing the time scale of the signal and its shape. The Ωk are allowed to modify their values (i.e. to adapt) by introducing adap...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2014
Автор:	Rodriguez, J.
Формат:	Стаття
Мова:	English
Опубліковано:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2014
Назва видання:	Системні дослідження та інформаційні технології
Теми:	Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85498
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach / J. Rodriguez // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 2. — С. 53-67. — Бібліогр.: 10 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-85498
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-854982015-08-07T03:02:11Z Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach Rodriguez, J. Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи We consider a network of coupled periodic stable signals (PSS) interacting through the gradient of a coupling potential. Each PSS has its own set of parameters Ωk, characterizing the time scale of the signal and its shape. The Ωk are allowed to modify their values (i.e. to adapt) by introducing adaptive mechanisms on them. Together with the state variable interactions, the adaptive mechanisms drive all PSS towards a consensual oscillatory state where they all have a common, constant set of parameters Ωk. Once reached, the consensual oscillatory state remains invariant to the interactions. This implies that if the interactions are removed, all PSS continue to deliver the consensual signal. This situation is to be contrasted with classical synchronization problems where common dynamical patterns are attained and maintained thanks to the interactions. Hence, if the interactions are removed, all PSS converge back towards their individual behavior. The resulting value Ωk is analytically calculated. It does not depend on the network’s topology. However, the conditions for convergence do depend on the connectivity of the network and on the coupling potential. Розглянуто мережу зв’язаних періодичних стійких сигналів (PSS) взаємодіючих через градієнт потенціалу зв’язку. Кожен PSS має свій власний набір параметрів Ωk, що характеризує часову шкалу сигналу і його форму. Ωk можуть змінювати їх значення (тобто, адаптуватися) шляхом введення в них адаптивних механізмів. Разом з взаємодіями змінних стану, адаптивні механізми приводять усі PSS до узгодженого коливального стану, де вони всі мають спільну, постійну множину параметрів Ωk. Будучи досягнутим, узгоджений коливальний стан залишається інваріантним до взаємодій. Це означає, що якщо взаємодії прибирають, то усі PSS продовжують видавати узгоджений сигнал. Ця ситуація відрізняється від класичних проблем синхронізації, де загальні динамічні характеристики досягаються і підтримуються завдяки взаємодіям. Таким чином, якщо взаємодії прибирають, усі PSS сходяться назад до їх індивідуальної поведінки. Результат значення Ωk обчислюється аналітично. Він не залежить від топології мережі. Однак умови збіжності все ж залежать від зв’язності мережі і від сполученого потенціалу. Рассмотрена сеть связанных периодических устойчивых сигналов (PSS) взаимодействующих через градиент потенциала связи. Каждый PSS имеет свой собственный набор параметров Ωk, характеризующий временную шкалу сигнала и его форму Ωk могут менять их значения (то есть, адаптироваться) путем введения в них адаптивных механизмов. Вместе с взаимодействиями переменных состояния, адаптивные механизмы приводят все PSS к согласованному колебательному состоянию, где они все имеют общее, постоянное множество параметров Ωk. Будучи достигнутым, согласованное колебательное состояние остается инвариантным к взаимодействиям. Это означает, что если взаимодействия убирают, то все PSS продолжают выдавать согласованный сигнал. Эта ситуация отличается от классических проблем синхронизации, где общие динамические характеристики достигаются и поддерживаются благодаря взаимодействиям. Таким образом, если взаимодействия убирают, все PSS сходятся обратно к их индивидуальному поведению. Результат значения Ωk вычисляется аналитически. Он не зависит от топологии сети. Однако условия сходимости все же зависят от связности сети и от сопряженного потенциала. 2014 Article Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach / J. Rodriguez // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 2. — С. 53-67. — Бібліогр.: 10 назв. — англ. 1681–6048 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85498 518.58 en Системні дослідження та інформаційні технології Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	English
topic	Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
spellingShingle	Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи Rodriguez, J. Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach Системні дослідження та інформаційні технології
description	We consider a network of coupled periodic stable signals (PSS) interacting through the gradient of a coupling potential. Each PSS has its own set of parameters Ωk, characterizing the time scale of the signal and its shape. The Ωk are allowed to modify their values (i.e. to adapt) by introducing adaptive mechanisms on them. Together with the state variable interactions, the adaptive mechanisms drive all PSS towards a consensual oscillatory state where they all have a common, constant set of parameters Ωk. Once reached, the consensual oscillatory state remains invariant to the interactions. This implies that if the interactions are removed, all PSS continue to deliver the consensual signal. This situation is to be contrasted with classical synchronization problems where common dynamical patterns are attained and maintained thanks to the interactions. Hence, if the interactions are removed, all PSS converge back towards their individual behavior. The resulting value Ωk is analytically calculated. It does not depend on the network’s topology. However, the conditions for convergence do depend on the connectivity of the network and on the coupling potential.
format	Article
author	Rodriguez, J.
author_facet	Rodriguez, J.
author_sort	Rodriguez, J.
title	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach
title_short	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach
title_full	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach
title_fullStr	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach
title_full_unstemmed	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach
title_sort	adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach
publisher	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
publishDate	2014
topic_facet	Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85498
citation_txt	Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach / J. Rodriguez // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 2. — С. 53-67. — Бібліогр.: 10 назв. — англ.
series	Системні дослідження та інформаційні технології
work_keys_str_mv	AT rodriguezj adaptationofoscillatorysystemsinnetworksalearningsignalapproach
first_indexed	2023-10-18T19:31:15Z
last_indexed	2023-10-18T19:31:15Z
_version_	1796147186040307712

Adaptation of oscillatory systems in networks — a learning signal approach

Репозитарії

Схожі ресурси