Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures

We analyze dynamical systems of general form possessing gradient (symmetric)
 and Hamiltonian (antisymmetric) flow parts. The relevance of such
 systems to self-organizing processes is discussed. Coherent structure formation
 and related gradient flows on matrix Grassmann typ...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Condensed Matter Physics
Datum:2004
Hauptverfasser: Gafiychuk, V.V., Prykarpatsky, A.K.
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Інститут фізики конденсованих систем НАН України 2004
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/119026
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures / V.V. Gafiychuk, A.K. Prykarpatsky // Condensed Matter Physics. — 2004. — Т. 7, № 3(39). — С. 551–563. — Бібліогр.: 20 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862731950499823616
author Gafiychuk, V.V.
Prykarpatsky, A.K.
author_facet Gafiychuk, V.V.
Prykarpatsky, A.K.
citation_txt Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures / V.V. Gafiychuk, A.K. Prykarpatsky // Condensed Matter Physics. — 2004. — Т. 7, № 3(39). — С. 551–563. — Бібліогр.: 20 назв. — англ.
collection DSpace DC
container_title Condensed Matter Physics
description We analyze dynamical systems of general form possessing gradient (symmetric)
 and Hamiltonian (antisymmetric) flow parts. The relevance of such
 systems to self-organizing processes is discussed. Coherent structure formation
 and related gradient flows on matrix Grassmann type manifolds are
 considered. The corresponding graph model associated with the partition
 swap neighborhood problem is studied. The criterion for emerging gradient
 and Hamiltonian flows is established. As an example we consider nonlinear
 dynamics in a neuron network system described by a simulative vector
 field. A simple criterion was written in order to establish conditions for the
 formation of an oscillatory pattern in a model neural system under consideration. Аналізуються динамічні системи загального виду, векторні поля яких складаються з градієнтної (симетричної) та Гамільтонової (антисиметричної) складових. Дискутується відповідність таких систем процесам самоорганізації. Розглядається виникнення когерентних структур і відповідних градієнтних потоків на грасманових многовидах, а також моделювання таких структур відповідною моделлю графа, який виникає в результаті такого формування. Встановлено критерій виникнення гамільтонових і градієнтних векторних полів. Розглядається модельний приклад нейронної динамічної системи, для якої встановлені умови виникнення осциляційних структур.
first_indexed 2025-12-07T19:29:22Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-119026
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1607-324X
language English
last_indexed 2025-12-07T19:29:22Z
publishDate 2004
publisher Інститут фізики конденсованих систем НАН України
record_format dspace
spelling Gafiychuk, V.V.
Prykarpatsky, A.K.
2017-06-03T04:18:10Z
2017-06-03T04:18:10Z
2004
Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures / V.V. Gafiychuk, A.K. Prykarpatsky // Condensed Matter Physics. — 2004. — Т. 7, № 3(39). — С. 551–563. — Бібліогр.: 20 назв. — англ.
1607-324X
PACS: 05.45.-a, 07.05.Mh, 05.65.+b
DOI:10.5488/CMP.7.3.551
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/119026
We analyze dynamical systems of general form possessing gradient (symmetric)
 and Hamiltonian (antisymmetric) flow parts. The relevance of such
 systems to self-organizing processes is discussed. Coherent structure formation
 and related gradient flows on matrix Grassmann type manifolds are
 considered. The corresponding graph model associated with the partition
 swap neighborhood problem is studied. The criterion for emerging gradient
 and Hamiltonian flows is established. As an example we consider nonlinear
 dynamics in a neuron network system described by a simulative vector
 field. A simple criterion was written in order to establish conditions for the
 formation of an oscillatory pattern in a model neural system under consideration.
Аналізуються динамічні системи загального виду, векторні поля яких складаються з градієнтної (симетричної) та Гамільтонової (антисиметричної) складових. Дискутується відповідність таких систем процесам самоорганізації. Розглядається виникнення когерентних структур і відповідних градієнтних потоків на грасманових многовидах, а також моделювання таких структур відповідною моделлю графа, який виникає в результаті такого формування. Встановлено критерій виникнення гамільтонових і градієнтних векторних полів. Розглядається модельний приклад нейронної динамічної системи, для якої встановлені умови виникнення осциляційних структур.
en
Інститут фізики конденсованих систем НАН України
Condensed Matter Physics
Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
Формування структур в нейронних динамічних системах обумовлене взаємодією гамільтонових і градієнтних векторних полів
Article
published earlier
spellingShingle Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
Gafiychuk, V.V.
Prykarpatsky, A.K.
title Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
title_alt Формування структур в нейронних динамічних системах обумовлене взаємодією гамільтонових і градієнтних векторних полів
title_full Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
title_fullStr Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
title_full_unstemmed Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
title_short Pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually Hamiltonian and gradient vector field structures
title_sort pattern formation in neural dynamical systems governed by mutually hamiltonian and gradient vector field structures
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/119026
work_keys_str_mv AT gafiychukvv patternformationinneuraldynamicalsystemsgovernedbymutuallyhamiltonianandgradientvectorfieldstructures
AT prykarpatskyak patternformationinneuraldynamicalsystemsgovernedbymutuallyhamiltonianandgradientvectorfieldstructures
AT gafiychukvv formuvannâstrukturvneironnihdinamíčnihsistemahobumovlenevzaêmodíêûgamílʹtonovihígradíêntnihvektornihpolív
AT prykarpatskyak formuvannâstrukturvneironnihdinamíčnihsistemahobumovlenevzaêmodíêûgamílʹtonovihígradíêntnihvektornihpolív