جاذب هتروکلینیک در شبکه سه جمعیتی نوسانگرهای کوراموتو

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 . دانشکده فیزیک، دانشگاه اصفهان، اصفهان

2 آزمایشگاه ملی ماده چگال، پژوهشگاه دانشهای بنیادی، تهران و پژوهشکده فیزیک کوانتوم و ماده، پژوهشگاه دانشهای بنیادی، تهران

چکیده
چرخه‌های هتروکلینیک، به ‌عنوان الگویی برای توصیف تغییر حالت متوالی گذرا و انعطاف‌پذیر سامانه، در شبکه‌های عصبی و مدارهای ژنتیکی، نوسانگرهای شیمیایی و لیزرها از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند و برای توصیف حالت‌های شبه‌پایدار و بررسی دینامیک اطلاعات به‌کار می‌روند. در این مطالعه، شبکه‌ای سه‌جمعیتی از نوسانگرهای فازی نوع کوراموتو را در تقریب نزدیک به خوشه در نظر گرفته و با فرض کاهش روی خمینۀ اوت-آنتونسن، دینامیک آن به دستگاهی از نوع لوتکا-ولترا نگاشته می‌شود. این نگاشت امکان استخراج شرط‌های لازم و کافی صریح، برای وجود چرخۀ هتروکلینیک در جهت مشخص بین تعادل‌های مرزی را فراهم می‌کند. شرط‌هایی که مستقیماً به ضرایب جفت‌شدگی، اختلاف‌فازها و جابه‌جایی فاز جمعیت‌های نوسانی تکیه دارند. به منظور بررسی اعتبار این شرط‌ها، کل فضای اختلاف‌فاز قفل شده نمونه‌برداری و نواحی دارای چرخۀ مورد نظر مشخص شده‌اند. شبیه‌سازی مسیرهای فضای‌فاز، وجود دینامیک چرخۀ هتروکلینیک را تایید می‌کند. علاوه ‌براین، نتایج نشان می‌دهند که افزایش ثابت جابه‌جایی فاز، در بازۀ محدودی از پارامترهای بررسی شده، موجب کاهش نواحی اختلاف فازهایی می‌شود که از دینامیک چرخه هتروکیلینیک پشتیبانی می‌کند. این نتایج، معیارهایی قابل آزمون برای طراحی شبکه‌هایی کنترل‌پذیر با دینامیک گذرای انعطاف‌پذیر فراهم می‌کند و پلی روشن بین الگو‌های فیزیکی نوسانگرها و کارکردهای عصبی مغز، تولید آهنگ‌های چند مرحله‌ای در زیست ‌سامانه‌ها و نیز کاربردهای الهام‌گرفته از مغز در هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Heteroclinic attractor in a three-population network of Kuramoto oscillators

نویسندگان English

Ehsan Bolhasani 1
Seyed Hamed Aboutalebi 2
1 Department of Physics, University of Isfahan, Isfahan, Iran
2 Condensed Matter National Laboratory, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), Tehran, Iran and School of quantum physics and matter, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), Tehran, Iran
چکیده English

Heteroclinic cycles provide a powerful model for describing transient and flexible sequential state transitions in dynamical systems, with applications ranging from neural networks and genetic circuits to chemical oscillators and lasers. They provide a framework for representing metastable states and analyzing information dynamics. In this study, we consider a three-population Kuramoto-type phase oscillator network in the “near-cluster” regime and, using a reduction onto the Ott–Antonsen manifold, derive a Lotka–Volterra–type competitive system that describes its reduced dynamics. This mapping enables us to obtain explicit necessary and sufficient conditions for the existence of a heteroclinic cycle with a prescribed orientation between the boundary equilibria. These conditions depend directly on the effective coupling coefficients, locked phase differences, and the phase-lag parameter. To assess their validity, the entire space of locked phase differences is sampled and the regions supporting a heteroclinic cycle are identified. Phase-space simulations further confirm the emergence of heteroclinic cycle dynamics. Moreover, the results show that, within a limited range of parameters, increasing the phase-lag constant reduces the size of the phase-difference regions that support the heteroclinic cycle. Taken together, these findings provide testable criteria for designing controllable networks with flexible transient dynamics and establish a clear link between physical oscillator models and neural function, multi-stage rhythm generation in biological systems, and brain-inspired applications in artificial intelligence.

کلیدواژه‌ها English

Kuramoto oscillator, Lotka&ndash
Volterra dynamics, Heteroclinic cycle, Winnerless competition, Transient dynamics
1.       K J Friston, Neuroimage, 5 (1997) 164.
2.       M Rabinovich, et al., Physical review letters, 87 (2001) 068102.
3.       S H Strogatz, Physica D: Nonlinear Phenomena, 143 (2000) 1.
4.       J A Acebrón, et al., Reviews of modern physics, 77 (2005) 137.
5.       Y Kuramoto, “International symposium on mathematical problems in theoretical physics”, kyoto university, kyoto/Japan. (2005).
6.       D Hansel, G Mato, and C Meunier, Neural computation, 7 (1995) 307.
7.       A S Pikovsky, et al., Physica D: Nonlinear Phenomena, 104 (1997) 219.
8.       P Ashwin, and J W Swift, Journal of Nonlinear Science, 2 (1992) 69.
9.       E Ott, and TM Antonsen, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 18 (2008) 3.
10.    M I Rabinovich, et al., Reviews of modern physics, 78 (2006) 1213.
11.    S Smale, Journal of Mathematical Biology, 3 (1976) 5.
12.    R M May, and W J Leonard, SIAM journal on applied mathematics, 29 (1975) 243.
13.    C W Chi, L I Wu, and S B Hsu, SIAM Journal on Applied Mathematics, 58 (1998) 211.
14.    V S Afraimovich, S B Hsu, and H E Lin, International Journal of Bifurcation and Chaos, 11(2001) 435.
15.    V S Afraimovich, M I Rabinovich, and P Varona, International Journal of Bifurcation and Chaos, 14 (2004) 1195-1208.
16.    I S Aranson, et al., Advances in Dynamics, Patterns, Cognition: Challenges in Complexity. Springer. (2017).
17.    E A Martens, Physical Review E—Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 82 (2010) 016216.
18.    E A Martens, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 20 (2010).
19.    S Lee, and K Krischer, Physical Review E, 107 (2023) 054205.
20.    P Ashwin, and C Bick, Journal of Nonlinear Science, 35 (2025) 45.
21.    P Ashwin, and O Burylko, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 25 (2015).
22.    A E Emelin, E A Grines, and T A Levanova, Regular and Chaotic Dynamics, 29 (2024) 205-217.
23.    I León, et al., Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 34 (2024) 1.
24.    P Guo, Y Lan, and J Qiao, Renormalization group based implicit function approach to connecting orbits. arXiv preprint arXiv (2025) 2507.00749.
25.    I Sorin, A Nepomnyashchy, and V Volpert, arXiv preprint arXiv (2025) 2502.18048.
26.    P Floriach, J Garcia-Ojalvo, and P Clusella, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 35 (2025).
27.    C Bick, J Mujica, and B Rink, arXiv preprint arXiv:2408.02119, (2024).
28.    C R Laing, Physica D: Nonlinear Phenomena, 238 (2009) 1569.
29.    O E Omel’chenko, Nonlinearity, 31 (2018) 121.
30.    M Breakspear, S Heitmann, and A Daffertshofer, Frontiers in human neuroscience, 4 (2010) 190.
31.    D M Abrams, and S H Strogatz, International Journal of Bifurcation and Chaos, 16 (2006) 21.
32.    C Bick, and S von der Gracht, Journal of Complex Networks, 12 (2024) cnae009.
33.    I Potapov, B Zhurov, and E Volkov, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 22 (2012).
34.    V O Munyayev, et al., Physical Review Letters, 130 (2023) 107201.
35.   P Ashwin, C Bick, and O Burylko, Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 2 (2016) 7.
36.   A M Arefev, E A Grines, and G V Osipov, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 33 (2023).

تحت نظارت وف بومی