Stochastic Phase Reduction for a General Class of Noisy Limit Cycle Oscillators
Teramae, J. N. Nakao, H. Ermentrout, G. B.
Physical Review Letters
メモ
ノイズが駆動力の場合の位相縮約。ノイズドリフトを取り扱うためには、高次展開が必要。位相以外の自由度にも着目し、高次展開の解析を試みている。
疑問1
式3のFP方程式の導出。論文にあるスケーリングに基づき展開すると
L_0 Q = (y Q)_y + Q_{yy}
L_1 Q = ¥sigma y (h_0 Q)_¥phi + k (r Q) _r + ¥sigma g_0 y Q_r
L_2 Q = Q_{¥phi} + r (h_1 Q)_¥phi + k f_2 (r^2 Q)_r +¥sigma g_1 (r Q)_r
論文と同じ式にならない。
疑問2
スケーリングの仕方。論文中:¥epsilon = ¥sqrt{¥tau_¥eta}と十分小さいものとし、極限においてk= ¥tau_¥eta/¥tau_¥rho有限の値で一定としている。
位相以外の自由度が¥rho= ¥epsilon rとスケーリングされるには、この駆動力となるyの大きさが¥epsilonオーダーでないといけない。時定数でyを小さくするには、¥epsilon = 1/¥sqrt{¥tau_¥eta}とスケーリングしないと駄目なのでは(時定数が大きくなると、応答が小さくなる)。
スケーリングのコンシステンシーは保たれているのか?
Teramae, J. N. Nakao, H. Ermentrout, G. B.
Physical Review Letters
メモ
ノイズが駆動力の場合の位相縮約。ノイズドリフトを取り扱うためには、高次展開が必要。位相以外の自由度にも着目し、高次展開の解析を試みている。
疑問1
式3のFP方程式の導出。論文にあるスケーリングに基づき展開すると
L_0 Q = (y Q)_y + Q_{yy}
L_1 Q = ¥sigma y (h_0 Q)_¥phi + k (r Q) _r + ¥sigma g_0 y Q_r
L_2 Q = Q_{¥phi} + r (h_1 Q)_¥phi + k f_2 (r^2 Q)_r +¥sigma g_1 (r Q)_r
論文と同じ式にならない。
疑問2
スケーリングの仕方。論文中:¥epsilon = ¥sqrt{¥tau_¥eta}と十分小さいものとし、極限においてk= ¥tau_¥eta/¥tau_¥rho有限の値で一定としている。
位相以外の自由度が¥rho= ¥epsilon rとスケーリングされるには、この駆動力となるyの大きさが¥epsilonオーダーでないといけない。時定数でyを小さくするには、¥epsilon = 1/¥sqrt{¥tau_¥eta}とスケーリングしないと駄目なのでは(時定数が大きくなると、応答が小さくなる)。
スケーリングのコンシステンシーは保たれているのか?