Reconstruction of Network Phase Dynamics from Data (2023)
- Authors:
- Autor USP: GEBREZABHER, ZERAY HAGOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/T.55.2023.tde-11092023-111349
- Subjects: SISTEMAS DINÂMICOS; OSCILADORES; INFERÊNCIA BAYESIANA; SINCRONIZAÇÃO; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Keywords: Asymptotic phase; Bayesian inference; Ciclo limite; Coupling functions; Dados; Data; Dynamical system; Fase assintótica; Funções de acoplamento; Isochrons; Isócronas; Limit cycle; Métodos de recuperação esparsa; Model reconstruction; Networks; Osciladores de fase fracamente acoplados; Phase reduction; Reconstrução de modelo; Redes; Redução de fase; Sparse recovery methods; Synchronization transitions; Transições de sincronização; Weakly coupled phase oscillators
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Muitos sistemas dinâmicos, tanto naturais quanto feitos pelo homem, são compostos de partes que interagem. Sistemas dinâmicos isolados, como neurônios, células cardíacas e circuitos elétricos, são de natureza periódica. Matematicamente, tais sistemas periódicos podem ser descritos por um oscilador de ciclo limite, que pode ser parametrizado em termos de fases. Hoje em dia é possível coletar e processar enormes quantidades de dados das unidades de muitos osciladores de ciclo limite de interação. No entanto, não temos modelos suficientes de tais sistemas para identificar e parametrizar as características cruciais que devem ser incorporadas ao modelo. O objetivo principal desta tese é reconstruir modelos de sistemas dinâmicos a partir de dados de séries temporais disponíveis. Neste contexto, consideramos o caso em que os dados provêm de uma rede de unidades oscilatórias que interagem fracamente. Para tanto, pretendemos reconstruir a dinâmica de fases a partir de séries temporais em termos de fases. As fases podem ser estimadas a partir de cada série temporal de tais sistemas oscilatórios. Teoricamente, a estrutura de redução de fase é discutida para o caso de sistema dinâmico fracamente perturbado com um ciclo limite exponencialmente estável quando não perturbado, onde este também foi estendido para sistemas oscilatórios de interação fraca, usando o conceito de isócronas. A influência que um sistema dinâmico exerce sobre outro é descrita por uma função de acoplamento, e asfunções de acoplamento extraídas das séries temporais de sistemas dinâmicos em interação são frequentemente variáveis no tempo. Motivados pela variabilidade temporal das interações biológicas, incluindo as funções de in- teração cardiorrespiratória e neural delta-alfa que foram reconstruídas com base na inferência Bayesiana, estudamos a existência de transições de sincronização causadas por funções de acoplamento variantes no tempo, mesmo que o acoplamento líquido força é invariável. Também estudamos o surgimento de hiperredes ao reconstruir modelos de osciladores acoplados não linearmente a partir de dados. Em particular, quando os dados vêm de uma rede de osciladores Stuart-Landau fracamente acoplados, mostramos que métodos de recuperação esparsos revelam hiper-redes. Este resultado é verificado teoricamente usando a teoria de redução de fase de segunda ordem através do método de perturbação.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 21.06.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
GEBREZABHER, Zeray Hagos. Reconstruction of Network Phase Dynamics from Data. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11092023-111349/. Acesso em: 07 out. 2024. -
APA
Gebrezabher, Z. H. (2023). Reconstruction of Network Phase Dynamics from Data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11092023-111349/ -
NLM
Gebrezabher ZH. Reconstruction of Network Phase Dynamics from Data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11092023-111349/ -
Vancouver
Gebrezabher ZH. Reconstruction of Network Phase Dynamics from Data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11092023-111349/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2023.tde-11092023-111349 (Fonte: oaDOI API)
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