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#author("2024-08-28T08:14:45+02:00","","")
[[小澤]]
#author("2024-11-12T03:43:27+01:00","","")
[[石井]]

1.Reproductive Networks論文中において、Jが負の値をとる場合も考えていた。~
しかし、シナプス可塑性方程式をMikhailovの形に変形した式では、Jはβh/βであり、βは正の定数であるためJは負の数を取り得ない。~
この部分の違いをどう説明するか。~
→1>Jでは1種が生存し、1>J>0では多種生存という競合の話ができているので、無理して負の場合について考えることはない。もちろん何かしらの縛りを設けることで土屋さんの論文の分岐の話に持っていくことは可能。

2.適者生存型の論文(9)式のβのインデックスjの意味~
第jニューロンのシナプス前終末にのみ、βを乗算するという意味の表記？

08/28~
・Mikhailovの話をプログラムで書いたが，実際に見てみるとλh/λjによって1種生存かどうかになるのではなく，λj/λh が1より大きいかどうかによって変わっていた。~

・0 < J < 1 の場合に多種生存が生じると考えていたが，0 < μ << 1の場合だった。~
0 < J < 1の場合については近似式の記載はなかった。~

・Mikhailovに合わせた形(dv/dt = ...)ではMikhailovの論文中の近似式と同じ挙動をした。しかし，wに直した形(dw/dt = ...)では1種生存などや多種生存は発生するものの，1種生存の場合にw = 1とならずに1を超えて収束する。~
→そもそも式の形が異なる微分方程式だから当たり前？係数の倍率の関係？~