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zhgj1979

木虫 (小有名气)

我觉得相变只会强度量的变化引起吧,不会和V有关。
11楼2008-03-27 20:41:58
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lvzhu2007

荣誉版主 (著名写手)


zt970831(金币+1,VIP+0):谢谢您的交流:)
引用回帖:
Originally posted by zhgj1979 at 2008-3-27 20:41:
我觉得相变只会强度量的变化引起吧,不会和V有关。

不准确
冰水融化相变,高温超导体涡旋融化相变都是反例

[ Last edited by lvzhu2007 on 2008-3-27 at 20:48 ]
12楼2008-03-27 20:46:22
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weiduqu

铁虫 (正式写手)

谢谢各位的回复!我的这个问题源于最近投European Physical Journal B 的一篇文章(Firing activity of complex space-clamped FitzHugh-Nagumo neural networks见附件)。文章主要研究随机长程边(randomly long-range couplings), 如何影响小世界生物神经网络的放电行为。研究表明:随着长程边数目的增大,原来静息的神经元产生放电行为.为了定量分析放电的程度,我定义两个参量(即standard deviation和Average firing rate)来测量放电的强度和频率,并作出他们的曲线图。
  三个审稿人,两个建议major revision,他们的大部分问题容易解决,但这个问题我觉得很难回答" Also, for the transition to active firing as p is increased, is it first- or second-order transition?  If so, can one perform finite scaling analysis to compute critical number more accurately, especially because there seems to be significant numerical error in Fig. 5 and 6 along this transition?”这里的p就是小世界中的随机连接概率.
    我对一阶、二阶相变(first- or second-order transition)的概念不是很了解,而且也没有时间从头学,如果要相变理论的有限标度定量分析放电行为,我可能做不到,那么应该怎么回答呢?应该怎么判断神经元由静止到放电有没有发生相变?是一阶还是二阶相变? 另外,审稿人说Fig. 5,6数值仿真误差很大,我怎么看不出来?
再次谢谢各位战友!

[ Last edited by weiduqu on 2008-3-27 at 21:39 ]
13楼2008-03-27 21:30:13
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lvzhu2007

荣誉版主 (著名写手)

★ ★
zt970831(金币+2,VIP+0):谢谢您的交流:)
太专业了

可能只有等物理出身的从事小世界网络研究的来帮你解决了,

我只知道有人在经典xy模型中引入类似于小世界网络的连接来考察相变性质 .

一般情况下对于不同的体系scaling的形式是不一样的,

你可以查查你们这个领域有没有关于这种相变类型的定论和一般分析方法,

相变类型的判断不是一个 trivial 的问题,

如果之前没有这方面的定论而审稿人执意让你来解决似乎不合常理。

(刚收到你的短信息,鄙人不才,帮不了你,请原谅!)

Good luck!

[ Last edited by lvzhu2007 on 2008-3-27 at 22:33 ]
14楼2008-03-27 22:03:53
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weiduqu

铁虫 (正式写手)

lvzhu2007的回复给了我一些启发,谢谢!
15楼2008-03-28 09:20:58
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孙?730

至尊木虫 (知名作家)

优秀版主

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Originally posted by ????730 at 2008-3-27 17:42:
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sunyu730_emuch@126.com
16楼2008-03-28 17:49:21
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