2.2.1.2 指数与二次整合-发放模型

文档摘要

2.2.1.2 指数与二次整合-发放模型当指数衰减撞上二次锋电位：一个被忽略的数值陷阱，如何让你的IF模型在毫秒级仿真中突然“失忆”？你有没有遇到过这样的场景—— 在调试一个基于指数整合-发放（Exponential Integrate-and-Fire, EIF）模型的脉冲神经网络时，仿真跑得飞快，膜电位轨迹光滑漂亮，发放时间看似合理；可一旦把仿真步长从 $0.1\,\text{ms}$ 放宽到 $0.25\,\text{ms}$，或者把温度参数从 $36^\circ\text{C}$ 调到 $34^\circ\text{C}$，同一组突触输入下，神经元突然少发了两 spikes？更诡异的是，这个“丢失”不是随机的——它总发生在阈下快速上升段之后、峰前约 $0.