Theta model
ಥೀಟಾ ಮಾದರಿ, ಅಥವಾ ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್-ಕೊಪೆಲ್ ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಮಾದರಿಯು ಮೂಲತಃ ಪ್ರಾಣಿ ಅಪ್ಲಿಸಿಯಾದಲ್ಲಿನ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ನರಗಳ ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಆಂದೋಲನಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಯತಕಾಲಿಕ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಉಸಿರಾಟ, ಈಜು ಮತ್ತು ಜೀರ್ಣಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ಸ್ಥಿರವಾದ ಲಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸಿಡಿಯುವ ನಡವಳಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಸಿಡಿಯುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ (ಚದರ ತರಂಗ ಸಿಡಿಯುವುದು, ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಎಲಿಪ್ಟಿಕ್ ಸಿಡಿಯುವುದು), ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸಿಡಿಯುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಸಿಡಿಯುವಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಆವರ್ತನ ವಕ್ರರೇಖೆಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರವಾಹದ ಜೊತೆಗೆ ನರಕೋಶದ ಮೆಂಬರೇನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಒಂದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯ ಏಕೈಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಮುಚ್ಚಿದ-ರೂಪದ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮೋರಿಸ್-ಲೆಕರ್ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಇತರ ಜೈವಿಕ ಭೌತಿಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ನರಗಳ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ಅನೇಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಏಕೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್ ಅಂಡ್ ಫೈರ್ (ಕ್ಯೂಐಎಫ್) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಂಟ್ನ ಮಾದರಿಯು ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಪ್ರಕಾರದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಸಮನ್ವಯ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸರಣಿಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಅದರ ಸರಳತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಂತಹ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಮೀರಿದ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸ ಸ್ಫೋಟವು "ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಅಥವಾ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಾಂದ್ರತೆಯಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಗವು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಸ್ಪೈಕ್ ಆಂದೋಲನಗಳ ಸಕ್ರಿಯ ಹಂತ (ವೇಗದ ಉಪ-ವ್ಯವಸ್ಥೆ) ಮತ್ತು ನಿಶ್ಚಲತೆಯ ಹಂತದ ನಡುವೆ ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಆಂದೋಲನವಾಗಿದೆ". ಸ್ಫೋಟವು ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆಃ ಸ್ಕ್ವೇರ್-ವೇವ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್, ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಲಿಪ್ಟಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್. ಗುಣಾತ್ಮಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಈ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಿವೆ, ಆದರೆ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸ್ಥಳಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು "ವೇಗದ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಚನೆಯಿಂದ" ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು). ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ವಿಧದ ಸ್ಫೋಟಗಳು ಹೊಡೆಯುವ ಮತ್ತು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಸ್ಫೋಟಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ನಿಯತಕಾಲಿಕ ಸಿಡಿಯುವಿಕೆಯು (ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಸಿಡಿಯುವುದು) ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅನೇಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ಸಿಡಿಯುವಿಕೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಚಾಟರಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು, ಥಲಮಾಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪೇಸ್ಮೇಕರ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆದರೆ ಅವುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರದ ವಿವಿಧ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮೆಂಬರೇನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಆಗುತ್ತವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಉಸಿರಾಟ, ನಡಿಗೆ ಮತ್ತು ತಿನ್ನುವಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ದೃಢವಾದ ಲಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾವುದೇ ನಿಯತಕಾಲಿಕ ಶಾಂತ ಅವಧಿಗಳಿಲ್ಲದೆ ಜೀವಕೋಶವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಂಡಾಗ ಬೀಟಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಬೀಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಪ್ರಕರಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವಿರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮೋಟಾರ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ಗೆ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಕೋಶಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಸ್ತನಿಗಳ ಮೆದುಳಿನ ಕಾಂಡದಲ್ಲಿರುವ ಪೂರ್ವ-ಬಾಟ್ಜಿಂಗರ್ ಸಂಕೀರ್ಣವು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಉಸಿರಾಟದ ಲಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಅನೇಕ ಸಿಡಿಯುವ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ನಿಯೋಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು (ಅಂದರೆ. ನಿಯೋಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಜೀವಕೋಶಗಳು) ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದು "[ನಿಯೋಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ] ಜಾಲದ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ". ಅಪ್ಲೈಸಾದಲ್ಲಿನ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ನ R15 ನ್ಯೂರಾನ್, ನ್ಯೂರೋಸೆಕ್ರಿಟರಿ ಕೋಶ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ. ಹಾರ್ಮೋನುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಜೀವಕೋಶ), ನ್ಯೂರೋಸೆಕ್ರಿಟರಿ ಕೋಶಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಇದು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ. ಅನೇಕ ಜೈವಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸ್ಫೋಟದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಸ್ಫೋಟದ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಪತ್ತು ಇದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಂಟರ್ನಿಯುರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಾಹಿತ್ಯವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿರಳವಾಗಿದೆ. ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟರ್ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಫೋಟವು ಸ್ಫೋಟದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ-ಸ್ಫೋಟದ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯದ ಆವರ್ತನವು ಸ್ಫೋಟದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿರುವ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸ್ಫೋಟದ ಆವರ್ತನವು ಪ್ಯಾರಾಬೋಲಾವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದಕ್ಕೆ "ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟ್" ಎಂಬ ಹೆಸರು ಬಂದಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ದೀರ್ಘವೃತ್ತಾಕಾರದ ಅಥವಾ ಚದರ-ತರಂಗ ಸ್ಫೋಟಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ನಿಧಾನಗತಿಯ ಮಾಡ್ಯುಲೇಟಿಂಗ್ ತರಂಗವಿದೆ, ಇದು ಅದರ ಉತ್ತುಂಗದಲ್ಲಿ, ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವಷ್ಟು ಜೀವಕೋಶವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜೀವಕೋಶವನ್ನು ಅದರ ಕನಿಷ್ಠ ಸಮೀಪವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನರಕೋಶವು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಸ್ಫೋಟ ಮತ್ತು ನಿಶ್ಚಲತೆಯ ನಡುವೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾರಾಬಾಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆರ್15 ನ್ಯೂರಾನ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಪ್ಲೈಸಿಯಾ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ನ ಆರು ವಿಧದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ನನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮೂವತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅಪ್ಲೈಸಿಯಾ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ ಅನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ನ ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಾಮೀಪ್ಯವು ಅದನ್ನು "ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಫಿಸಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಿದ್ಧತೆ" ಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿತು. ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿದ್ದವು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರ್15 ನರಕೋಶದ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರ್. ಇ. ಪ್ಲಾಂಟ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೆಂಟರ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರ ಸಂಯೋಜಿತ ಕೃತಿಗಳು ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೋಪೆಲ್ನ ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಮಾದರಿಗೆ ಮುಂಚಿನ ಬಹುಪಾಲು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪ್ಲಾಂಟ್ನ ಪತ್ರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ "ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್" ಎಂಬ ಪದದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಪ್ಲಾಂಟ್ನ ಮಾದರಿ (ಗಳು) ನಿಧಾನವಾಗಿ, ಮಾಡ್ಯುಲೇಟಿಂಗ್ ಆಂದೋಲನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾದರಿ (ಗಳು) ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ವಿಷಯದ ಮೇಲಿನ ಪ್ಲಾಂಟ್ನ ಎರಡೂ ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಪೆಂಟರ್ ತನ್ನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಚದರ ತರಂಗ ಬರ್ಸ್ಟರ್ಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಈ ಮಾದರಿಯು ಸಣ್ಣ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಚದರ ತರಂಗ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಾಹಕತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಅಕ್ಷತಂತುಗಳ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಸರಣಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಂದೋಲನಗಳು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ಅಂದರೆ. ಇದು "ಸ್ಪೇಸ್-ಕ್ಲ್ಯಾಂಪ್ಡ್" ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ). ಸರಳವಾದ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದಾದ, ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ-ಮುಚ್ಚಿದ, ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯ ಕೊರತೆಯು ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೊಪೆಲ್ ಅವರನ್ನು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು. ಮಾದರಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸರಳ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಬಹುಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟಿಸುವ ಕೋಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೋಪೆಲ್ ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಂಕೇತವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಕ್ಷರಗಳು,,, ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ;,, ಸ್ಥಿತಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಗಾಗಿ;,, ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಾರ್ಗಳಿಗಾಗಿ. ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಮತ್ತು ಅಯಾನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಅನೇಕ ವಾಹಕ-ಆಧಾರಿತ ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ನಿಧಾನಗತಿಯ ಆಂದೋಲನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಆಂದೋಲನಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜೀವಕೋಶದೊಳಗಿನ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ ಸಾಂದ್ರತೆಯಲ್ಲಿನ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಏರಿಳಿತಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಫಂಕ್ಷನ್ ಜೋಡಿಗಳು, ಆ ಮೂಲಕ ಎರಡನೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ, ಮೊದಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, "ಸ್ಪೈಕ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಅಲೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ". ಸಮೀಕರಣಗಳು ಹೀಗಿವೆಃ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಾಹಕವು ಎಲ್ಲಿದೆ (ಅಂದರೆ. ), ಎಂಬುದು ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಾಹಕವಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ. ), ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು, ನಯವಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ. ಅನಂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ). ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಬದಲಾಗದ ಹಂತದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೃತ್ತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು, ಅಂದರೆ ಅದು ಕೆಲವು ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವೃತ್ತವು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಿಂದುವಿನೊಂದಿಗೆ ಆಕರ್ಷಣೀಯವಾಗಿರಬೇಕು. ಎರಡನೇ ಮಾನದಂಡವು ಯಾವಾಗ, ಸ್ಥಿರ ಮಿತಿ ಸೈಕಲ್ ಪರಿಹಾರವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದುಃ ಯಾವಾಗ, "ಒಂದೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಿಂದುವಿನೊಂದಿಗೆ ಆಕರ್ಷಿಸುವ ಅಸ್ಥಿರ ವೃತ್ತವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ", ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಿಂದುವಿನೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ, ಸ್ಥಿರ ಮಿತಿ ಚಕ್ರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮೇಲಿನ ಊಹೆಗಳನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯ ಬದಲಿಗೆ ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮಾದರಿ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಡಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಚೋದಕ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸ್ಟೇಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ರೇಡಿಯನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಕೋನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಯತಕಾಲಿಕ ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ, ಮಾದರಿಯು ಸ್ಪೈಕ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಒಂದೇ ತಡಿ-ನೋಡ್ ವಿಭಜನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು "ಮಿತಿ ಚಕ್ರ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ತಡಿ-ನೋಡ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪ" ಎಂದು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಯಾವಾಗ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ಪೈಕ್ ಅನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಸಂಗಿಕವಾಗಿ, ಸಮತಲದಲ್ಲಿ () ನೋಡಿದಾಗ, ಅಸ್ಥಿರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಿಂದುವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಂದು ತಡಿ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಆಕರ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವಾಗ, ಸಹ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಿತಿ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಭಜನೆಯ ಬಿಂದುವು ಇದೆ. ದ್ವಿಭಾಜನ ಬಿಂದುವಿನ ಬಳಿ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಚತುರ್ಭುಜ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಗ್ನಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆಃ I> 0 ಗೆ, ಈ ಸಮೀಕರಣದ ಪರಿಹಾರಗಳು ಸೀಮಿತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅದು ತಲುಪಿದಾಗ ಪಥವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಒಟ್ಟು ಅವಧಿಯು ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವಧಿಯು ಭಿನ್ನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನವು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ ಎರಡೂ ಆಗಿರಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಅಲೆಗಳು ಬಂದಾಗ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ನಂತರ ಫಾರ್, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೋನದ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಪಾಸ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅನೇಕ ಸ್ಫೋಟಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಶೂನ್ಯದ ಹತ್ತಿರ ಬಂದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಅಥವಾ, ಥೀಟಾ ನ್ಯೂರಾನ್ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಸ್ಪೈಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ ಹತ್ತಿರ ಬಂದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪೈಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಯಾವಾಗ, ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಆವರ್ತನವು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವಧಿಯು ಅನಂತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಹಾದುಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಏಕೆಂದರೆ, ನರಕೋಶವು ಪ್ರಚೋದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿವರಣೆಯು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಬರ್ಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಅಲೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಸ್ಫೋಟಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಶ್ಚಲತೆಯ ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸ್ಫೋಟದ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಆವರ್ತನವು ಸ್ಫೋಟದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿರುವ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯು ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೋಪೆಲ್ (1986) ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಲೆಮ್ಮಾಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಲೆಮ್ಮಾ 1, ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಮೇಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಉಪವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ನೋಡುವಾಗ, ಸಮೀಕರಣಗಳು ಈ ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆಃ ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೊಪೆಲ್ 1986 ರಲ್ಲಿ ಲೆಮ್ಮಾ 2 ರ ಪ್ರಕಾರ, "ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಬದಲಾವಣೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರಾಂಕ, ಸಿ, ಅಂದರೆ ಹೊಸ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ, ಮೇಲಿನ ಎರಡು ಸಮೀಕರಣಗಳು ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತವೆ. ಹತ್ತಿರವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಕನ್ವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಏಕರೂಪವಾಗಿದೆ. (ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೊಪೆಲ್, 1986). ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಹಂತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಕ್ರರೇಖೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ರೂಪದ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಹಂತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಹಂತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಕ್ರರೇಖೆಯ (ಪಿಆರ್ಸಿ) ಮುಚ್ಚಿದ ರೂಪದ ಪರಿಹಾರವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಅಂತಹ ಆಂದೋಲಕದ ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪಿಆರ್ಸಿಗೆ ಮುಚ್ಚಿದ-ರೂಪದ ದ್ರಾವಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮರುಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ 1996 ರ ಅನುಬಂಧದಲ್ಲಿ, ಪಿಆರ್ಸಿ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ಲಾಂಟ್ನ ಮಾದರಿ ಸೊಟೊ-ಟ್ರೆವಿನೊ ಮತ್ತು ಇತರರ ಲೇಖಕರು. (1996) ಪ್ಲ್ಯಾಂಟ್ನ (1976) ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಹಳ ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಿ. ಮೊದಲ ನೋಟದಲ್ಲಿ, ಎರಡೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆಃ ಸಸ್ಯದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಎರಡು ನಿಧಾನವಾದ ಆಂದೋಲನಗಳಿವೆ-ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರವಾಹದ ವಾಹಕತೆಗೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂನ ಸಾಂದ್ರತೆಗೆ. ಪೊರೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಆಂದೋಲನಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಮಾತ್ರ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ ಆಂದೋಲನಗಳು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿಧಾನಗತಿಯ ತರಂಗವು ನರಕೋಶದ ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಧಾನಗತಿಯ ತರಂಗವು ಸ್ಫೋಟಗಳ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಪ್ಲಾಂಟ್ನ (1976) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಮನ್ವಯ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸರಣಿಯಿಂದ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಸೋಟೋ-ಟ್ರೆವಿನೊ, ಮತ್ತು ಇತರರು. ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಮೂಲತಃ ನಂಬಿಕೊಂಡಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ (ಕ್ಯೂಐಎಫ್) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲ್ಯಾಥಮ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. 2000 ರಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಫೈರಿಂಗ್ ದರಗಳೊಂದಿಗೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನೇಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು. ಇದು ಲ್ಯಾಥಮ್ ಮತ್ತು ಇತರರಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿತ್ತು. "ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್" ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಜಾಲಗಳು ನಿರಂತರವಾದ ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನದ ಫೈರಿಂಗ್ ದರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಏಕೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಫೈರಿಂಗ್ ದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜಾಲಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. ಗೆರ್ಸ್ಟ್ನರ್ ಮತ್ತು ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್ (2002) ರ ಪ್ರಕಾರ, ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ (ಕ್ಯೂಐಎಫ್) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಅಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಸ್ಕೇಲಾರ್, ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್, ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಮೆಂಬರೇನ್ಗೆ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕನಿಷ್ಠ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್, ಮೆಂಬರೇನ್ ರೆಸಿಸ್ಟೆನ್ಸ್, ಮೆಂಬರೇನ್ ಟೈಮ್ ಕಾನ್ಸ್ಟೆಂಟ್ ಮತ್ತು. ಇನ್ಪುಟ್ ಕರೆಂಟ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ (ಅಂದರೆ. ), ಅಡಚಣೆಯ ನಂತರ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ರಾಂತಿಗೆ ಮರಳುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಕರೆಂಟ್,, ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದಾಗ, ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ () ಅದರ ಫೈರಿಂಗ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಏರುತ್ತದೆ (ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಇದು ಸೀಮಿತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ); ಇದು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ನ ಉತ್ತುಂಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ನಂತರ ಚೇತರಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು, ಮೆಂಬರೇನ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಮರುಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಮೇಲೆ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲ್ಯಾಥಮ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2000) ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಅನ್ನು + 20 mV ಯಿಂದ −80 mV ಗೆ ಮರುಹೊಂದಿಸಿ. ಈ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಮರುಹೊಂದಿಕೆಯು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಕ್ಯೂಐಎಫ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ಸರಳ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ರೂಪಾಂತರದ ಮೂಲಕ ಕ್ಯೂಐಎಫ್ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸ್ಪೈಕ್ ಅನ್ನು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರವಾಹದಿಂದ ಪ್ರವಾಹದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕ್ಯೂಐಎಫ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಈ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪುನಃ ಬರೆಯಬಹುದು. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ಇಳುವರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಇಳುವರಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮರುಹೊಂದಿಸುವುದು ತ್ರಿಕೋನಮಿತಿಯ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮತ್ತು ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಂತೆ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಬದಲಾವಣೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಅಂದರೆ, ಇದು ಕ್ಯೂಐಎಫ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಮ್ಮುಖ ರೂಪಾಂತರವು ಸಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಮತ್ತು ಮೊದಲ ರೂಪಾಂತರದ ವಿಲೋಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಲೋಬ್ಸ್ಟರ್ ಸ್ಟೊಮಾಟೋಗ್ಯಾಸ್ಟ್ರಿಕ್ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೂಲತಃ ಒಂದೇ ಜೀವಕೋಶದಲ್ಲಿ ವೇಗದ ಮೆಂಬರೇನ್ ಆಂದೋಲನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ನಿಧಾನವಾದ ಸೈಟೋಪ್ಲಾಸ್ಮಿಕ್ ಆಂದೋಲನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ ಮತ್ತು ಕೋಪೆಲ್ ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎರಡು ವಿದ್ಯುತ್ ಜೋಡಿ ಕೋಶಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು, ಅಂದರೆ ಒಂದು ಜೀವಕೋಶದ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಆಂದೋಲನಗಳು ಇನ್ನೊಂದರ ಸ್ಫೋಟಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಜೀವಕೋಶಗಳು ನಳ್ಳಿ ಸ್ಟೊಮಾಟೋಗ್ರಾಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ನಲ್ಲಿ ಪೈಲೋರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕೇಂದ್ರ ಮಾದರಿ ಜನರೇಟರ್ (ಸಿಪಿಜಿ) ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಮುಂಭಾಗದ ಬರ್ಸ್ಟರ್ (ಎಬಿ) ಕೋಶ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಆಂದೋಲಕವು ಪೈಲೋರಿಕ್ ಡೈಲೇಟರ್ (ಪಿಡಿ) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುವ ಕೋಶವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ಯಾರಾಬೊಲಿಕ್ ಸ್ಫೋಟಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಒಂದೇ (ಆದ್ಯತೆಯ) ಪ್ರಚೋದನೆಯಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಕೆಳಗೆ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬೋರ್ಜರ್ಸ್ ನೇತೃತ್ವದ ಒಂದು ಗುಂಪು ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿತು. ಅವರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪಿನ ಬಲವಾದ ಪ್ರಚೋದನೆಯಿಂದಾಗಿ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಈ ಪರಿಣಾಮವು ನೆರೆಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಡೆಯುವುದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿ ಬಿಡುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಂಧದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಥೀಟಾ ಜಾಲಗಳು ಓಸಾನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2002) ಥೀಟಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಜಾಲದಲ್ಲಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಜೋಡಣೆಯ ಬಲವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಜಾಲದ ಮೇಲೆ ಸುಗಮವಾಗಿ ಹರಡುವ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಅಲೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಅಂತಹ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಲೆಗಳು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಔಷಧೀಯವಾಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆದ ಮೆದುಳಿನ ಚೂರುಗಳಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಹಾಗೇ ಇರುವ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಲೇಖಕರು ಎರಡು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ (ಎಲ್ಐಎಫ್) ಮಾದರಿಗಳ ಜಾಲದ ಪರವಾಗಿ ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆಃ ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು ನಿರಂತರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯು "ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ದಾಟುವ ನಡುವಿನ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ನ ನಿಜವಾದ ದಹನ" ದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಎಲ್ಐಎಫ್ ಎರಡೂ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಸ್ಟೀಪಸ್ಟ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೂಲ್ ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಮೀರಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಮೆಕೆನೋಚ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2008) ಥೀಟಾ ನ್ಯೂರಾನ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕಡಿದಾದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಅವರ ಮಾದರಿಯು "ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಮಯ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಆಂತರಿಕ ನರಕೋಶದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ, ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರವಾಹಗಳ ನಿಖರವಾದ ಆಕಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ (ಪಿ. ಎಸ್. ಪಿ) ಆಕಾರದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಸ್ಪೈಕ್ಪ್ರಾಪ್ ಮತ್ತು ಟೆಂಪೋಟ್ರಾನ್ನಂತಹ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಬಹು ಪದರದ ಥೀಟಾ ಜಾಲವು ಕೇವಲ ಟೆಂಪೋಟ್ರಾನ್ ಕಲಿಕೆಯಂತೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲದೇ, ನಿಯಮವು ಬಹು ಪದರದ ಥೀಟಾ ಜಾಲಕ್ಕೆ ಸ್ಪೈಕ್ಪ್ರಾಪ್ ಅಥವಾ ಟೆಂಪೋಟ್ರಾನ್ ಎರಡೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿತು. ಕೊಪೆಲ್ ಮತ್ತು ಎರ್ಮೆಂಟ್ರೌಟ್ (2004) ಪ್ರಕಾರ, ಥೀಟಾ ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಯು ಎರಡು ಥೀಟಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನವಾಗಿ ಜೋಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಸಾಪೇಕ್ಷ ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಥೀಟಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ-ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ-ಆದರೆ ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ (ಕ್ಯೂಐಎಫ್) ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ಇದು ವಿದ್ಯುತ್ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು "ನೇರವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ" ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶ ಮಾದರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಫಿಟ್ಜ್-ಹಗ್-ನಾಗುಮೊ ಮಾದರಿ ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಮಾದರಿ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಪ್ಲಾಂಟ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆನ್ ಸ್ಕಾಲರ್ಪೀಡಿಯಾ ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ ಕೀನರ್, ಜೇಮ್ಸ್ ಪಿ., ಮತ್ತು ಜೇಮ್ಸ್ ಸ್ನೀಡ್. ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರ. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ಃ ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, 2009. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಥಮೆಟಿಕಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಾನ್ ಲೀನಿಯರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್