Дмитричев Алексей Сергеевич

Нелинейные колебания, волны и структурообразование, пространственно-временной хаос, синхронизация, нейродинамика, активные сети.

• 2002 – ННГУ им. Н. И. Лобачевского, специальность «радиофизика и электроника».
• 2010 – защитил кандидатскую диссертацию на тему «Нелинейные волны и локализованные структуры в реакционно-диффузионных системах со сложно-пороговыми свойствами» по специальности «радиофизика». Научный руководитель – д.ф.-м.н., проф., зав. отд. ИПФ РАН В. И. Некоркин.

Проведение лабораторных занятий у студентов 2-го курса ФРФЭ РФ ННГУ в рамках дисциплины «Учебно-научный эксперимент».

• 2002 – настоящее время работа в отделе нелинейной динамики ИПФ РАН.
• 2004-2012 гг. – участие в проведении Всероссийских научных школ «Нелинейные волны».

При исследовании коллективных процессов возбуждения в двумерной сети модельных нейронов со сложно-пороговыми свойствами (V.I. Nekorkin, A.S. Dmitrichev, J.M. Bilbault, S. Binczak, “Polymorphic and regular localized activity structures in a two-dimensional two-component reaction-diffusion lattice with complex threshold excitation”, Physica D, 2010, v. 239, № 12, p.972–987) обнаружены пространственно-локализованные регулярные и полиморфные структуры активности, представляющие собой уединенные группы нейронов в состоянии синхронной генерации потенциалов действия. Форма возбужденной области регулярной структуры (а вместе с тем и ее скорость) не зависят от времени. Напротив, форма возбужденной области полиморфной структуры может совершать периодические, квазипериодические или хаотические колебания.
Разработан метод (V.I. Nekorkin, A.S. Dmitrichev, D.V. Kasatkin, V.S. Afraimovich, “Relating the sequential dynamics of excitatory neural networks to synaptic cellular automata”, Chaos. 2011. V. 21(4), p. 043124-1–13), позволяющий описать и исследовать динамику нейронных сетей с возбуждающими синаптическими связями. В основе метода лежит редуцирование непрерывной динамики нейронных сетей к дискретной динамике клеточных автоматов, построенных на ориентированных графах синаптических связей. Результатом редукции является дискретная модель в виде клеточного автомата. В этой модели каждый синапс описывается ограниченным набором состояний и определены правила, по которым синапс переходит из одного состояния в другое. Режимы коллективной динамики исходной нейронной сети устанавливаются из анализа состояний клеточного автомата.