Nos circuitos neuronais, a tensão de saída do componente capacitivo pode ser mapeada como uma variável adimensional, e seu modo de descarga é semelhante às características do potencial de membrana detectadas em neurônios biológicos. Para considerar mais profundamente o efeito da deformação da membrana celular, um memristor é introduzido no circuito neuronal, aumentando assim a capacidade do modelo de simular o comportamento neuronal sob diferentes condições fisiológicas e ambientais. O capacitor e o memristor estão conectados por meio de uma resistência linear e em paralelo com outros ramos do circuito que contêm um indutor e uma resistência não linear. Ao converter de forma equivalente as equações físicas deste circuito neuronal em um modelo teórico neuronal, são discutidas sistematicamente as características da atividade elétrica neuronal com uma estrutura de membrana de dupla camada e duas variáveis capacitivas. Foi derivado um modelo neuronal adimensional e sua função de energia correspondente. A função de energia de campo do circuito neuronal é convertida em uma função de energia hamiltoniana equivalente, que é adicionalmente verificada pelo teorema de Helmholtz. O valor médio da função de energia hamiltoniana pode servir como indicador para prever a ocorrência de ressonância estocástica, e é validado pela análise da curva de distribuição do coeficiente de variação. Os resultados mostram que o modo de descarga neuronal está intimamente relacionado ao nível de energia. Portanto, foi proposta uma estratégia de controle adaptativo para ajustar a transição modal da atividade elétrica neuronal. Foi construído um circuito de simulação equivalente para validar os resultados numéricos, comprovando assim a confiabilidade deste modelo neuronal.

circuito neuronal; modelo neuronal; energia hamiltoniana; memristor; ressonância coerente