Вычисление областей устойчивости дискретных моделей больших нейронных сетей типа small world

Представлено описание дискретных моделей нейронных сетей типа small world с большим числом нейронов с некоторым параметром $p$, изменяющимся от $0$ до $1$. При $p = 0$ имеем модель, регулярной нейронной сети, представляющей собой кольцевую сеть, в которой каждый нейрон взаимодействует с несколькими соседями по кольцу. В случае $p = 1$ имеем модель со случайно расположенными связями. При значениях $p$, не превосходящих $0,1$, имеем сеть типа small world Ваттса–Строгаца. Подобные нейронные сети могут служить моделями различных нейронных структур в живых организмах, например, гипокамп мозга млекопитающих. Работа посвящена исследованию динамики изменения областей устойчивости таких нейронных сетей при $0 \leqslant p\leqslant 0,1$. Численные эксперименты показывают увеличение области устойчивости при переходе от регулярной сети к сети small world.