SILVA, Mauro Copelli Lopes da, também é conhecido em citações bibliográficas por: COPELLI, MauroInvestigamos aqui Criticalidade Auto-Organizada numa rede de neurônios excitáveis que são descritos através de um autômato celular e conectados por sinapses dinâmicas. Nesse sistema, as sinapses de cada neurônio são deprimidas rapidamente toda vez que ele dispara e carregadas lentamente na ausência de estímulos. Chamamos essa dinâmica de quenched, em oposição à dinâmica annealed, onde sinapses aleatórias são deprimidas toda vez que um neurônio dispara. Aqui estendemos resultados anteriores, obtidos para a rede com dinâmica annealed utilizando o parâmetro de ramificação δ como parâmetro de controle, para a rede com dinâmica quenched. Para isso foi necessário utilizar um novo parâmetro de controle λ, o maior autovalor da matriz sináptica, porque o parâmetro δ falhava em medir criticalidade na rede com dinâmica quenched devido às correlações geradas por essa dinâmica. Dentre os resultados estendidos, mostramos que a rede com dinâmica quenched é crítica no limite termodinâmico, mas precisa de um ajuste fino para exibir escalonamento de tamanho finito na distribuição de tamanhos de avalanches. Isso poderia levar alguém a caracterizar esse sistema como quasi-Criticamente Auto-Organizado, como esperado de um modelo não-conservativo. Porém, mostramos que, da mesma maneira que na rede com dinâmica annealed, as flutuações da rede com dinâmica quenched em torno do ponto crítico se anulam no limite termodinâmico e a transição de fase relevante é contínua e absorvente na classe de universalidade da percolação direcionada. Esses fatos nos permitem dizer que a rede com dinâmica quenched exibe Criticalidade Auto-Organizada, da mesma maneira que a rede com dinâmica annealed. Por último, introduzimos estímulo externo, medimos a curva de resposta da rede com dinâmica quenched e observamos que a faixa dinâmica não é otimizada.CNPqHere, we investigate Self-Organized Criticality in a network of excitable neurons that are described by cellular automata and conected by dynamical synapses. In this system, synapses from each neuron are quickly depressed everytime it fires and slowly charged in the absence of stimulus. We refer to this as quenched dynamics, in opposition to an annealed dynamics, where random synapses are depressed everytime a neuron fires. Here, we extend previous results, obtained for networks with annealed dynamics using the branching ratio δ as the control parameter, for networks with quenched dynamics. It was necessary to use a new control parameter λ, the largest eigenvalue of the synaptic matrix, because the parameter δ fails to predict criticality in the network with quenched dynamics due to correlations generated by the dynamics. Among the extended results, we show that the network with quenched dynamics is critical in the thermodynamic limit, but needs fine-tuning to exhibit finite-size scaling in the avalanche size distribution. This could lead someone to characterize this system as quasi-Critically Self-Organized, as expected for a non-conservative model. However, we show that, as for networks with annealed dynamics, the fluctuations of the network with quenched dynamics around the critical point vanish in the thermodynamic limit and the relevant phase transition is continuous absorbing in the directed percolation universality class. These facts allow us to say that the network with quenched dynamics exhibits Self-Organized Criticality, just as networks with annealed dynamics. Lastly, we introduce external stimulus, we measure the response curve of the network with quenched dynamics and we observe that the dynamic range is not optimized.