| 講演名 | 1998/10/24 階層型神経回路におけるカオスとシュレディンガー方程式の類似性および軌道の確率密度分布の計算精度 高瀬 光雄, |
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| 抄録(和) | 脳でカオスが発生していることが知られている。またカオスは有機的にそのアトラクターを変え、心理的挙動とも整合する。同時にカオスは量子力学的に振る舞いシュレディンガー方程式で表わされることが知られている。ここでは、神経回路でのカオスがいかにシュレディンガー方程式に表わされるか、およびその意味を考える。アトラクターの替わりにシュレディンガー方程式等によりカオスを解析するとき、アトラクターの大きさや形のみでなく、アトラクターの中の確率密度分布を取り扱うことができる。特にフィードバックを持ったループ結合の固有値ーこれは興奮性細胞の入出力関数とシナプス電気伝導率等に依存する。ーは、確率密度分布の精度を決定する。脳のある部分が、この確率密度分布の精度をモニターできるような場合には、この精度は、この場合の判断に重要な信頼性の情報になる。 |
| 抄録(英) | It is known that chaos is produced in brain and neural networks. Chaos can work functionally changing attractors, especially consistently with psychological mechanism. On the other hand, chaos behaves like quantum mechanics in neural network and it is known that chaos can be expressed by Schrodinger equation. I think about how we can make chaos in neural network correspond to Schrodinger equation and I also think about the meanings. When we analyze chaos through Schrodinger equation instead of attractor in dynamical system, we can treat not only the scaly and the shape of attractor, but also the probabilistic density function in the attractor. Especially an eigenvalue of loop connections with feedback, which depends on the slope of input-output function of excitatory cells and synapse conductivities in neural network, determines the precision of the probabilistic density distribution. In some cases where there is possibility for a part of brain to be able to monitor the precision of the probabilistic density distribution, the precision can become the valuable information of reliability to judge in the cases. |
| キーワード(和) | シュレディンガー方程式 / カオス / 確率密度分布 / 神経回路 |
| キーワード(英) | Schrodinger equation / chaos / probabilistic density distribution / neural network |
| 資料番号 | NC98-53 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/10/24(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | 階層型神経回路におけるカオスとシュレディンガー方程式の類似性および軌道の確率密度分布の計算精度 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | SIMILARITY BETWEEN CHAOS AND SCHRODINGER EQUATION AND CALCULATION PRECISION OF PROBABILISTIC DENSITY DISTRIBUTION OF ORBIT IN HIERARCHICAL NEURAL NETWORK |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | シュレディンガー方程式 / Schrodinger equation |
| キーワード(2)（和/英） | カオス / chaos |
| キーワード(3)（和/英） | 確率密度分布 / probabilistic density distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 神経回路 / neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高瀬 光雄 / Mitsuo TAKASE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | |
| 発表年月日 | 1998/10/24 |
| 資料番号 | NC98-53 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 365 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |