1、计算领域的前沿探索：从大脑到非线性与物理测量

计算领域的前沿探索：从大脑到非线性与物理测量

1. 受大脑启发的计算

大脑是一个由大量神经元组成的高度复杂系统，其计算原理与传统计算有很大不同。传统计算通过逻辑计算处理符号，而大脑以分布式的时空模式表示信息，计算具有涌现性、随机性和协作性，还涉及学习和记忆。

1.1 统计神经动力学

随机连接的神经元进行计算，具有一定的鲁棒性和稳定性。使用简单的随机定律可以揭示其特性，并且发现神经计算较浅，能快速收敛到稳定状态，还会出现小世界现象。

1.2 皮层的时空模式计算

皮层可看作二维分层神经场，通过时空模式形成和同步的动力学实现计算。例如，在神经场中会有模式形成和模式碰撞的简单示例。

1.3 学习和记忆

这是神经系统独特的计算方式。联想记忆模型与传统记忆有根本不同，记忆模式不是从库存中召回，而是每次重新生成，吸引域具有分形结构。

1.4 社会计算

还会涉及利用囚徒困境和最后通牒博弈进行的社会计算。

下面用表格总结大脑计算的特点：
| 特点 | 描述 |
| — | — |
| 信息表示 | 以分布式的时空模式表示 |
| 计算性质 | 涌现性、随机性、协作性 |
| 涉及方面 | 学习和记忆 |
| 特殊现象 | 小世界现象、分形吸引域 |

2. 分子编程的代数与语言

核酸（DNA/RNA）以数字方式编码信息，是目前分子尺度上唯一真正可由用户编程的实体。它们可用于制造纳米结构、产生物理力、充当传感器和执行器以及进行计算。