1、神经科学前沿：从皮质信息到量子计算的深度探索

神经科学前沿：从皮质信息到量子计算的深度探索

1. 研究背景与趋势

传统生物学研究注重现象的特异性，使得皮质发育、功能、神经元连接、放电动力学、学习与记忆等问题的研究相互孤立。然而，近年来整合神经科学成为趋势，因为皮质功能往往涉及多种分子、生物和物理过程，且不同功能可能由相似机制执行。如今，要全面理解这些整合现象，需要从新视角审视皮质领域，结合先进理论推理和分析方法。众多关于神经生物学结构和过程的数学分析出版物，以及跨学科对信息、语言学、学习、记忆、计算、认知、动力学和控制等概念的关注，都证明了这一趋势。

2. 皮质信息的本质

皮质信息的本质是神经科学中一个持久的谜团。自 19 世纪末 Cajal 引入神经元概念后，早期研究聚焦于神经元放电的本质。经过化学、物理和数学分析，得出了著名的动作电位电导模型。但神经元放电脉冲序列的动态特性仍难以捉摸，其变异性的必要性也受到质疑。经验观察到的放电序列有多种类型，如强直型、振荡型、周期型、准周期型、多路复用型、沉默型等，还有被描述为随机或混沌的情况。单个神经元能在不同放电模式间切换，但其背后的数学规则和目的尚不明确。

神经元放电模式的转变分为全局分岔和局部分岔。基于生物学的分岔模型可产生尖峰和爆发序列。在研究中，尖峰范式和放电率范式存在争论，放电率范式虽细节不足，但具有数学便利性，且能可靠重现经验观察到的放电序列。通过对神经网络放电率离散迭代映射的数学分析，得出了将放电率动态模式与神经元内部属性相关联的全局吸引子代码。

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