リミットサイクルの構成理論及びその連想記憶とトンボの視覚情報理解への応用

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本研究は,24時間の周期を持つ安定なリミットサイクルを持つようなvan der Pol型振動子を用いて,振動型ニューロンをモデル化した.そして,この振動型ニューロンのモデルを用いて,大規模振動型ネットワークを構成し,その同期化について調べた.長距離結合がネットワークの同期化過度時間を左右することを明白にした.長距離結合がランダム的に発生すると考えられ,長距離結合の分布モデルを提案した.それから,同期化できる大規模振動型ネットワークシステムのニューロンを大規模に破壊し,計算機シミュレーションにより,ネットワークシステムの同期化が高いロバスト性を持つことを確認した.それから,この同期化の高いロバスト性について理論解析し,動物の脳がかなりの損傷を受けてもその基本的機能が失われないと言う事実をよく説明できるように追究した.応用として,まず,得られた高いロバスト性を持つ連結ネットワークシステムに対して,連想記憶の構成方法を提案した;そして,トンボの眼で観測された情報は連想記憶のための入力として,記憶・連想記憶系を組み合わせたトンボの視覚情報理解系の構築と解析を行った.それから,大規模な連想記憶およびトンボの視覚情報理解系に対して,計算機シミュレーションによって確認した.トンボの視覚情報理解系に対して,入力を変化させると,ネットワークが同期するリミットサイクルは変化するという結果を得られる.この結果は,トンボが見方・敵・エサというものを見分けているという事実をよく説明できる.