Centrala begrepp
人間の脳の複雑な情報処理は、無秩序な超伝導ループネットワークを用いてモデル化できる。このモデルは、外部からの入力に対する反応として、ネットワーク内の情報フローパターンが動的に変化することを示しており、連想記憶や時間依存的な記憶といった脳の特徴を示唆している。
Sammanfattning
動的に駆動される無秩序な超伝導ループネットワークにおける脳の情報ダイナミクス
本論文は、複雑な多体相互作用を持つシステムにおける創発的な振る舞いを理解するための新しい物理学的視点を提案しています。この論文では、人間の脳をモデルとした情報ダイナミクスの物理学という新しい視点を導入し、複雑な多体相互作用を持つシステムの創発的な振る舞いを理解しようとしています。具体的には、ジョセフソン接合発振器を備えた無秩序な超伝導ループのシステムから、脳のようなネットワークの一般的なモデルを導き出し、シミュレーションと実験を通じて、連想記憶や時間依存的な記憶といった脳の特徴を示しています。
複雑な多体相互作用を持つシステムの創発的な振る舞いを、脳の情報ダイナミクスという新しい視点から理解する。
ジョセフソン接合発振器を備えた無秩序な超伝導ループのシステムに基づいた、脳のようなネットワークの汎用的なモデルを開発する。
開発したモデルをシミュレーションと実験によって検証し、連想記憶や時間依存的な記憶といった特性を示す。
超伝導ループの回路モデルを用いた数値シミュレーション
YBCOベースの4ループネットワークを用いた実験
ネットワークにおける情報フローパターンを分析するためのネットワークモデルの開発