神经动力学:概念和事实优秀PPT.ppt
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1、 原文介绍1 引言推动神经科学受到广泛关注的大问题:如何通过脑活动理解认知、知觉和行为?要解决上述问题,光是试验和仿真是不够的,还须要一个概念清晰的理论框架。神经动力学探讨的是神经系统状态和特性的动力学。该文的目的是以神经动力学探讨为例説明:(1)由于概念不清可能造成的错误;(2)把详尽的结果纳入牢靠的概念框架可以产生什么样的效果?1 引言(续)将要阐明的几个概念:(1)确定性(determinacy)细分为动力学确定性(determinism)和状态确定性(determinateness);(2)随机性(Stochasticity)的几个不同方面:可变性(variability)、变差(va
2、riation)和误差(error);(3)因果性(causation或causality);(4)实体论(ontic)描述和相识论(epistemic)描述神经动力学中各个不同层次的描述从完全随机性到完全确定性之间变更,层次不同描述不同。神经状态和心智(mental)、行为状态之间的相关性2 厘清概念:从确定性到随机性状态确定性和动力学确定性个体描述和统计描述实体论描述:依据系统自身的状态和动力学(as it is in itself)相识它们。相识论描述:依据对系统状态和动力学的视察(as it turns out to be due to observation)来相识它们。2.1 状态
3、确定性、误差和变差相识论描述基于视察和度量,因此必定和上下文(context)有关。由此不行能得出特别一般性的基本定律。实体论描述基于系统自身的状态和内在性质,因此和上下文无关,并且适用个体描述。实体论描述和相识论描述的数学表示。实体论状态可以用状态空间中的一个点x来表示,相识论状态可以用Kolmogorov空间上的一个概率测度来表示。实体论状态的点动力学可以用x(t)来表示,而相识论状态的集群动力学则可以用(x,t)来表示。相识论状态不确定性的缘由:误差和变差误差、变差、方差和可变性。2.2 确定性、因果性和预料假如T是状态空间上的一个自变换,那么时间t可以由T的t次幂的单参数群来引进。假如
4、相识论状态的概率度量在变换T之下不变,则系统演化无论前向或反向都是确定性的。假如变换T不行逆,那么时间t可以由T的t次幂的单参数半群来引进。t是物理时间。假如要能区分现在、过去和将来,就必需打破时间平移不变性和时间可逆不变性2.2(续)因果性意味着所涉及的事务之间存在相关性,反之不然。要想从测量所得的相关性中得出因果关系,必需把试验结果放到一个理论框架之中。拉普拉斯确定论麦克斯韦强因果性庞加莱弱因果性2.2(续)有效因果性(efficient causation)基于在先事务和在后事务的有序关系之上的缘由结果关系。形式因果性(formal causation)逻辑上的蕴含循环因果性(circu
5、lar causation)局部输出作为局部输入的递归(recurrent)或复馈(reentrant)。这可由引进时间延迟避开。下行因果性(downward causation)多级系统中高级性质影响低级性质Granger因果性(Granger causation)假如可以用时间序列A的较早片段预料时间序列B的较迟片段。(可能仅仅是相关)一个概念上的困难:难于用相识论的手段完全预料实体论上是确定性的动力学。2.3 概率和随机性粗略地讲,随机性就是除去确定性以后剩下的一切。确定性过程是随机过程的特例2.4 用确定性说明随机过程通过随机过程的自然扩展(natural extension)可以把随
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