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理论神经科学・非平衡系数理小组
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用非平衡数理解开大脑与节律的奥秘。
About关于研究室
简单单元的集合，会产生复杂性。
非线性物理学讲座研究脑神经系统、
该讲座运用非平衡物理学、
这里是由
术语说明
- 非线性
- 原因与结果不成比例的性质。
微小的差异有时会产生巨大的差异 - 牵引
- 多个节律相互影响，
逐渐趋于相同步调的现象 （同步） - 随机
共振 - 因存在噪声
（涨落）， 反而更容易对微弱信号作出反应的现象
Research研究课题
从非线性力学和非平衡统计力学的角度，
※示意图节律趋于一致的牵引现象
节律是广泛存在于物理、
※示意图大脑的学习与信息处理原理
大脑是由约一千亿个神经细胞相互传递电信号构成的巨大网络。
※示意图向大脑学习的人工智能
当前神经网络所采用的大脑特性，
※示意图靠涨落运作的人工分子机器
细胞内的分子机器在存在热涨落的环境中也能高效工作。
Members教师
非线性物理学讲座理论神经科学・非平衡系数理小组的教师为
- 教授青柳 富誌生
- 教授寺前 順之介
- 助理教授筒 広樹
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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合意信息学研究室工学部 信息学科我们关注人与计算机、本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Neuron Heart》 Piku4chemia／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 节律趋于一致的牵引现象：《Great Smoky Mountain Fireflies - panoramio》 Rick Shu／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 大脑的学习与信息处理原理：《PLoSBiol4.e126.Fig6fNeuron》 Wei-Chung Allen Lee, Hayden Huang, Guoping Feng, Joshua R. Sanes, Emery N. Brown, Peter T. So, Elly Nedivi／CC BY 2.5（裁剪）
- 向大脑学习的人工智能：《Model of a human brain, Europe, Wellcome L0057095》 Wellcome Images／CC BY 4.0（裁剪）
- 靠涨落运作的人工分子机器：《PDB 3kar EBI》 Jawahar Swaminathan and MSD staff at the European Bioinformatics Institute／公有领域
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（非线性力学・计算物理学小组） ：《Mandel zoom 11 satellite double spiral》 Created by Wolfgang Beyer with the program Ultra Fractal 3.／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（物理统计学研究室） ：《Chaos Theory & Double Pendulum - 3》 Cristian V.／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（社交媒体研究室） ：《Social network - by JClks》 JClks／CC BY 2.0（裁剪） - 相关研究室
（合意信息学研究室） ：《Discussion Between National Consensus Commission And Nationalist Likeminded Alliance (PID-0002082)》 Press Information Department／公有领域 （裁剪）
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