数理解析研究所講究録 1271 巻 2002 年 90-99

90
脳の電磁的活動の巨視的モデル :H.Haken の非線形一背景, モデル,

波動方程式をめぐって
芝浦工業大学

システム工学部問題

阿部剛久 (Takehisa$\mathrm{A}\mathrm{b}\mathrm{e}$一)Faculty of Systems Engineering, Shibaura Institute ofTechnology

はじめに : テーマの背景と趣旨
人間の脳は我々が知る限り恐らく最も複雑な機能をもつシステムと考えられ, その数が最近では 1000 億とも(神経細胞 neuron) と呼ばれる要素から構或されている。 1 個のニューロンは 1 億に近いニいわれるニューロン

ューロンと結ばれ, 全体としてよく調整を保持して人間の意志や行為をはじめとするあらゆる活動を支配する脳機能に寄与していることは今日まで実験およひ理論を通して長い間研究されてきた結果,$. らかにされてきた事実である。

ニューロンの活動を物理学的に見れば, それは電磁場に基づくものであり, MEG (脳磁図 magnetoencephalO-gram) と EEG (脳波 electroencephalogram) の測定を通して巨視的な観測が可能である。 ニューロンどうしの結合と電磁的活動の概略図は次のようになる
れているが,:図1参照。

ニューロンのパルス特性は多くの実験で知ら

ここでは樹枝状突起から出る電流に注目する。

ちなみに, パルスに関する研究で過去著名なものをあげれば, やりいかの巨大軸索の膜電位等の時間的変化を記

Hodgkin- (A F.) Huxley モデル (4 未知関数の非線形常微分方程式系 1952) とその簡易述した (A L.)化である (R.)$\mathrm{F}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{z}\mathrm{H}\mathrm{u}\mathrm{g}\mathrm{h}$(J.)Nagumo モデル (2 未知関数の非線形常微分方程式系 1961-62) がある。

これらはニューロンの興奮性伝達の解明に寄与する一方, パルスの生或に関しても応用される。 また, これらのモデルは後にニューロンの空間的広がりを考慮して非線形偏微分方程式系として定式化されている。
また, ニューロンを脳全体で捉えれば, ニューラルネットワークのモデル形或に繋がってくる。 この方面のよく知られた例では,ニューロンを多入力 1 出力の情報処理素子とみて, 興奮性と抑制性, ニューロンどうしの結合の強さ, 閾値等を考慮してニューロンの状態の離散時間モデルとしてのモデル(1943) がある。 このモデルにおいて状態を表示する$(\mathrm{W}.\mathrm{S}.)$

McCulloch-sigmoid 関数は値 (1.

$(\mathrm{W}.\mathrm{H}.)$

Pitts

0) の単純なものであったが, 近年に非線形 sigmoid 関数の導入によって一般化された。 その他同種のものとして, 過去の履歴を考慮した M-P

モデルの改良としての$(\mathrm{E}.\mathrm{R}.)$

Caianiello のモデル, 他およびび連続時間モデルがある。 脳とはニューロンを多数結合した情報処理システムと考えて, これを模倣した情報処理システムがいわゆるニュ–

ラルネットワークであるが, その一つが階層型モデル (backpropagation model) であり, 先の非線形 sigmoid関数を用いた

MaCulloch-Pitts モデルはこのタイプの代表例であり,おいて重要な役割を演じるモデルである。他に, 相互結合型モデル (この後の Gustafson 教授の代読講演に$(\mathrm{J}.\mathrm{J}.)$

Hopfield model) が知られている。

まず, テーマの最初は秩序構造 (coherent structure) の提唱者として知られる H.Haken のニューロンのネットワークとしての脳全体の電磁的活動を, シナプス経由の軸索パルスに対応する樹枝状突起がら発せられる電91
流の準微視的な時間的発展方程式系として記述したものをとりあげる。 方程式系の特徴ほパルスが位相角に依存することを要請してぃることである

$P$

これは,

パルスの出現を点滅する灯台の灯りに模したがらであってこ$l$のことからこのモデルを灯台モデルと呼ぶ。 実験的視点がらは, このモデルの可視的効果を得るためには巨視化
しなければならない。 そのために得られた方程式が巨視的モデルであって, それは単独 2階の非線形波動方程弐
である。
続いて,

この方程弐に関する幾何学と解析学, 言い換えれば,]$y$

学と偏微分方程式固有の問題および関連した問題をとりあげ, それらを議論しょうとするものである。 最終的がっ完全な解決はまだ努

純数埋的にも興味深いと思われる。 加えて,を必要とするが,$7\mathrm{J}$

灯台モデルとその巨視的モデルの評価の問題をとりあげる。 この問

題はニューロンのネッ トヮークとその応用に関連する今後に残された重要な問題と考えられる。

1.

灯台モデルと巨視的モデル(1 )準微視的モデルとしての灯台モデル

シナプス経由の軸索パルスに対応する樹枝状突起電流の時間的発展方程弐系 :(1. 1)$\dot{\psi}_{m}(t)=.\sum_{k}a_{mk}P_{k}(t-\tau)-\gamma\psi_{m}(t)+F_{\psi,m}(t),\cdot$$P_{k}(t)=f(\phi_{k}(t))$,$(1, 2)$$(1, 3)$$\phi_{k}.(t)=S(\sum_{m}c_{km}\psi_{m}(t-\tau’).\dotplus_{\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{t}}(k(t-\tau^{ll})-_{k)}+F_{\phi,k}(t),$

ここで,
する

$\mathit{1}\sigma$,k^{1}}$

閾値$\mathfrak{m}$

誉目のニューロンにおける樹枝状突起電流全体.

番目の他ニューロンがらの軸索パルス,$F_{\psi m}|$$p_{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{t}.’:$\psi_{m}$.

$F_{\phi,\mathrm{k}}$:$k$: 電流に働く揺動 ,$7\mathrm{J}$$f$: 近似的に定数,$a_{mh}$: バルスと位相角$\phi$:$P_{k}$$\tau’$の関係,,$\Pi 1$$\tau^{\mathrm{f}\mathfrak{l}}$興奮状態) 。なお, 関数$f$0. $\supset S=0$ (ニューロンの抑制状態),. 時間遅れ,$|$$\mathrm{c}_{km}\cdot$

瞥目のニューロンにインブットする他ニューロンがらの軸索パルス,

イ紡个靴, $X<$

番日のニューロンにインプット$\gamma$: 減衰計数,: ニューロン間の結合係数,$S$$(X-\mathrm{O}.

)$$X\geqq\Theta\ni \mathrm{S}\geqq 0$:sigmoid 関数,(ニューロンのは周期的がっ鋭くビークすると仮定, 式 O. 3) は. 位相角の回転速度は sigsmoid関数とランダムに変わる揺動力で与えられることを示す。 方程式系 (1.1) –(1. 3) は少数のニューロンに対する実験結果に基づいて一般化された結果である。
$(\mathrm{Z})$

灯台モデルの時間的平均化の手続き

このプロセスは極めて複雑であるが, 基本的には以下の手続きからなる :すべてのニューロンにわたるパルスの平均化から出発して.

各 $m,k$ の空間変数への置き換えに伴う$\psi_{n_{1}}$を$\delta$

関数の使用による特定のグリーン関数を用いて, 積分表示することにょって連続化, 電流の伝播の不均一性がら生
じる電流密度のsigmoid 表示.

をフーリエ変換によって定め,.

および最初の$\psi_{\mathfrak{m}}$のフーリエ変換の両辺に (先のグリーン関数に対応する関数

この関数がら導がれる)

特定因子を乗じてがらそのフーリエ逆変換をとる。

比較的長い議論を要するが, 時間的平均の手法が巨視化の(3 )巨視的モデルとしての非線形波動方程式$.\mathrm{g}$

本原理である。

92
.

$|1,$

$\neq\backslash \prime\prime i\mathrm{f}\mathrm{l}\#^{J}\acute,$$\downarrow_{\overline{\overline{\mathrm{o}}}}^{=}\mathrm{a}\theta)\Leftrightarrow_{\dagger\not\in\sigma)\lambda\overline{\tau}\supset 7l^{\backslash t_{D}}\mathrm{R}t\mathrm{f}2\beta_{6}^{\iota\iota}\sigma)3\mathrm{E}’}’’.\cdot\backslash \cdot\{.,\#\pi_{\acute{J}}^{J}(\mathrm{R}^{\cdot}\overline{.\#\cdot}\}_{\vee}$). $kf\#$$0==T.\mathrm{t}1,$$\mathrm{f}\mathrm{f}\mathrm{i}|_{1}^{\mathrm{W}}\mathrm{A}b^{\backslash }\hslash 73T\mathrm{r}$

$m,$

$kk$

既に空間変数に置き換えていること, およびニューロンが抑制状態時の電流は近似的にゼロとみなし, 興奮状態時の電流だけを実質的に考えて, 電流$\ddot{\psi}_{e}+(\omega_{0}^{3}-v_{\mathrm{r}}^{l}\Delta)\psi_{*}+2\iota v_{0}\dot{\psi}$$.S_{*}$

ここで,:$p_{a}(x_{\mathrm{I}}t)$積,:$\omega_{0}$$\exists$定数.

: 波動の伝播速度,$v_{*}$( , t)+p。$(x,$ $t)+p.m(x_{1}t)$ ].

$(1.4)$$x$$a*$$S_{\epsilon}(Q)\approx aQ-bQ^{3}$:$\ddot{\psi}_{e}+(4|-0v_{*}^{2}\triangle 2)\psi$

各: 興奮状態にあるニューロンどうしのシナプス結合の強度,

は$K_{\mathrm{j}}$

.

$f$

,

$\psi_{e}$

,

.

$s$

‘

(: 次の講濱に関係深い)$B\psi:\dot{\psi}$.

$\sin$

関数の: ニューロンの興奮時の。

の他に非線形項$+ \gamma 0\dot{\psi}_{6}+A_{t}^{3}+B\psi_{*}^{2}\dot{\psi}_{e}+\sum_{\mathrm{j}=1}‘ K_{\mathrm{j}}=0$$K_{j}$

を含む次の方程.

$(1.5)$

等を含む。

$\dot{\psi}_{*}$

方程式 (1.5) の解のモード展開(4 )O. 5) の解法は数学的に興味があるが. 解の現象的立場 (実験的観点) からすれば基準振動を表す振方程式

動の型に着日して,それぞれの和としたものを解とする方法$1_{e}’.

展開 $(1.6)$:図2.

モデルをめくる問題(1 )2

モード展開の方法が有効である:(1. 6)\iota’(x, t1’\underline{\vee}\sum^{\mathit{1}}\xi_{\mathfrak{n}}(t)\exp(inkx)$

参照。 この結果については様々な議論がなされている。

巨視的モデルに対する数理的問題

脳の電磁的活動の巨視的モデル

O. 5) は一般的に次の形で書ける :口\psi e

ここで,$=$とニューロンの領域に対する nEQ=ffl-\iota 的境界条件を考慮して. 簡単の. ため空間次元が 1 の場合が示される$\square$

方程式 (2.1):$\mathrm{d}’\mathrm{A}\mathrm{l}\mathrm{e}\iota \mathfrak{n}\mathrm{b}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{t}$作用素(2. 1)$=F(t, \psi_{\mathrm{e}},\dot{\psi}_{\mathrm{e}})$$(=\partial^{2}/\partial t^{t}-v_{\mathrm{e}\triangle}^{2})$。

は高度に半線形の偏微分方程式であり. 非線形項はすべて右辺に含まれて方程式 (2.1)$\mathrm{A}\backslash$る。

に関して現時点で考察中の当面の問題とそれらにかかわる詳細な内容説明はこの場では煩雑過ぎるので省略して,
1)$( \omega_{0}^{2}+\omega_{0}\frac{\partial}{\partial t})$を具体的に計算. 週当に定数を用いて表せば,

O. 4)

ここで,

$\psi‘$$=a$: 上記の電流密度の分布関数と特定の非同次調和撮動子解の積,みを対象とした sigmoi 関数,

式に帰着する[. .

電流密度の空間的分布関数と周波数の周期的インブノ トを含む時間変数の$\exists$$p_{ms}(x, t)]$

方程式

と記す。

$\psi_{*}(x, t)$$arrow$

2 の場合は省略して. 3 次元の場合でまとめると, 次の方程式となる :

1,

空間次元が

$\psi_{m}(t)$ここではこれらの説明を概略的かつ簡潔にとどめておきたい。

力字系としての間 \S H

方程式 (2.1)

をシンブレクテイク多様体といわれるある特殊な 2 次形式$\omega$

とある空間

$P$

の対からなる領域で考えようとするものである。 このとき, 方程式 $(2.1)$ に付隨するエネルギー $H$ を $P$ 上の部分領域で定義さ93れた関数とすれば,これらの組み ( $P,$$\omega$, 却をハミルトン系という。 ここからこのような議論が行われる。 たとえば, 最も基本的な問題のーっとして,$\omega$

を介して

$P$

$H$

を

$H$

$7\mathrm{J}$学系の幾何学的に対応するあるベクトル場を用いて形式上の関数として適正に定めることができれば, 先の三っ組みはハミルトン系であり, ハミルトン系としての方程式 (2.1) はハミルトンカ学の立場から議論が可能となる。
このような $H$ で代表されるエネルギーは次の偏微分方程式の問題においても重要な役割をもってぃる。

2) 偏微分方程式としての間朋

方程式 (2.1)

を偏微分方程式論固有の枠内で考えようとする場合の問題である。 立場はいくっが考えられ

る。

まず,

のみを左辺とする正規形とした場合は一般的な意味の双曲型方程式の枠 で.u$. 論が可能である。次に$\uparrow\dot{p}_{e}|$$|\eta.\backslash$

左辺の作用$\#_{\backslash }$,を線形の規則的に双曲型として, 右辺を非線形項を含む関数として議論しょうとする立場が考えられる。 これは最初のものよりもより具体的な扱いが可能と考えられる。 その他には, 対称双曲型へ帰着することも可能であや。 実際,

未知関数を 2 つ適当に選べば Maxwell 型の方程式系へ還元できるがらそれを改めて対称$r$型へ書き換えることは容易であるからである。 しかし, いずれの場合も非線形であることには変わりない。 したがって,二香目の場合が方程式$(. 2\uparrow 1)$を議論するのに最も近道であろう。

$\mathrm{t}$

さて, 方程式 (211)11を規則的に双曲塑方程式とすれば, 問題とすべき点は基本的に次のものである ;初期値問題の解の存在と一意性

2

,

解の性質

3

.

解の構或

の存在問題については, 時間的意味の局所的な場合と大局的な場合があり, 一般論がらすればいずれも極めて限定的な条件下でそれぞれの存在が保証可能であるが, 方程式 (2.1) のままこれら, 特に大局的な場合を示そうとすることはアプリオリ評価を見い出すのに困難であり, 容易ではない。 一意性に関しては, エネルギー
不等式が有効である。 そのためにも 1) で述べたエネルギー関数 $H$ の確立を得ておく必要がある。 2と 3についてはここでは省略する。
(2 )両モデルに対するネットワークの立場からの問題

これはいくつか考えられる:

1

灯台モデルとその巨視的モデルの評価または既或のモデルに対する位置付けの問題

2

最近の{也のモデル ( ,C.Bressloff-S.Coombes の integrate and fire モデル 1998) との$\mathrm{P}$関係

3

ニューラルネットワークへの応用

最初のものは, 既或のニューロンモデルとの比較またはニューラルネッ トヮークとの対比である。 画サイ ドがら

眺めるとき,

Haken のモデルはいずれもニューロンモデルの中間的位置にあって, 同時にニューラルネットヮ

ークの 2 つの代表的モデルの性格を合わせもつ印象が強い。 厳密な議論は今後に残されよう。 2

れば,
’

1

が明らかとなと合わせてさらにこれらのモデルの関連と役割が明らかとなろう。最後の問題は Haken のモデルの実用的価値の問題である。 巨視的モデルは現象論に寄与すると期待されよう。 灯台モデルははじめに述べた M-

94$\mathrm{P}$

モデルを導くことができるほど一般的機能が大きいであろうから, 回帰分析の方法の改良または他への応用を見い出せるかが問題であろう。
最後に本資料の内容に直接関係する文献を記載するが, 必要最小限にとどめておく。

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95
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付録

本文中に図 1 および図 2 とあるものは講演時使用ののをここに再録しておく

I

O.H.P. にょる説明図である。 それぞれの縮小されたも:図 2.. モードの振幅$\Omega$$\xi_{\mathrm{i}}(\mathrm{i}=1,2,3)$(非線形項 Kl K3 に含まれる興奮周波数 &, メータ–) の上から順に制.
$\mathrm{f}_{\overline{\mathrm{L}}}^{\mathrm{g}}$$\acute{;}\not\in\Uparrow \mathit{1}K\overline{\cdot,7}$$\Omega=0.31_{1}$$0.6\underline’$

横軸 : 時間 (sec),:$0.40|$

0.47. 縦軸 : 振幅 (cm)$\omega_{0}=0.15,\mathrm{v}_{e}’=1.52,$ $\gamma 0=0.03$$A=5\succ_{\backslash _{\backslash }}’10^{-3},$$\vee\kappa Jl.\prime \mathrm{r}a$.

$B=0.4$$HH‘’ ken/Ph.\backslash \mathrm{J}\mathfrak{l}.cuD99$(1997)$\mathit{5}\mathit{0}\mathrm{J}-S26$

96$(\mathrm{J}\backslash$$.\sigma.\backslash ’\S$11

本文で説明を省略した巨視的モデル O. 4) の導出に触れておく。これは灯台モデル (1.1) $-(1.3)$

A.

の時間的平均化 (1 の (3)) に基づいて行われる。 まず, 簡単のため,示しておこうこの平均化を単一ニューロンに対して:単一ニューロンの樹枝状突起電流に対する方程式は方程式

O. 1) の特別な場合として. $(t)$$\dot{\psi}(t)=aP(t-\tau)-\gamma\psi(t)+F_{\psi}$

(A.

1)

(A.

2)

.

この解は
$\psi(t)=a\int_{-\infty}^{t}e^{-\gamma(t-\sigma)}P(\sigma-\tau)d\sigma+\hat{F}_{\psi}(t)$であるが, ?蚕さ$p_{0}$の軸索パルス.

$P(t)=p0 \sum_{\mathrm{j}}\delta(t-tj)$$tj$: パルスの発生する時刻,

が時間 $T$ 内に生じた個数 (一種の平均値)$\frac{1}{Tp_{0}}t+T/2\int P(\sigma)d\sigma\equiv A(t)$を用いると, 解 (A. 2) は次のように表$\dot{\emptyset}$

(A.

4)

.

’

$1/\gamma=T$.

の時間的平均を$\dot{\phi}$$\frac{1}{T}\int_{\iota-\tau/2}^{t+T/2}\dot{\phi}d\sigma=\frac{1}{T}\int_{\mathrm{t}-T/2}^{t+T/2}S$

と考え,

3)

$\text{せる}t-T\mathit{1}\mathit{2}.$$\psi(t)=ap_{0}\gamma T\cdot A(t-\tau)+\dot{F}_{\psi}(t)$また, 式 (1. 3) から(A.

(

cm\psi 。

$(\sigma-\tau’)+p_{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{t}}-\ominus$$\sum_{m}$)(A. 5)$d\sigma$とすれば, 式 (A. 5) からの時間的平均 $\approx A(t)$(A.
$A(t) \approx S(\sum_{m}c_{m}\frac{1}{T}\int_{t-T/2}^{t+T/2}(\psi_{m}(\sigma-\tau’)+p_{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{t}})d\sigma-\ominus)$

6)

と表せる。

以上の考えを単一ニューロンに対する時間的平均の原理として, この原理をニューロン全体に対する方程式

O. 1) –(1. 3) へ適用することによって, 巨視的モデルの導出が可能となる :.
$A(t_{\grave{l}}$

$j$

$=$

$i$

に代って.
$i$

$A_{jk}(t)$: 抑制性.

$k$.

$arrow$

(

$j$

$x$

: 興奮性または抑制性, : ニューロンの番号) として,としても: 空間変数 (1 次元) で示す。 同様に,を示すものとする。 このとき,

$m$

$j$

$j$

$\psi_{\ell.m}.\cdot(t)$$arrow$$\psi_{e}(x, t)$または$arrow\ell$$\psi_{:}(x, t)$

$=$

$e$

$\ell$

は: 興奮性,$e$またはであることは本文内と同じで

ある。
さて,

式 (A.

4) のニューロン全体への一般化は式(A. 7)$\psi_{\ell,m}(t)=\sum_{k}^{\cdot}f_{\ell;m,k}a_{\ell}A_{\ell.k}(t-t_{\ell,mk})+F_{\ell,m}(t)$97$\vee \mathrm{c}-\doteqdot_{\grave{\lambda}}C_{\mathit{2}}\{\iota o_{\mathrm{o}}$$f_{t_{\mathrm{i}}\mathrm{m},k^{O\ell}}$

たがう時間遅れ,:$–\mathrm{J}--\square \sqrt[\backslash ]{}mkk$とする。 また,$\mathit{0}$),$5\mathrm{B}5\emptyset_{J}^{J}\{^{\pm}-\mathrm{r}\mathrm{J}\hat{\overline{\square }}\emptyset 5_{\mathrm{f}_{\backslash }}^{\mathrm{A}}8$

式 (A. 6) の一般化は (A.

$t_{t,mk}$:$E\#\mathrm{f}\mathrm{l}\mathfrak{l}\overline{\mathrm{x}}18\mathrm{i}\underline{\mathfrak{F}}\not\in v_{e}$’$\iota^{-}.\llcorner$$v_{i}$

7) に対応して$A_{jk}(t)=\hat{S}_{j(\sum_{m}:,km}\hat{f}_{j_{j}k,m}(\psi_{e,m}(t-t_{e,km})-\psi_{i,m}(t-t))$(A. 8)$+p_{j^{\sim}n},.(t-t_{km}))+\hat{F}_{\ell,m}(t)$で表される。 記号は式 (A. 7) に同様であり,$.’.\hat{\mathrm{r},}\neg$$pj,m$:$m$

番目のニューロンにおける種類$i$の外部信号,: 揺動力。 ここで式 (A. 8) を局所化, すなわち個別的に表せば,$A_{jk}(t)=\hat{s}_{j}(\psi_{e_{\mathrm{I}}k}(t).-\psi_{i_{1}k}(t)+p_{j,k}(t))$\dagger $\hat{F}_{j,m}(t)$(A. 9)

11 (付録垣の文献表),

またニューラル

となる。

式 (A.

7) –(A.

Wilson –Cowan モデル [A9) から,

ネットワークにおける McCulloch-Pitts モデル

ここで重要なことは, 式 (A. 7) –(A.

[13](本文の文献表) がそれぞれ得られるが省略する。

9) から$A_{jk}$を消去して$\psi_{\ell,m}(t)$を表せば,$\psi_{\ell,m}(t)=\sum a_{\ell}f_{\ell_{j}m,k}\hat{S}_{\ell}(\psi_{e,k}(t-t_{lmk1})-\psi_{i,k}(t-t_{\ell,mk})+p_{\ell_{\mathrm{I}}k}(t-t_{m_{1}k}))$(A. 10)$k$となるが, 式 (A.
は式 (A.

10) は脳活動の電磁的場の方程式

10) の連続化をはかる必要がある。

以下の議論において, $m$ ,$0$,O. 4) を引き出す出発点となる。 その目的のために$k$とする。 このとき, 式 (A.

.

を空間変数

$x$

とし,

$f_{\ell_{j}m,\mathrm{k}}$を滑らかな減少関数と仮定, 近似的に

10) は次のように書き換えられる$\psi_{i}=$:$\psi_{e}(x, t)=a_{e}\int dXf_{e}(x, X)\hat{S}_{e}[\psi_{e}(X,$ $t- \frac{|x-X|}{v_{\mathrm{e}}}.)$$+p_{e}(X,$ $t- \frac{|x-X|}{v_{e}})]$

式 (A.

10)

次に式 (A.

と比較するとき,$k$に関する総和が$X$に関する積分に置き換えられている。

11) を局所場の方程式に書き換える。 そのため,$\delta(t-T-|x-X|/v_{\mathrm{e}})$(A. 11)$f_{e,m,k}arrow f_{e}(x, X)=\beta(x-X)$,’

およびグリーン関数$G(x-X, t-T)= \delta(t-T-\frac{|xX|}{v_{e}})\beta(x-X)$

を用いると,$\psi_{e}(x_{1}t)=\int dX\int_{-\infty}^{+\infty}G(x-X, t-T)\rho(X, T)dT$(A. 12)$\rho(X, T)=a_{e}\hat{S}[(\psi_{e}(X, T)+p(X, T))]$(A. 13)を得る。 ただし,は波動または場の方程式の不均一性から起こる一種の密度関数と考えられ, 方程式は少なくとも空間的に一様に

98
平均化または均一化されたものではないことを示している。
次にフーリエ変換を用いて,(A.

$\psi_{e}(x, t)=\frac{1}{(2\pi)^{2}}\int_{-\infty}^{+\infty}\int_{-\infty}^{+\infty}e^{:kx-j\mathrm{t}dt}\psi_{e}(k, \{v)dkh$

ここで,

および

$\rho(x, t)rightarrow\rho(k, \omega)$$G( \xi, t_{0})=\frac{1}{(2\pi)^{2}}+\infty+\infty\int\int e^{1k\xi-\dot{u}dt_{0}}.g(k$, \mbox{\boldmath$\omega$} dk ぬ
$)$

,

14) ,

ただし

$-\infty-\infty$$\xi=x-X$ ,とする。 このとき, (A. 12) と (A.

$to=t-T$

14) を比較して\psi e(k, 。) $=g(k,\omega)\rho(k, \omega)$
式 (A.

15) 中の$g(k, \omega)$の具体的な形は先のグリーン関数$(\mathrm{A}.

$G(x-X, t-T)$の右辺にある.

15)$$\beta$の特定な形に依存する。 ここでは, 妥当な単純例として$\beta(x-X)=\frac{1}{2\sigma_{e}}e^{|x-X.|}$

を選ぶことによって,$g(k, \omega)$は次のフーリエ変換によって定められる :$g(k, \omega)=+\infty\int\oint \mathrm{e}^{-:\mathrm{k}23\dot{u}dt}\cdot G(\mathrm{x}, t)dxdt$$=(\omega_{0}^{2}-i\omega_{0}\omega)(v_{\mathrm{e}}^{2}k^{2}+(\omega_{0}-\mathrm{i}\omega)^{2})^{-1}$

最後に, 式 (A.

12) のフーリエ変換の両辺に式 (A.

$\omega_{0}=\frac{v_{e}}{\sigma_{e}}$

(A.

16).

16) の第 2 式右辺の分母 $(v_{e}^{2}k^{2}+(\omega_{0}-i\omega)^{2})$ を乗じてから, 逆変換をとることによって,$\ddot{\psi}_{e}+.(\omega_{0}^{2}-v_{e}^{2}\frac{d^{2}}{dx^{2}})\psi_{e}+2\omega_{0}\dot{\psi}_{e}=(\omega_{0}^{2}+\omega_{0}\frac{\partial}{\partial t})\rho(x, t)$を得る。 ここで, 式 (A.

17) の右辺$\rho(x, t)$

を $a_{e}S_{e}[\psi_{e}(x, t)+p_{a}(x, t)+p_{m*}(x, t)],$(A. 17)$\frac{d^{2}}{dx^{2}}$$arrow.\Delta$とすることによって, 巨視的モデルの方程式 (1. 4) が得られたことになる。

上記の導出に関する詳細は文献 [9], [10] を見られるとよい。

B.

巨視的モデルの具体化 O. 5) に現れた$\psi_{e},\dot{\psi}_{e}$}こ関する非線形性の項を含む各項$\kappa_{j}$の形を記しておく。

順に,$K_{2}\propto\psi_{e}^{2},\psi_{e}\dot{\psi}_{e}$$K_{1}=\epsilon(2\Omega\sin 2\Omega t\psi_{e}-\cos 2\Omega t(\dot{\psi}_{e}+\omega_{0}\psi_{e}))’\wedge$$K_{4}.=\gamma_{1’}\overline{\psi}_{m}$$K_{3}\propto\cos(\Omega t+\phi)$,$\cos(3\Omega t+\phi’)-$(B. 1)

99,(B.

$T^{-}5\sim\grave{z}_{-}\mathrm{b}d\mathrm{t}o_{\mathrm{o}}\mathrm{g}_{\overline{\mathrm{T}\backslash }}$11 および [$K_{1}$$\mathrm{B}$1)$\iota_{\sim}^{\sim}\mathrm{Q}\mathfrak{h}\backslash \tau\iota \mathrm{f}\mathrm{X}\ovalbox{\tt\small REJECT}.$[9], [ 1 01$\ovalbox{\tt\small REJECT}_{\sim\overline{\mathrm{o}}}^{\sim\equiv}\not\cong\llcorner \mathfrak{u}\backslash p\backslash \backslash \backslash ,$$arrow h\sim \mathrm{r}_{\supset}\iota \mathrm{f}\mathrm{M}\mathrm{E}\mathrm{G}i^{\mathrm{B}_{\backslash }},|\rfloor_{\acute{j\mathrm{E}}}\mathit{0}$)$\#,..\ovalbox{\tt\small REJECT} R^{\mathit{1}},t^{\pm}.\circ\ovalbox{\tt\small REJECT}[\mathrm{B}$21 に基づいて得られたものである。

は入力信号の周波数を 2 重に推進するパラメータ的効果を表す。

含む項の和で与えられる。

$K_{3}$

は時刻

$t$

の関数項で

$\psi_{\mathrm{e}},\dot{\psi}_{e}$$K_{2}$

は$\psi_{e}^{2}$

,

および.

を本質的に含まない。

$K_{4}$$\psi_{\mathrm{e}}^{2}$と$\psi_{e}\dot{\psi}_{e}$を同時にはモーター信号のフィ–ドバックループを含む項とされる。 ここで,
(B. 2)$\overline{\psi}_{m}(t)=\int dx\beta_{m}(x)\psi_{e}(x, t)$

式 (B. 2) の左辺はと見なされるが, いずれにしても$\overline{\psi}_{m}(t)\approx\overline{\psi}_{0}\cos\Omega t$

各項の重要度について言えば,は最も重要な項であり,$K_{1}$

その影響は非常に小さく, ほとんど無視できる。

$K_{4}$$K_{2}$$\psi_{e}$に本質的に依存する。

は小さいながらも影響的な役割があり,$IC_{3}$

はは $K_{1}$ に次いで重要であることが知られている。

補足文献
[A 1]

,

$\mathrm{W}\mathrm{i}\mathrm{l}\mathrm{s}\mathrm{o}\mathrm{n},\mathrm{H}.\mathrm{R}.$$\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{w}\mathrm{a}\mathrm{n},\mathrm{J}.\mathrm{D}.$:(1 ) Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons, BiophysicalJoumal, Vol. 12, 1-24 (1972)(2 ) Amathematical theory of the functional dynamics of cortical and thalamic nervous tissue,

Kybernetic 13, 55-80 (1973)$[\mathrm{B}1]\mathrm{K}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{l}0,\mathrm{J}.\mathrm{A}$S., Bressler, S.L.,$\mathrm{B}\mathrm{u}\mathrm{c}\mathrm{h}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{n},\mathrm{S}.,$$\mathrm{D}\mathrm{e}\mathrm{G}\mathrm{u}\mathrm{z}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{n},\mathrm{G}.\mathrm{C}.$, Ding, M.,$\mathrm{F}\mathrm{u}\mathrm{c}\mathrm{h}\mathrm{s},\mathrm{A}.$, Hol-

royd, T., Aphase transition in human brain and behavior, Physics Letter A169, 134-144(1992)$[\mathrm{B}2]$(1 )Jirsa,V.K., Friedrich, R.,$\mathrm{H}\mathrm{a}\mathrm{k}\mathrm{e}\mathrm{n},\mathrm{H}.$, Kelso, J.A.S.:

Atheoretical model of phase transitions in the human brain, Biol. Cybem., 71, 27-

35(1994)(2)Reconstruction of the spatiO-temporal dynamics of ahuman magnetoencephalogram,

Physics $\mathrm{D}89,100-122(1995)$

なお,

H.Hakenによる近刊予定の著 :Brain

Dynamics. Symchronization and Activity Pattems inPulse-Coupled Neural Net with Delayed and Noise, Springer Series in Synergetics, Springer(2002)が期待される。