计算神经科学数学建模编程深度前沿方向研究（中）_国科大cpg人工神经元震荡模型

4. 深度前沿方向二：神经动力学与复杂系统理论

大脑是一个典型的高维、非线性、随机、自适应的复杂系统。理解其动态行为（如振荡、同步、混沌、临界性、分岔）是揭示其计算原理的核心。神经动力学与复杂系统理论为分析大脑的集体行为、信息处理能力和鲁棒性提供了强大的数学框架。当前前沿研究正致力于将复杂系统理论的最新进展（如网络科学、非线性动力学、统计物理、临界现象理论）与神经科学深度融合。

4.1 核心思想与目标

• 核心思想： 将大脑视为一个由大量相互作用的神经元和突触构成的复杂自适应系统。其宏观功能（如意识、认知）并非简单叠加，而是微观组分通过非线性相互作用涌现出的集体动力学行为。复杂系统理论提供了描述、分析和预测这种涌现行为的通用语言和工具。
• 主要目标：
  • 刻画神经动态模式： 识别和量化大脑在不同状态（清醒、睡眠、麻醉、癫痫）下产生的典型动态模式（如不同频段的振荡、同步/去同步、混沌活动、雪崩动力学）。
  • 理解动态机制： 揭示产生这些动态模式的微观机制（如神经元特性、突触连接、网络拓扑、神经调制）和宏观原理（