在这项工作中,我们建立在先前伴侣论文中介绍的原始神经系统的简单模型上。在此模型中,我们制定并解决了一个优化问题,旨在反映神经系统的进化优化过程。正式得出的预测包括神经活动的尖峰的出现(“尖峰”),对外部信号的感觉敏感性越来越敏感以及由于进化优化而导致神经系统功能的成本急剧降低。我们的工作意味着我们可能能够对神经系统的行为和特征做出一般预测,而与特定的分子机制或进化轨迹无关。它还强调了进化优化作为神经系统数学建模的关键原理的潜在实用性,并提供了该领域可能的分析推导示例。尽管以简单的模型为基础,但我们的发现提供了一种新颖的观点,从非平衡统计物理学与进化原理合并了理论框架。这种观点可以指导对神经网络的复杂性质进行更全面的询问。
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