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従来のコンピュータシステムと相補的な計算システムを構築することを目指し，脳神経システムの特に確率性に着目した汎用情報処理様式の構築の検討を試みた．活動中の脳神経活動の観察から得られた情報処理原理である制約付エントロピー最大化原理を，神経細胞のような確率的パルス間隔素子とは異なる，一般的な確率的素子に適用できるように拡張した．また神経細胞のネットワークを構築して，数値シミュレーションにより，そのネットワークの発火活動を解析することで，双方向結合度や三角モチーフ数などのネットワークの局所的構造の統計的性質によって，ネットワークの出力時系列の統計的性質が受ける影響を明らかにした．
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