神経回路において、容量型素子の出力電圧は無次元変数としてマッピングされ、その放電パターンは生物学的神経細胞で検出される膜電位の特徴に類似しています。細胞膜の変形効果をさらに考慮するために、神経回路にメムリスタを導入し、異なる生理学的および環境条件下で神経細胞の挙動をシミュレートするモデルの能力を向上させました。コンデンサとメムリスタは線形抵抗を介して接続され、インダクタと非線形抵抗を含む他の回路枝と並列に接続されています。この神経回路の物理方程式を神経理論モデルに等価変換することで、二重膜構造および二つの容量変数を持つ神経細胞の電気活動特性を体系的に議論しました。無次元神経モデルおよびそれに対応するエネルギー関数を導出しました。神経回路の場のエネルギー関数は等価なハミルトニアンエネルギー関数に変換され、ヘルムホルツの定理によりさらに検証されました。ハミルトニアンエネルギー関数の平均値は確率的共鳴の発生を予測する指標として利用でき、変動係数分布曲線の解析により検証されました。結果は、神経細胞の放電パターンがエネルギーレベルと密接に関連していることを示しています。したがって、神経細胞の電気活動のモード遷移を調整するための適応制御戦略が提案されました。数値結果を検証するために等価なシミュレーション回路を構築し、この神経モデルの信頼性を証明しました。

神経回路; 神経モデル; ハミルトニアンエネルギー; メムリスタ; コヒーレント共鳴