Leggett–Garg 检验在神经动力学中的应用:探索单个神经元中的非扩散随机结构

我们提出了一项实验方案,旨在检验单神经元动力学中的Leggett-Garg型时间关联。其目标是区分扩散模型(Wiener/电缆方程)与基于Kac型有限速度过程(可导出电报员方程)的非扩散持续随机模型。研究显示,纯扩散动力学满足Leggett-Garg不等式,而持续随机动力学则可产生能够违反这些不等式的振荡时间关联。Leggett-Garg不等式可视为Bell型约束在时间域中的类比。然而,在本语境中,违反该不等式被保守地解释为:并非微观量子相干性的证据,而是反对基于简单轨迹的扩散描述的论据。由此产生的时间关联表明,存在持续性、记忆性以及具有上下文依赖的时间结构——这些特征在数学上与量子系统中的情形类似。通过运用连接Kac过程与狄拉克型包络方程的解析延拓方法,我们认为有限速度的持续随机输运为这类非扩散时间关联提供了一种自然机制。因此,这些测试为探索神经动力学中的上下文依赖及非马尔可夫结构提供了一种可能的实验手段,且无需诉诸大脑中存在微观量子相干性的论断。
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提交arXiv: 2026-05-12 13:49

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