論文の概要: Dynamic Synaptic Modulation of LMG Qubits populations in a Bio-Inspired Quantum Brain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16003v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 20:47:48 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-02-19 12:32:26.58655
• Title: Dynamic Synaptic Modulation of LMG Qubits populations in a Bio-Inspired Quantum Brain
• Title（参考訳）: 生体誘発量子脳における LMG Qubits 集団の動的シナプス制御
• Authors: J. J. Torres, E. Romera,
• Abstract要約: 本稿では,リプキン・メシュコフ・グリック(LMG)量子ハミルトンが支配する完全連結量子ビットとしてニューロン集団を符号化し,活動依存型ホメオスタティック制御を実装したシナプス効果フィードバックによって安定化する生物学的に着想を得た量子ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present a biologically inspired quantum neural network that encodes neuronal populations as fully connected qubits governed by the Lipkin-Meshkov-Glick (LMG) quantum Hamiltonian and stabilized by a synaptic-efficacy feedback implementing activity-dependent homeostatic control. The framework links collective quantum many-body modes and attractor structure to population homeostasis and rhythmogenesis, outlining scalable computational primitives -- stable set points, controllable oscillations, and size-dependent robustness -- that position LMG-based architectures as promising blueprints for bio-inspired quantum brains on future quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リプキン・メシュコフ・グリック(LMG)量子ハミルトンが支配する完全連結量子ビットとしてニューロン集団を符号化し,活動依存型ホメオスタティック制御を実装したシナプス効果フィードバックによって安定化する生物学的に着想を得た量子ニューラルネットワークを提案する。 このフレームワークは、集団量子多体モードとアトラクタ構造を集団のホメオスタシスとリズミクスに結びつけ、スケーラブルな計算プリミティブ -- 安定したセットポイント、制御可能な振動、サイズに依存しないロバスト性 -- をアウトラインし、LCGベースのアーキテクチャを、将来の量子ハードウェア上でバイオインスパイアされた量子脳のための有望な青写真として位置づけている。

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