論文の概要: Learning the Brain's Dynamics as a Port-Hamiltonian System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10439v1
• Date: Sat, 11 Jul 2026 18:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.431093
• Title: Learning the Brain's Dynamics as a Port-Hamiltonian System
• Title（参考訳）: ポート・ハミルトニアンシステムとしての脳のダイナミクスの学習
• Authors: Dibakar Sigdel,
• Abstract要約: 手首伸展BCI作業中のヒト運動野をポート・ハミルトン系(pHS)としてモデル化する。 モデルは、非同期入力に適用した場合、サイリコの位相ロックを復元するクローズドループニューロ変調信号を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09229852843814058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We model human motor cortex during a wrist-extension BCI task as a port-Hamiltonian system (pHS): a conservative interconnection (gyroscopic coupling between neural phasors) plus a dissipative port (power-law energy decay driven by a GNN surrogate). A metriplectic integrator evolves the phasor state; a Fluctuation--Dissipation-consistent noise channel produces stochastic trajectories at body temperature. Training on \FitTrainN\ real EEG cycles (PhysioNet EEGMMIDB, 3 held-out subjects) reaches a test MSE of \FitTestMSE\ and passes three scale-free criticality rungs: near-critical branching ratio ($σ\approx1$), $1/f$ power-law spectrum, and long-range DFA correlations. The model generates closed-loop neuromodulation signals that restore phase-locking in silico when applied to de-synchronised inputs, suggesting a path toward structure-preserving BCI decoders.
• Abstract（参考訳）: 我々は、手首伸展BCIタスク中のヒト運動野を、保守的相互接続(ニューラルファーザー間のジャイロカップリング)と消散性ポート(GNNサロゲートによって駆動されるパワー-ローエネルギー崩壊)として、ポート-ハミルトン系(pHS)としてモデル化する。 メチトレクティックインテグレータは、薬局状態を進化させる; ゆらぎ-散逸型ノイズチャネルは、体温で確率軌道を生成する。 実脳波サイクル(PhysioNet EEGMMIDB、3つの保持対象)のトレーニングは、 \FitTestMSE\のテストMSEに到達し、ほぼクリティカルな分岐比(σ\approx1$)、1/f$のパワーロースペクトル、長距離DFA相関の3つのクリティカルラングをパスする。 このモデルは、非同期入力に適用した場合、サイリコの位相ロックを復元する閉ループニューロ変調信号を生成し、構造保存型BCIデコーダへの経路を示唆する。

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