"Клетки времени"
Математическое моделирование осцилляторных сетей
Обширный список работ по этой теме на http://2045.ru/pdf/Tsukerman_V_D_Razrabotka_bionavigatsionnoy_tekh.pdf
Клетками времени у крыс являются клетки полосатого тела >>>>>>>>>>>>>>>>
Пульсирующие коды событийных последовательностей. ©2006 Цукерман В.Д., Кулаков С.В., Каримова О.В. http://www.mathnet.ru/links/12d095eac870f1119402604dab75ed11/mbb8.pdf
Аннотация. На основе результатов вычислительных модельных исследований впервые высказана гипотеза о том, что фазовые коды событийных последовательностей в мозге являются пульсирующими кодами, т.е. кодами переменной длины во временном измерении. Сделан вывод о том, что фундаментальным отличием кодирования одиночного события от кодирования динамической последовательности является сильная нелинейная зависимость длины фазового кода от межсобытийного времени. Получены доказательства сильного временного сжатия кодированных сообщений. Показаны условия возникновения феномена маскирования последнего события в последовательности. Рассматриваются примеры кодирования динамических событийных последовательностей. http://www.mathnet.ru/links/6e1c8f425010f3fa4b218751ac5da407/mbb8.pdf
Математическая модель фазового кодирования событий в мозге. ©2006 Цукерман В.Д. http://www.matbio.org/downloads/Tsukerman2006(1_97).pdf
Математическая модель пространственного кодирования в гиппокампальной формации.
II. Нейродинамические корреляты ментальных траекторий и проблема принятия решений
©2014 Цукерман В.Д., Харыбина З.С., Кулаков С.В.
http://www.matbio.org/2014/Tsukerman_9_216.pdf
Mathematical Model of the Microcircuit Organization of Freely Scalable ECI–Network as a Former of Spatial Processing in Hippocampal–Entorhinal Brain System
Z. S. Kharybina, V. D. Tsukerman, S. V. Kulakov
http://dx.doi.org/10.12988/ams.2014.312681
Выделенные среди других особенные "клетки времени" в математической модели. Не одна, а целые популяции когерентных "клеток времени" осуществляют отсчеты физиологического времени:
Истолкование от Tempometry Lab для представленных плоскостных срезов клеток мозга. Процессы восприятия времени отличает одна особенность: физическое время как интерпретация «одномерного пространства» отображается в клеточных кластерах в 2-3- мерном пространстве клеточной архитектуры мозга. Причем процессы отображения могут идти в обоих направлениях, как от бытия к сознанию, так и от сознания к бытию, как в процессах восприятия времени, так и в процессах продуцирования временных интервалов.
Указанным на рисунках «клеткам времени» в кластерах клеток можно сопоставить некоторые особенные клетки, выбранные по иному принципу. Преимущественная чувствительность к поворотам «по» и «против часовой стрелки» может оказаться не единственной чувствительностью. Иная чувствительность может быть чувствительностью по амплитуде передаваемых сигналов. Выделенным амплитудам могут быть теоретически сопоставлены значения конечных разностей воспринимаемых/продуцируемых временных интервалов. Особенные клетки выделяются тем, что амплитуда в них больше, чем некоторый порог или отбора может происходить просто по максимальной амплитуде.
Возможная численная модель восприятия времени или продуцирования времени. В ней воспринимаемое и продуцируемое время разбивается на последовательный ряд интервалов времени. Оцениваемый длинный звуковой сигнал оставаясь целым, вместе с тем разбивается на на интервалы. Вытягиваемые любые равные интервалы времени также представляют собой ряд интервалов.
Используется рисунок из математической модели. Цукерман В.Д., Харыбина З.С., Кулаков С.В.
"Математическая модель пространственного кодирования в гиппокампальной формации". 2014
Открытые возможности для простых процессов на нейрофизиологическом уровне могут быть реализованы следующим образом. Сравнение двух соседних интервалов (зеленые клетки) заканчивается результатом их разности (в синих клетках), затем разница из сравнения амлитуд соседних синих клеток отображается в красных клетках, затем разница сравнения амплитуд соседних красных клеток отображается в 2 желтых клетках. Заканчивается в черной клетке времени с максимальным значением амплитуды сигналов из последовательных конечных разностей. Численный пример: пусть в 5 зеленых клетках такие произвольные значения интервалов: 5, 8, 10, 9, 12. Тогда в синих клетках будут (-3, -2, +1, -3), в красных будут (-1, -3, +4), в желтых клетках ( +2, -7) и в черной клетке будет +9.
Результаты применения приема конечных разностей согласуются с выводом о нелинейной зависимости длины кодов и с выводом о сильном сжатии кодированных сообщений.