Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Range00:59

Range

13.9K
The range is one of the measures of variation. It can be defined as the difference between a dataset's highest and lowest values. For example, in the study of seven 16-ounce soda cans, the filled volume of soda was measured, thus producing the following amount (in ounces) of soda:
15.9; 16.1; 15.2; 14.8; 15.8; 15.9; 16.0; 15.5
Measurements of the amount of soda in a 16-ounce can vary since different subjects record these measurements or since the exact amount - 16 ounces of liquid, was not...
13.9K
Critical Region, Critical Values and Significance Level01:16

Critical Region, Critical Values and Significance Level

13.2K
The critical region, critical value, and significance level are interdependent concepts crucial in hypothesis testing.
In hypothesis testing, a sample statistic is converted to a test statistic using z, t, or chi-square distribution. A critical region is an area under the curve in  probability distributions demarcated by the critical value. When the test statistic falls in this region, it suggests that the null hypothesis must be rejected. As this region contains all those values of the...
13.2K
Critical Values01:31

Critical Values

10.2K
A critical value is a definite value obtained from a particular probability distribution at a predecided confidence level (or a predecided significance level) for a given population parameter. The critical value provides demarcation that separates the sample statistics that are likely to occur from the ones that are unlikely to occur based on the given probability distribution and the population parameter to be estimated. The critical value for normal distribution is obtained from the z...
10.2K
Critical Thinking01:19

Critical Thinking

1.1K
Critical thinking involves reflective and productive thinking and the evaluation of evidence. Critical thinkers seek to understand the deeper meaning of ideas, question assumptions, and make independent decisions about what to believe or do. Scientists, for instance, are often critical thinkers. Critical thinking also requires humility about what we know and don't know and the motivation to look beyond the obvious. It is essential for effective problem-solving.
Colleges and universities are...
1.1K
Critical Thinking I01:24

Critical Thinking I

4.7K
Critical thinking helps decision-making and allows nurses to recognize barriers to success and find solutions to possible issues. It helps to brainstorm and implement ideas to achieve goals. Critical thinking helps acknowledge and state workflow inefficiencies while improving management techniques. Nurses understand the value of critical thinking and look for fellow nurses with critical thinking skills to upgrade their professional standards. Critical thinking can advance a nurse's career...
4.7K
Critical Thinking II01:25

Critical Thinking II

4.2K
Critical thinking is a cognitive process with several attributes. The attributes of critical thinking include the following:
4.2K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Coexistence of Synchronization and Stochasticity in Thermally Coupled Mott Oscillators.

ACS nano·2026
Same author

Erratum: "Polynomial-time solution of prime factorization and NP-complete problems with digital memcomputing machines" [Chaos 27, 023107 (2017)].

Chaos (Woodbury, N.Y.)·2026
Same author

Chirality-Induced Spin-Orbit Coupling and Spin Selectivity.

The journal of physical chemistry. A·2025
Same author

Mixed-mode in-memory computing: towards high-performance logic processing in a memristive crossbar array.

Communications engineering·2025
Same author

Memory-induced long-range order in dynamical systems.

Physical review. E·2025
Same author

An Efficient Algorithmic Way to Construct Boltzmann Machine Representations for Arbitrary Stabilizer Code.

Entropy (Basel, Switzerland)·2025

関連する実験動画

Updated: Jan 22, 2026

A Lateralized Odor Learning Model in Neonatal Rats for Dissecting Neural Circuitry Underpinning Memory Formation
10:42

A Lateralized Odor Learning Model in Neonatal Rats for Dissecting Neural Circuitry Underpinning Memory Formation

Published on: August 18, 2014

9.3K

記憶は臨界状態なしで神経活動に長距離順序を誘発する

Jay K-C Sun1, Chesson Sipling1, Yuan-Hang Zhang1

  • 1University of California San Diego, Department of Physics, La Jolla, California 92093-0319, USA.

Physical review. E
|January 21, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

記憶により、脳は必ずしも臨界状態ではなく、長距離順序(LRO)を示す可能性があります。この発見は、LROが神経モデルにおける遅いリソースダイナミクスから生じうることを示すことにより、臨界仮説に挑戦します。

キーワード:
記憶神経活動長距離順序臨界状態複雑系

さらに関連する動画

Shape Memory Polymers for Active Cell Culture
10:53

Shape Memory Polymers for Active Cell Culture

Published on: July 4, 2011

13.9K
Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI
12:51

Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI

Published on: October 6, 2011

13.6K

関連する実験動画

Last Updated: Jan 22, 2026

A Lateralized Odor Learning Model in Neonatal Rats for Dissecting Neural Circuitry Underpinning Memory Formation
10:42

A Lateralized Odor Learning Model in Neonatal Rats for Dissecting Neural Circuitry Underpinning Memory Formation

Published on: August 18, 2014

9.3K
Shape Memory Polymers for Active Cell Culture
10:53

Shape Memory Polymers for Active Cell Culture

Published on: July 4, 2011

13.9K
Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI
12:51

Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI

Published on: October 6, 2011

13.6K

科学分野:

  • 神経科学
  • 計算神経科学
  • 複雑系

背景:

  • 臨界仮説は、脳がスケールフリー神経活動によって証拠立てられる臨界遷移点で作動すると示唆している。
  • 脳機能の説明における臨界仮説の妥当性は議論の的となっている。
  • 神経活動モデルは、相転移と創発的特性をしばしば探求する。

研究 の 目的:

  • 長距離順序(LRO)が臨界状態なしで神経活動に出現できるかどうかを調査すること。
  • 皮質ダイナミクスモデル内でLROを誘発する上で記憶(時間非局所性)の役割を探求すること。
  • 神経系におけるスケールフリーダイナミクスを観察するために臨界状態の必要性に挑戦すること。

主な方法:

  • 明確な高速(神経)と低速(リソース/記憶)の時間スケールを持つ皮質ダイナミクスの一般的なモデルを利用した。
  • 神経活動パターンに対するリソースダイナミクスの遅さの影響を分析した。
  • べき乗則挙動について、アバランシェのサイズと持続時間の確率分布を調べた。

主要な成果:

  • 遅いリソースダイナミクス(記憶)によって誘発される長距離順序(LRO)の相が、臨界状態とは独立に観察された。
  • LROは、アバランシェのサイズと持続時間のべき乗則分布として現れた。
  • このLRO相は、典型的な臨界システムとは異なり、広範囲のパラメータにわたって堅牢であることがわかった。

結論:

  • 神経活動は、臨界点で作動することなく、記憶効果(時間非局所性)を通じて長距離順序とべき乗則統計を示すことができる。
  • この研究は、神経モデルにおけるスケールフリーダイナミクスを生成するための臨界状態に代わるメカニズムを提供する。
  • 発見は、記憶ダイナミクスが創発的神経活動パターンの形成に重要な役割を果たすことを示唆している。