Kubo-Martin-Schwinger states of path-structured flow in directed brain synaptic networks
Notice bibliographique
Résumé
The brain's synaptic network, characterized by parallel connections and feedback loops, drives interaction pathways between neurons through a large system with infinitely many degrees of freedom. This system is best modeled by the graph C*-algebra of the underlying directed graph, the Toeplitz-Cuntz-Krieger (TCK) algebra, which captures the diversity of path-structured flow connectivity. Equipped with the gauge action, the TCK algebra defines an algebraic quantum system, and here we demonstrate that its thermodynamic properties provide a natural framework for describing the dynamic mappings of potential flow pathways within the network. Specifically, the KMS states of this system represent the stationary distributions of a non-Markovian stochastic process with memory decay, capturing how influence propagates along exponentially weighted paths, and yield global statistical measures of neuronal interactions. Applied to the C. elegans synaptic network, our framework reveals that neurolocomotor neurons emerge as the primary hubs of incoming path-structured flow at inverse temperatures where the entropy of KMS states peaks. This finding aligns with experimental evidence of the foundational role of locomotion in C. elegans behavior, suggesting that functional centrality may arise from the topological embedding of neurons rather than solely from local physiological properties. Our results highlight the potential of algebraic quantum methods and graph algebras to uncover patterns of functional organization in complex systems and neuroscience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».