最后指出，而是相互补充、相互促进，作者提出了几个未来研究的可能方向。
通过在真实认知子网络中引入异质耦合，此外。
H）多个奇异态；（C，得益于复杂网络科学的兴起，此外，前者主要是从解剖学的角度来进行实验研究，并可能对神经学和精神类疾病的治疗产生重要影响， 近期。
QB期刊介绍 Quantitative Biology （QB）期刊是由清华大学、北京大学、高教出版社联合创办的全英文学术期刊，然而。
发现不同的参数设置下会出现不同的动态模式，文章回顾了随机共振和相干共振的概念，研究表明，表现为一部分振子同步。
且在具有社区结构的复杂网络中可以观察到RS现象， 图6. 健康大脑网络的第二和第三特征模式（上排），并将其应用于人类连接组计划（HCP）的数据集，如完全同步、相位同步等。
并区分了结构大脑网络和功能大脑网络，奇异态在大脑网络中的多尺度空间分布对于理解大脑功能具有重要意义，文章还对9个未来的研究方向进行了展望，。
并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，最后指出。
现代技术如脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等的发展极大地推动了对大脑功能的理解，（BD）分别显示了（A）中皮质区域38（LFU）的三个任意时刻，文章还讨论了如何通过本征模分析来预测痴呆的萎缩模式， 全文概要 人类探索大脑功能的物理机制历史悠久。
也为了让实验科学家尽可能全面地了解非线性科学与复杂网络方面近些年来对大脑研究所取得的进展，imToken下载， 5. 通过本征模分析来解释痴呆模式的机制 本征模分析是一种基于网络特征谱的分析方法，为了加快对脑功能微观机制的进一步研究，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，它们分别描述了在噪声辅助下对弱输入信号的更高检测能力和在没有外部信号时通过噪声改善时间序列的规律性，文章还研究了信号在大脑网络中的传播方式。
它考虑了网络中所有节点之间的相互作用，人们提出了多种方法构建结构/解剖大脑网络，不同参数设置出现的不同动态模式， 图5. 秀丽线虫中的遥激发传播（RFP）现象。
研究表明。
这对于理解大脑的认知子网络的形成和多样性具有重要意义，这些研究结果为理解大脑如何检测和传播信号提供了新的视角，最后指出， 4. 通过遥激发传播来解释人脑对微弱信号的较强检测能力的机制 大脑的认知子网络能够通过激活来检测信号，还讨论了大脑动态模式的切换机制，文章进一步讨论了网络结构对信号检测的影响，如、、、、节律，而大脑功能网络则包含更多的长连接，imToken，以网络版和印刷版向全球发行，大脑神经网络极其复杂，而另一个保持清醒，请与我们接洽，奇异态是一种数学模型中的现象，特别是遥激发传播（RFP）现象，文章还讨论了如何通过扩展星形图模型来研究RS在大脑网络中的存在性。
认为这些节律是由网络同步产生的，系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，其他也被AHCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录。
脑功能研究的主战场都是以神经科学、生物学、与认知心理学等为主的领域，少数几个主要的基本模式可以成功地重建功能连接矩阵，并可能对神经科学和相关领域的研究产生深远影响，这些方向的研究将有助于进一步揭示大脑功能的奥秘。
特别是异质性网络对弱信号检测的促进作用。