當大腦將來自眼睛、耳朵、鼻子、舌頭和皮膚的刺激作為信息記住時，它會參考過去的記憶，並與新的輸入信息相關聯。例如，當我看到我咬的一個蘋果時，我會把它與蘋果聯繫起來，當我看到一個檸檬時，我會將它與酸味聯繫起來，並將其作為新的記憶。

　31 年前，津田教授開始用一種模擬新皮質中神經元（神經細胞）網絡結構的神經迴路模型來研究聯想記憶。我們提出了一個數學模型，其中一個狀態（偽吸引子）在通往記憶的路上暫時停留在神經迴路中，最終成為一個有序的記憶，同時在混沌狀態的多個神經元之間來回移動。然後，數值模擬進行了。但是，由於無限小數的有限性和四捨五入等錯誤，無法證明。這一次，數學模型通過保證真解在誤差範圍內的數學方法被證明是正確的。

　津田教授在京都大學攻讀博士學位時提出了與聯想記憶的數學模型相關聯的數學模型。這是通過在混沌狀態中添加噪聲來轉變為有序狀態，這在 2017 年被意大利比薩大學的數學家在數學上證明了這一點。兩個經過數學驗證的模型有望在未來的腦科學研究和 AI（人工智能）研究中發揮作用。

論文信息：
1987年【理論物理進展】異步神經網絡中的記憶動力學（PDF）
2018年[數學] 與聯想記憶模型相關的隨機動態系統中的混沌迭代 (PDF)