解决复杂问题的潜在有用动力学能否从受限混沌和/或混沌流动中产生？

复杂动力学（包括大自由度但有限自由度系统中的混沌）被认为在包括大脑在内的生物系统的复杂功能和控制以及自然界复杂结构的形成中发挥着重要作用。作为一个例子，给出了递归神经网络模型中复杂动力学的计算机实验。通过数值分析研究状态空间中的不稳定性、巡游或局部化，例如通过计算神经元之间的相关函数、混沌动力学的流域访问度量等，我们展示了在典型的不适定上下文中执行记忆搜索任务的结果。我们将这种有用的动力学称为“约束混沌”，也可以称为“混沌巡游”。这些结果表明，约束混沌在生物系统中常见的大自由度但有限自由度的系统的复杂功能和控制中可能有用，并且可以在高维状态空间中的收敛动力学和发散动力学之间实现微妙的平衡取决于要控制或要处理的给定情况、环境和上下文。