@article{oai:hama-med.repo.nii.ac.jp:00000492,
 author = {平山, 博史 and 沖田, 善光 and 杉浦, 敏文 and 木村, 元彦 and 数井, 輝久},
 issue = {141},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. CAS, 回路とシステム IEICE technical report. Circuits and systems},
 month = {Jun},
 note = {神経系を通過する神経パルスが神経細胞によってどのように処理されるかを定量的に評価する目的で生成消滅過程に関する線形微分差分方程式の解法を詳細に紹介した。基本的手法はSaaty 1961に準ずる。任意の時刻における神経細胞内におけるパルス数がn個である確率Qn(t)は変数係数を含む形式でありこれに対して母関数展開ぽよびラプラス変換を施してQn(t)の過渡的変化を決定する式を得た。Qn(t)はインパルスの到着確率と神経細胞内での処理確率の比βに依存し、ある特定の比で最大値をしめした。Qn(t)の平均値は最大許容インパルス数Nに依存して変化した。NがおおきくなるとQn(t)の平均値はβに依存して急激に増加したがNが小さい場合β依存性は弱かった。本研究は初歩的ではあるが発展させることで神経系の情報処理の基本特性を解析できると推定される。  We introduced a detailed explanation for the mathematical method for solving the linear differential-difference equations with absorbing barrier that characterize the signal proccessing function of the neural cell. The equations are the same form of the birth and death processes. This method was firstly introduced by Saaty 1961. The probability Qn(t) of n impulses in a neural cell at an arbitrary time t was obtained by applying the generator expansion in combination with the Laplace integral transformation. Qn(t) showed definite peak as a function of the ratio β between the impulse arrival rate and the signal processing rate of the neuron. As the number of maximum available impulse number N, the dependency of Qn(t) on the β value was markedly changes. The present method, though basic will be available for evaluating the neural processing function.},
 pages = {17--24},
 title = {神経パルス発生に対する待ち行列解析の応用},
 volume = {101},
 year = {2001}
}