幂律适应稳定了对自然变异的初级感觉编码

自然物理环境会在多个时间尺度上持续波动，并且常常遵循一种无尺度的（$1/f^\alpha$）模式，其中 $\alpha = 0.5$ 决定了分数阶适应动力学 citep{drew2006, lundstrom2008}。在此，我们展示了多时间尺度感觉模型如何成功追踪这些长期趋势，以维持稳定编码。采用基于事件的广义泄漏积分发放（Generalized Leaky Integrate-and-Fire, GLIF）范式，我们发现，当面对大幅、低频的环境变化时，具有较短时间常数 $ \tau \le 31.6~\text{ms}$ 的快速适应单指数模型会迅速陷入完全不应期饱和而失效。相比之下，引入一个长达 $1000.0~\text{ms}$ 的深层分数阶记忆尾部，可作为一种自动化的高通平衡机制，持续追踪并减去缓慢的环境方差。这种预测性平衡可防止感觉系统崩溃，将平均放电率锚定在稳定的内稳态基线，并使对快速、局部信号的编码效率最大化。我们的结果表明，简单的单极点指数模型由于无法保留历史信息而失效；相反，一组并行的生理性松弛过程汇聚到目标分数阶轮廓 $t^{-0.5}$，从而提供了安全应对自然刺激波动所必需的历史记忆。令人欣慰的是，即便是简化的三极点近似也能捕捉这种内稳态收益的大部分，使得高效的分数阶适应在无需无限历史存储的前提下，能够在感觉外周具有生物学可行性。

bleeck{at}soton.ac.uk

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摘要 自然物理环境会持续在多个时间尺度上波动，并且常常遵循无尺度的（$1/f^\alpha$）模式，其中 $\alpha = 0.5$ 决定了分数阶适应动力学 \citep{drew2006, lundstrom2008}。持有者为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 提供。

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发表于 2026 年 6 月 23 日。 下载 PDF 电子邮件

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幂律适应稳定自然方差下的初级感觉编码 Stefan Bleeck bioRxiv 2026.06.18.733161； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733161

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🏷️ 感觉编码 分数阶适应 GLIF模型 幂律动态 内稳态调节