运动规划从根本上受到速度—准确性权衡的制约：这一权衡由一种同时平衡时间成本与错误成本的单一优化过程决定，因此，准备时间越长，动作越准确，而动作越快，错误也越多。在此，我们提出，运动系统利用环境统计特性重塑这种关系，其采用两种互补计算，分别依赖不同的统计信息。第一种计算利用目标分布的边际统计特性；这些特性通过跨多个试次的缓慢整合而习得，并用于改变初始准备状态，从而加快对常见目标的规划。这一过程既能加快决策，又能降低规划变异性，但同时会引入一种朝向目标分布均值的吸引性偏差。令人瞩目的是，第二种过程仅追踪环境最近几个试次中的序列统计特性，产生一种排斥性序列偏差；该偏差的持续性会根据时间自相关进行调节，并选择性地抵消第一种过程引入的吸引性偏差。这些结果揭示，运动系统会采用统计分解，在各自的时间尺度上估计边际统计特性和序列统计特性，以塑造动作准备，从而摆脱速度—准确性权衡，使动作既更快也更准确。
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关键词：运动控制 · 运动规划 · 速度—准确性权衡 · 统计学习 · 序列偏差
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.29.741609v1?rss=1