Neuronal Spike Trains as Functional-Analytic Distributions: Representation, Analysis, and Significance
이 논문은 슈바르츠 분포 이론에 기반한 통합 함수해석학적 프레임워크를 개발하여, 이산적 사건 집합으로 표현된 뉴런의 스파이크 열을 이산화나 근사 없이 정확한 연산 미적분으로 분석하고, 이를 두 뉴런 상호 회로에 적용하여 시냅스 구동력 및 스파이크 타이밍 민감도 등에 대한 정확한 결과를 도출했습니다.