カオス アトラクターの種（たね）２：縮退を解くnoiseの働き
縮退した位置にある粒子にnoiseを加えることで、縮退を解き、元のストレンジアトラクターに戻すことができることを述べました。記憶は地形を縮退した形で保存し、再び地形を戻すことではないか、という仮説を立てました。
微分方程式
カオス 
非線形 アトラクターの種（たね）１：複雑性はどのように保存されるか
ストレンジアトラクターを縮退させた構造を”種”と呼び、それを記憶し、現行のニューロ発光パターンと似たパターンになると、”種”から構造が再現されるのではないか、という記憶に関する仮説を述べました。
field 軌道を利用した場の形成２：transform POPとtwist POPの例
Rotate（回転）やtwist（ねじり・曲げ）によって、force fieldがどのように変化するかを示します。pbrを使う場合は大地の変化として表示しています。軌道・場・大地が関連して見れるようになりました。
field 軌道を利用した場の形成１：過去行った場の可視化方法のまとめ
微分方程式の軌道を変更する技術を述べてきました。一方、force field を使った場、SDFを使った場を扱いました。そして更に、pbr を使うことで、2次元の立体表現を作ってきました。個別に行ってきたこれらを、新めてプログラムし直しまとめました。
微分方程式 ストレンジアトラクターのコントロール７：twist POPによる変形とこれまでのまとめ
これまでPOPを使って、微分方程式の軌道を描くフィードバックの中に、transform POPを入れたり、metaball SOPとmagnet SOPの組み合わせを入れて、軌道を変更してきました。今回もう一つtwist POPを入れても軌道の変更ができることが分りました。
センサ ストレンジアトラクターのコントロール６：確率共鳴のセンサ利用
ストレンジアトラクターを描けるようになった後、応用を考えてきました。粒子軌道を真似ることによる伝搬、通信のコンスタレーション、そしてセンサ信号の検出です。今回センサ機能を明示的に述べました。
微分方程式 ストレンジアトラクターのコントロール5：回転による状態遷移
トーマスのストレンジアトラクターを描くフィードバック部分に、transform SOPを入れ、Rotateパラメータによって様々な相空間を描きました。一点に収縮しそこから膨張する例も示しました。通信や記憶に役立つ可能性を感じています。
微分方程式 ストレンジアトラクターのコントロール４：確率共鳴を利用したホメオスタシス
微分方程式を描くフィードバック系の中に、magnet SOPでポテンシャルを加える機能を入れたシステムを扱います。確率共鳴状態にしておいて、metaball SOPのWeightを3段階に、確率共鳴を解除することを合わせて、4つの状態を作りました。
相転移 ストレンジアトラクターのコントロール３：「相転移」及び「カオスと生命」
ストレンジアトラクターを解く微分方程式のフィードバック系の内部に、transfrom POPを入れ、Rotateパラメータを使って、カオスのバランスを崩すことで、単振動に相転移させることができました。
微分方程式 ストレンジアトラクターのコントロール２：状態遷移
ストレンジアトラクターのフィードバックの中にmagnet SOPを入れ、metaballによって状態をコントロールできるようになりました。metgaballを極に配置し、作用する力と方向を調整し、素早い状態遷移を実現しました。