系列想起型連想記憶モデルにおける想起過程の厳密解を経路積分法で求めた． 経路積分法は厳密解を与える理論であるが，これまでは定常状態しか議論されて いない．我々は想起過程を議論するために，クロストークノイズの時間相関に注 目し，過渡状態を含む全ての場合に適応可能な厳密解を求めた。驚くべきことに， クロストークノイズをガウス近似した統計神経力学の結果とこの厳密解は一致す る。そこで，クロストークノイズ分布のキュムラントの時間発展を調べた．その 結果，パターンを想起することに失敗した場合においても，3次と4次のキュムラ ントは0になっており，クロストークノイズが常にガウス分布に従っていること を確認した．また，理論と計算機シミュレーションより得られる想起過程の結果 は一致しており，巨視的な不安定定常状態がセパラトリックスに完全に一致して いることがわかった．

Exact solution of transient dynamics for sequential associative memory model is derived through the path-integral method. The path-integral method can provide exact solutions of models. However only stationary states have been discussed. In order to analyze transient dynamics, we analyze the correlation of crosstalk noise and derive the exact solution of transient dynamics. Surprisingly the exact solution is equivalent to result derived through the statistical neurodynamics, which assumes that the crosstalk noise is normally distributed. In order to examine the theoretical finding, we numerically obtained cumulants of the crosstalk noise. We verify that the 3rd and 4th-order cumulants are equal to zero, and the crosstalk noise is normally distributed even in the non-retrieval case. Moreover, we show that results obtained by the theory agree with those obtained by the simulations, and found that the macroscopic unstable state completely coincides with the separatrix.