Если сопоставить мозгу граф, где нейроны – вершины, а синапсы – дуги, то мозг – слабо-связный, но не сильно-связный граф. Если добавить дуги обозначающие влияние нейропептидами через межклеточную среду – становится сильно-связным.
Также интересно кроме связности принимающей значение истина или ложь ввести понятие степени связности, где наивысшая степень связности будет соответствовать графу, где все соединены со всеми, а наименьшее – где все вершины болтаются без дуг. И результаты проектов типа blue brain прогнать через алгоритмы определения степени связности различных участков мозга. Внутри полушарий степень связности наверно больше чем в мозге в целом. Можно ли выделить кластеры в сети, основываясь на не-двоичных, численных подходах, с выделеним степени кластеризации? Для ответа на эти вопросы надо сначала определить алгоритмы вычисления этих вещей. Всё это требует изучения теории графов.