대항법칙 이론을 활용해 광범위한 연관 기억, 특히 밀집 연관 기억의 자유 에너지 함수를 구했어요. Hopfield 모델의 기존 결과를 재현하며 방법론을 입증했어요. 유한한 패턴 수에서 다항식 상호작용과 Log-Sum-Exponential(LSE) 활성화 기능을 갖는 밀집 연관 기억의 온도 의존적 자유 에너지 함수를 도출했어요. 광범위한 극한에서 이 시스템의 장애 평균 바닥 상태 에너지를 평가했어요.
기존 분석 틀은 고차 밀집 네트워크에서 기억 검색이 초기 상태에 따라 달라지는 방식을 보여줘요. LSE 모델의 정확한 전체 검색 임계값을 제시했어요. 이 방법은 다양한 복잡한 아키텍처를 분석하는 체계적인 절차를 제공해요.