丰富的功能是如何从大脑不变的结构性的结构中产生的，这仍然是神经科学中的一个主要谜团。最近网络理论和理论神经科学在大规模大脑网络中的应用已经开始解开这个谜团。网络分析表明，分层模块化大脑网络特别适合于促进局部(分离的)神经元操作和分离功能的全局集成。虽然功能网络受到结构连接的限制，但认知任务中的上下文敏感整合必然导致结构网络和功能网络之间的分歧。这种退化的(多对一)功能-结构映射对于理解大脑网络的本质至关重要。动态功能网络从静态结构连接的出现，需要一种正式的(计算的)方法来处理神经元信息，以解决结构和功能之间的辩证关系。