Динамические системы в нейронауке
Dynamical Systems in Neuroscience
2006-07-21
SCID: 54.1/8xjzvfxu
Discuss with AI
модели Ходжкина—Хаксливычислительная нейронаукаэлектрофизиологиянейронная пачечная активностьнелинейная динамика
Figures from the paper
Abstract (AI)
В книге объясняется взаимосвязь между электрофизиологией, нелинейной динамикой и вычислительными свойствами нейронов; каждое понятие рассматривается с позиций как нейронауки, так и математики и иллюстрируется с помощью геометрической интуиции. Для моделирования поведения нейронов или интерпретации результатов модельных исследований нейронауки должны использовать методы нелинейной динамики. Книга представляет собой введение в теорию нелинейных динамических систем для исследователей и аспирантов в области нейронауки. Она также содержит обзор нейронауки для математиков, желающих изучить основные сведения об электрофизиологии. В книге «Динамические системы в нейронауке» систематически рассматривается взаимосвязь между электрофизиологией, нелинейной динамикой и вычислительными свойствами нейронов. Подчеркивается, что обработка информации в мозге зависит не только от электрофизиологических свойств нейронов, но и от их динамических свойств. В книге рассматриваются динамические системы: от одномерных и двумерных моделей типа Ходжкина—Хаксли до описания систем с пачечной активностью. Каждая глава построена по принципу перехода от простого к сложному и завершается примерами задач. Все необходимые математические понятия объясняются с использованием геометрической интуиции; в книге много иллюстраций и мало уравнений, что делает ее особенно подходящей для неспециалистов в математике. Каждое понятие представлено с позиций нейронауки и математики, обеспечивая связь между этими дисциплинами. Теория нелинейных динамических систем лежит в основе исследований по вычислительной нейронауке, однако она не входит в стандартную программу подготовки аспирантов по нейронауке и не преподается на кафедрах математики или физики в форме, подходящей для студентов-биологов. Книга предлагает студентам и исследователям в области нейронауки всестороннее изложение понятий и методов, которые все чаще используются в вычислительной нейронауке. Дополнительная глава о синхронизации, содержащая более сложный материал, доступна по адресу th...
Key Findings
1
Подчеркивается, что обработка информации в мозге зависит не только от электрофизиологических, но и от динамических свойств нейронов.
2
Математические понятия объясняются с помощью геометрической интуиции, иллюстраций и небольшого числа уравнений, что облегчает изучение материала нематематиками.
3
Книга восполняет учебный пробел, предлагая методы вычислительной нейронауки, которые обычно не преподаются в биологически ориентированной форме на программах по нейронауке, математике или физике.
4
Книга систематически связывает электрофизиологию, нелинейную динамику и вычислительные свойства нейронов.
5
Нелинейная теория динамических систем вводится через одномерные и двумерные модели типа Ходжкина—Хаксли с переходом к системам, демонстрирующим пачечную активность.
Research Object
нейроны и их электрофизиологическое и динамическое поведение
Research Subject
взаимосвязь между электрофизиологией, нелинейной динамикой и вычислительными свойствами нейронов, включая моделирование нейронов и обработку информации
Publication Details
Publication Date
2006-07-21
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest