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Computational Modeling Methods for Neuroscientists
Un guide des méthodes de modélisation informatique en neurosciences, couvrant une gamme d'échelles de modélisation allant des réactions moléculaires aux grands réseaux neuronaux.
Ce livre propose une introduction aux méthodes actuelles de modélisation informatique en neurosciences. Il décrit des méthodes de modélisation réalistes à des niveaux de complexité allant des interactions moléculaires aux grands réseaux neuronaux. Il s'agit d'un ouvrage « pratique » plutôt que d'un compte rendu analytique, qui se concentre sur la présentation des approches méthodologiques, y compris la sélection de la méthode appropriée et ses pièges potentiels. Il s'adresse aux neuroscientifiques expérimentaux et aux étudiants de troisième cycle qui ont peu de formation formelle en méthodes mathématiques, mais il sera également utile aux scientifiques ayant une formation théorique qui souhaitent commencer à utiliser des méthodes de modélisation basées sur les données. Les mathématiques nécessaires sont maintenues à un niveau d'introduction ; le premier chapitre explique les méthodes mathématiques que le lecteur doit maîtriser pour comprendre le reste du livre. Les chapitres sont rédigés par des scientifiques qui ont réussi à intégrer la modélisation pilotée par les données au travail expérimental, de sorte que l'ensemble du matériel est accessible aux expérimentateurs. Les chapitres offrent une couverture complète avec peu de chevauchements et de nombreuses références croisées, allant des éléments de base aux applications plus complexes.
Contributeurs
Pablo Achard, Haroon Anwar, Upinder S. Bhalla, Michiel Berends, Nicolas Brunel, Ronald L. Calabrese, Brenda Claiborne, Hugo Cornelis, Erik De Schutter, Alain Destexhe, Bard Ermentrout, Kristen Harris, Sean Hill, John R. Huguenard, William R. Holmes, Gwen Jacobs, Gwendal LeMasson, Henry Markram, Reinoud Maex, Astrid A. Prinz, Imad Riachi, John Rinzel, Arnd Roth, Felix Sch rmann, Werner Van Geit, Mark C. W. van Rossum, Stefan Wils.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)