Metodi di modellazione computazionale per neuroscienziati

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Titolo originale:

Computational Modeling Methods for Neuroscientists

Contenuto del libro:

Una guida ai metodi di modellazione computazionale nelle neuroscienze, che copre una gamma di scale di modellazione dalle reazioni molecolari alle grandi reti neurali.

Questo libro offre un'introduzione agli attuali metodi di modellazione computazionale nelle neuroscienze. Il libro descrive metodi di modellazione realistici a livelli di complessità che vanno dalle interazioni molecolari alle grandi reti neurali. Più che su un resoconto analitico, il libro si concentra sulla presentazione degli approcci metodologici, compresa la selezione del metodo appropriato e delle sue potenziali insidie. È destinato ai neuroscienziati sperimentali e agli studenti laureati che hanno una scarsa formazione formale in metodi matematici, ma sarà utile anche agli scienziati con un background teorico che vogliono iniziare a utilizzare metodi di modellazione basati sui dati. La matematica necessaria è mantenuta a un livello introduttivo; il primo capitolo spiega i metodi matematici che il lettore deve padroneggiare per comprendere il resto del libro. I capitoli sono scritti da scienziati che hanno integrato con successo la modellazione guidata dai dati con il lavoro sperimentale, quindi tutto il materiale è accessibile agli sperimentatori. I capitoli offrono una copertura completa con poche sovrapposizioni e ampi riferimenti incrociati, passando dagli elementi di base alle applicazioni più complesse.

Collaboratori

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.