神經(jīng)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

本書(shū)應(yīng)用非線性動(dòng)力學(xué)的方法來(lái)解決神經(jīng)科學(xué)中的問(wèn)題，包括利用現(xiàn)代數(shù)學(xué)建模方法理解各類(lèi)試驗(yàn)中出現(xiàn)的神經(jīng)放電模式。作者采用了多種非常廣泛的方法來(lái)研究神經(jīng)元以及神經(jīng)回路的復(fù)雜模型，并結(jié)合數(shù)值模擬、解析法、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)及擾動(dòng)方法來(lái)分析多種類(lèi)型的神經(jīng)科學(xué)相關(guān)模型，形成一種新的現(xiàn)代理論。書(shū)中還分析了噪聲、時(shí)間尺度效應(yīng)以及空間相關(guān)性，解釋了神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的復(fù)雜的行為模式。

本書(shū)前面的章節(jié)包含了神經(jīng)模型的基本演算以及初等微分方程，可以作為神經(jīng)計(jì)算科學(xué)的核心課程；后面的章節(jié)可以作為研究生課程的材料或計(jì)算神經(jīng)科學(xué)研究工作者的參考資料。書(shū)中還包含了大量的圖片、章節(jié)總結(jié)和上百個(gè)練習(xí)題，這些練習(xí)題都來(lái)自于生物學(xué)中的基本問(wèn)題，并且包括了相關(guān)的計(jì)算及分析。

本書(shū)讀者主要包括對(duì)于數(shù)學(xué)和神經(jīng)科學(xué)交叉學(xué)科感興趣的研究人員，以及希望了解神經(jīng)元建模和分析應(yīng)用的神經(jīng)科學(xué)家。

Bard Ermentrout is Professor of Computational Biology and Professor of Mathematics at the University of Pittsburgh. David Terman is Professor of Mathematics at the Ohio State University.