Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations

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出版者:
作者:Haken, Hermann
出品人:
页数:333
译者:
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价格:$ 123.17
装帧:
isbn号码:9783540752363
丛书系列:
图书标签:
  • Simulations
  • Models
  • Introduction
  • 神经科学
  • 计算神经科学
  • 脑模型
  • 神经动力学
  • 模拟
  • 大脑功能
  • 认知神经科学
  • 生物物理学
  • 数学建模
  • 复杂系统
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具体描述

This is an excellent introduction for graduate students and nonspecialists to the field of mathematical and computational neurosciences. The book approaches the subject via pulsed-coupled neural networks, which have at their core the lighthouse and integrate-and-fire models. These allow for highly flexible modeling of realistic synaptic activity, synchronization and spatio-temporal pattern formation. The more advanced pulse-averaged equations are discussed.

认知神经科学前沿:动态系统视角下的心智建模 本书简介 本书旨在为认知神经科学家、理论生物学家、计算工程师以及对理解心智复杂性抱有浓厚兴趣的研究者提供一个全面而深入的框架,探讨如何运用动态系统理论来解析和模拟大脑的功能与行为。我们摒弃了纯粹的离散信息处理视角,转而聚焦于神经活动和认知过程的连续、非线性演化特性。 第一部分:理论基石与数学工具 本书的开篇章节奠定了坚实的理论基础。我们首先回顾了神经生理学的基本原理,但立即将重点转移到如何将这些微观机制(如离子通道动力学、突触可塑性)提升到系统层面,以描述网络行为。 1.1 神经动力学的基本概念: 深入探讨了神经元作为一个非线性积分-发放单元(Integrate-and-Fire)的行为,并介绍了简化模型(如 Hodgkin-Huxley 模型的高效近似)在模拟大规模网络中的应用。重点分析了动作电位的产生与传播机制如何通过反馈回路和延迟机制编码信息。 1.2 连续时间动力学系统: 详细阐述了常微分方程(ODEs)在描述神经元群活动中的核心地位。我们系统地介绍了相空间(Phase Space)的概念,平衡点(Fixed Points)的稳定性分析,以及如何利用李雅普诺夫稳定性理论来预测系统长期行为。对于多维系统的分析,引入了雅可比矩阵,用以局部线性化分析,理解系统在特定状态下的响应特性。 1.3 随机过程与噪声: 认知过程并非完全确定性的。本章深入探讨了外部环境和内部生理波动引入的随机性对神经动力学的影响。从布朗运动(Wiener 过程)到泊松过程,我们介绍了如何将随机微分方程(SDEs)整合到神经元网络模型中,并讨论了随机共振(Stochastic Resonance)在感觉信息处理中的潜在作用。 第二部分:从细胞到网络:同步与振荡 认知功能往往依赖于大规模神经元群体的协调活动,即振荡和同步。本部分专注于如何用动力系统理论来刻画这些集体行为。 2.1 振荡的起源: 我们考察了意大利面条(Hopfield Network)模型的扩展,特别是引入了延迟和自反馈后的系统如何自发产生节律性活动。详细分析了产生亚临界和超临界霍普夫分岔(Hopf Bifurcation)的条件,这些分岔点标志着系统从稳定静止状态转变为周期性振荡的临界点。 2.2 群体动力学与平均场理论: 对于包含数百万个神经元的系统,直接求解个体方程是不切实际的。本书系统地介绍了平均场(Mean-Field)方法,特别是 Wilson-Cowan 模型的演化和应用。通过将离散的神经元群体抽象为一个连续的密度函数,我们能够高效地计算出宏观的场变量(如局部场电位 LFP 的近似)。 2.3 同步与耦合: 探讨了多个振荡器如何相互耦合并达成同步。引入了 Kuramoto 模型,分析了耦合强度、相位差以及拓扑结构(如全连接、环状连接)对全局同步状态的影响。特别关注了相位锁定(Phase Locking)现象,及其在绑定问题(Binding Problem)中的可能意义。 第三部分:认知功能的建模:决策与记忆 本部分将理论工具应用于解释具体的认知现象,展示动态系统模型在模拟人类心智过程中的强大能力。 3.1 随机游走与决策制定: 决策过程被视为一个在多个选项吸引子之间进行的选择过程。我们深入分析了扩散模型(Drift-Diffusion Model, DDM)的动态系统起源,将其视为一个带有边界的随机过程。模型参数(如漂移率、边界分离)如何直接对应于认知过程中的证据积累速度和判决标准。 3.2 吸引子网络与工作记忆: 工作记忆的维持被建模为系统在相空间中维持在一个特定区域的能力。我们详细考察了持续激活模型(Sustained Firing Models),特别是那些依赖于互补抑制和正反馈回路的动力学结构。重点分析了吸引子网络的鲁棒性,以及如何通过外部输入(Probe)来测试记忆痕迹的稳定性(即吸引子的深度)。 3.3 适应性与可塑性: 记忆的形成和学习过程本质上是对系统动力学结构本身的改变。本书探讨了基于活动的突触可塑性(Spike-Timing Dependent Plasticity, STDP)如何通过影响连接权重矩阵,从根本上重塑系统的相空间拓扑。我们模拟了网络在经历学习后,新的记忆状态(如新的稳定吸引子)如何出现或旧的吸引子如何衰减。 第四部分:复杂性与临界性 高级认知功能往往表现出高度的灵活性和适应性,这通常与系统运行在“临界点”附近的状态相关。 4.1 混沌与信息处理: 探讨了神经元网络中可能出现的混沌行为。在适当的参数下,系统可以表现出对初始条件的极端敏感性,这既可以被视为噪音,也可以被解释为系统在探索广泛行为空间的能力。我们讨论了混沌与高效信息编码之间的权衡。 4.2 自组织临界性(SOC): 引入了自组织临界性的概念,例如雪崩模型(Avalanche Models),用于描述神经元网络中能量或信息释放的事件大小分布(通常遵循幂律)。我们分析了在临界状态下,系统如何最大化信息传输效率和动态范围,这被认为是生物智能高效运作的关键机制。 4.3 模型的验证与局限性: 最后,本书不回避对当前计算建模方法的批判性评估。我们讨论了如何将模型预测与神经生理学数据(如钙成像、电生理记录)进行定量比较,以及在处理高维、非平稳数据时的挑战,并展望了未来在整合计算神经科学与动态系统理论方面需要突破的方向。 目标读者 本书需要读者具备微积分、线性代数以及基本的概率论知识。它尤其适合希望将认知理论建立在严格数学基础之上的研究人员,并为那些寻求超越传统计算范式、探索大脑内在动态机制的学者提供了必要的工具箱。

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读后感

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这本书的封面设计就透着一股严谨的气息,冷峻的蓝色背景上,跃动着抽象的神经网络图形,仿佛预示着一场深度探索的旅程。我拿到这本书的时候,心情是既期待又有些许的忐忑。作为一名对大脑工作原理充满好奇的普通读者,我一直试图理解那些复杂的神经科学概念,但往往被晦涩的术语和高深的数学公式所阻挡。我期待这本书能够成为一座桥梁,连接我与大脑深层奥秘之间的鸿沟。我希望它能用一种相对易懂的方式,介绍那些描述大脑动力学行为的模型,并且能够引导我理解如何通过模拟来验证这些模型。我特别关注的是,书中是否会涉及到一些经典的动力学模型,比如描述神经元发放的Hodgkin-Huxley模型,或者是描述网络活动的Hebbian学习规则等等。我还在思考,书中是否会提供一些实际的案例,让我们看到这些模型是如何被应用于解决具体的神经科学问题的,比如理解记忆形成、学习过程,甚至是某些神经疾病的发生机制。毕竟,理论的学习固然重要,但如果能看到它们在现实世界中的应用,会更能激发我的学习兴趣,也更能让我体会到这些理论的价值。总而言之,我希望这本书能够满足我对于大脑动力学模型和模拟的入门级认知需求,让我能够迈出探索大脑复杂性的第一步,并且在阅读过程中获得启发和乐趣,而不是被淹没在技术细节中。

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这本书的标题,就好比一张藏宝图,指引着我前往大脑那片神秘而令人着迷的疆域。“Brain Dynamics”预示着对大脑活动的动态过程的深入探究,“An Introduction to Models and Simulations”则明确了探索的路径——通过模型和模拟。我一直以来都对大脑是如何工作的充满了好奇,尤其对那些能够解释其复杂行为的“模型”以及如何验证这些模型的“模拟”非常感兴趣。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式,介绍一些核心的大脑动力学模型。我设想,书中会从最基本的神经元模型开始,逐步过渡到更复杂的网络模型,并解释这些模型是如何捕捉大脑活动的动态特征的。更吸引我的是“Simulations”部分。我渴望了解,科学家们是如何利用计算机来模拟大脑的活动,从而验证他们的理论,甚至预测大脑在不同情况下的反应。我期待书中能有一些生动的案例,展示模拟如何帮助我们理解诸如学习、记忆、情绪等复杂的脑功能。我希望这本书能够为我打开一扇新的窗户,让我能够从一个更具象、更可操作的角度去理解大脑的运作机制,并且能够激发我进一步探索神经科学领域的兴趣。

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从拿到这本书的那一刻起,我就被它标题中所蕴含的深度所吸引。“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”——这不仅仅是一个书名,更像是一扇通往大脑内部复杂而动态世界的邀请函。我一直对大脑的奥秘深感着迷,特别是它如何通过不断变化的活动来产生思维、情感和行为。我期待这本书能够清晰地阐释“大脑动力学”的概念,并介绍一些关键的“模型”。我希望书中能够解释,这些模型是如何捕捉神经元活动的瞬息万变,以及不同脑区之间信息流动的复杂模式。更令我期待的是“Simulations”部分。我渴望了解,科学家们是如何通过计算机模拟来研究大脑的,以及这些模拟是如何帮助我们理解诸如学习、记忆、决策等复杂认知过程的。我希望这本书能提供一些直观的解释和生动的例子,让我能够理解模拟在神经科学研究中的重要作用,并且能够为我打开一个全新的视角,去思考大脑是如何工作的,以及我们如何通过科学的方法去探索它的奥秘。

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当我看到这本书的标题“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”时,我的心中涌起了一股强烈的求知欲。我一直对大脑的复杂性和其动态运作机制充满好奇,而“动力学”这个词恰恰捕捉到了我想要理解的精髓——大脑并非一个静态的系统,而是时刻处于变化和演化之中。我希望这本书能够以一种清晰且易于理解的方式,介绍那些描述大脑这种动态过程的“模型”。我猜想,这些模型可能涉及数学方程、计算框架,甚至是抽象的理论概念,它们都旨在捕捉神经元活动、信息传递以及网络交互的规律。而“Simulations”这个词,更是让我眼前一亮。我期待书中能够引导我了解如何利用计算机模拟来探索和验证这些模型。我希望能够看到一些具体的例子,展示模拟是如何帮助科学家们理解诸如学习、记忆、决策等复杂的认知功能,甚至是如何帮助我们揭示某些神经疾病的潜在机制。我希望能通过这本书,对大脑的动力学建模有一个初步的认识,并且能够理解模拟在揭示大脑奥秘过程中的重要作用,为我今后的进一步学习打下坚实的基础。

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这本书的封面上,抽象的神经网络图形跃动着,仿佛在诉说着大脑内部那无时无刻不在发生的活动。标题“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”更是点明了这本书的主题,预示着一次对大脑复杂运作机制的深入探索。我一直对大脑如何产生各种功能充满了好奇,尤其对那些能够解释其动态过程的“模型”以及如何验证这些模型的“模拟”非常感兴趣。我希望这本书能够以一种清晰、易懂的方式,介绍一些基础但重要的模型,例如描述神经元发放的数学模型,或者描述神经网络如何协同工作的计算模型。更重要的是,我期待书中能够详细阐述“Simulations”的概念。我希望能看到一些实际的例子,展示模拟是如何被用来研究大脑的,例如如何模拟学习过程、记忆形成,甚至是理解一些神经疾病的发生机制。我希望通过这本书,我能够对大脑动力学有一个初步的、具象的理解,并且能够对如何利用模型和模拟来研究大脑产生浓厚的兴趣,为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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这本书的装帧设计,带有一种沉静而又不失活力的感觉。标题“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”给我一种强烈的信号:它将是一次深入大脑内部运作机制的探索之旅,而且重点将放在“模型”和“模拟”这两个关键概念上。我一直对大脑的复杂性感到惊叹,并且渴望理解那些驱动其行为的底层规律。我希望这本书能够清晰地阐释“大脑动力学”的含义,究竟是指神经元活动的时间序列,还是指不同脑区之间信息传递的动态交互?我希望书中能够介绍一些基础的、具有代表性的动力学模型,例如描述神经元放电模式的数学模型,或是描述网络信息传播的计算模型。更重要的是,我对于“模拟”部分充满了期待。我设想,这本书会引导我了解如何通过计算机模拟来验证和探索这些模型。我希望能看到一些具体的例子,展示模拟如何帮助科学家们理解诸如学习、记忆、决策等复杂认知功能。我更希望,通过这本书的学习,我能够对构建和解读大脑模型有初步的认识,并且能够理解模拟在神经科学研究中的重要作用。我期待这本书能够为我提供一个坚实的基础,让我能够更自信地去探索更深层次的神经科学知识。

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这本书的气质,让人觉得它不是一本随随便便就能翻阅的书,它自带一种学术的厚重感。我拿到这本书的时候,首先被它的标题所吸引——“Brain Dynamics”,这四个字本身就充满了吸引力,让人联想到大脑内部那些错综复杂、不断变化的信号流。而“An Introduction to Models and Simulations”更是直接点明了这本书的主题,它承诺将带领读者了解描述大脑动态行为的模型,并介绍如何通过模拟来研究这些模型。我最期待的部分是,这本书能否清晰地解释“动力学”这个概念在神经科学中的含义。我理解“动力学”通常与变化和时间有关,那么在大脑这个语境下,它具体指的是什么?是神经元信号的传递速度?是神经网络活动的模式?还是更宏观的大脑区域之间的信息交换?我希望书中能够通过一些生动的类比或者图示,来帮助我建立起对大脑动力学的基本理解。同时,我也对“模型”和“模拟”这两个词充满好奇。我明白模型是对现实事物的简化和抽象,但我也希望这本书能够介绍一些具体的大脑动力学模型,比如那些能够描述单个神经元如何发放脉冲的模型,或者是描述大量神经元如何协同工作的网络模型。而“模拟”,我理解它是通过计算机来运行这些模型,以观察它们在不同条件下的行为。我希望能在这本书中看到一些关于如何构建和运行这些模拟的入门介绍,即使不涉及复杂的编程,也能让我对模拟过程有一个大致的了解。

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这本书的封面设计,给人一种严谨而又富有启发性的感觉。标题“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”像是一张藏宝图,指向了大脑那片神秘而令人着迷的领域。我一直对大脑如何产生复杂的行为和认知功能感到非常好奇,而“动力学”这个词,更是精确地触及了问题的核心——大脑的活动是如何随时间变化的,又是如何通过这种变化来执行各种功能的。我期待这本书能够系统地介绍描述大脑动态过程的“模型”。我猜想,这些模型可能会涵盖从单个神经元的行为到大规模神经网络的交互,并且会提供一些数学或计算上的描述。更令我兴奋的是“Simulations”部分。我希望能在这本书中看到,如何利用计算机模拟来探索这些模型,以及如何通过模拟来验证理论、预测行为,甚至发现新的规律。我期待书中能有一些具体的案例,展示模拟在理解学习、记忆、决策等复杂认知过程中的作用。我希望这本书能够为我提供一个清晰的入门路径,让我能够理解大脑动力学的基本原理,并且对如何利用模型和模拟来研究大脑有一个初步的认识,从而激发我进一步深入探索的兴趣。

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拿到这本书,我immediately感受到了一种想要深入探究的冲动。标题“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”宛如一把钥匙,预示着将要开启一扇通往大脑内部复杂运作机制的大门。我一直对大脑如何产生思维、情感和行为感到着迷,而“动力学”这个词,更是让我联想到大脑内部那种瞬息万变的、充满活力的活动。我期待这本书能够系统地介绍那些能够捕捉这种动态过程的“模型”。我脑海中浮现出各种可能性:也许是描述神经元如何兴奋和抑制的数学方程,也许是描述大规模神经网络如何同步放电的理论框架。更让我感到兴奋的是“Simulations”这个词。我设想,这本书会引导读者了解如何利用计算机模拟来检验和探索这些模型。我希望书中能提供一些直观的例子,展示模拟如何帮助我们理解大脑的某些功能,比如记忆的形成、学习的过程,甚至是疾病的发生机制。我特别好奇,这些模型和模拟是否能够帮助我们理解一些看起来非常复杂的脑现象,比如意识的产生,或者情绪的波动。我希望这本书能够不仅仅是理论的堆砌,而是能够提供一些实际操作或者思考的路径,让我能够真正地“玩转”这些大脑模型,从而更深刻地理解大脑的奥秘。

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当我第一眼看到这本书的标题——“Brain Dynamics: An Introduction to Models and Simulations”时,我便被一股强烈的探索欲所驱使。我一直以来都对人类大脑的复杂性和其运作机制充满了好奇,而“动力学”这个词,恰好触及了我想要理解的核心——大脑活动是如何随时间演变的,又是如何通过这种动态过程来产生各种认知功能。我非常期待这本书能够深入浅出地介绍那些描述大脑这种动态过程的“模型”。我设想,书中会从基础的神经元模型出发,逐步构建起对复杂神经网络模型的理解,并解释这些模型是如何捕捉大脑活动的精髓的。而“Simulations”这个词,更是让我倍感兴奋。我希望书中能提供一些关于如何利用计算机模拟来验证和探索这些模型的介绍。我渴望看到一些具体的例子,展示模拟是如何帮助科学家们理解诸如学习、记忆、决策等复杂认知功能,甚至是如何帮助我们揭示某些神经疾病的潜在机制。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门,让我能够从一个更加直观和可操作的角度去理解大脑的奥秘,并激发我进一步深入研究的兴趣。

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