Lectures in Supercomputational Neuroscience pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Thiel, Marco 编

出品人:

页数:375

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出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9783540731580

丛书系列:

图书标签:

• 神经科学
• 超算
• 计算神经科学
• 神经建模
• 机器学习
• 深度学习
• 生物物理学
• 脑科学
• 神经信息学
• 模拟

好的，这是一份为您的图书《Lectures in Supercomputational Neuroscience》撰写的、详细且不包含该书内容的图书简介。 --- 书名： 深入生物物理模拟：从分子动力学到神经网络的计算范式 作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] 出版日期： [此处填写出版日期] --- 导言：计算生物学的革命性视角 在当今的生命科学研究中，纯粹的实验观察已不足以完全揭示生命现象的复杂机制。从单个离子通道的动态行为到数十亿神经元网络的集体涌现，我们迫切需要强大的计算工具来解构这些多尺度、多时间尺度的生物过程。本书《深入生物物理模拟：从分子动力学到神经网络的计算范式》正是在这一背景下应运而生。它并非聚焦于现有的、高度专业化的超级计算应用，而是致力于构建一个统一的、跨尺度的计算框架，用以理解生命系统中信息的编码、传输与处理。 本书旨在为高级研究生、资深研究人员以及渴望掌握前沿计算方法论的工程师提供一本全面的指南。我们不满足于仅仅展示如何运行特定的模拟程序，而是深入探讨驱动这些模拟背后的核心数学原理、数值方法以及如何有效地映射到大规模并行架构上。 第一部分：分子与细胞尺度上的动态模拟 计算神经科学的基石，在于准确描述生命体基本结构单元的物理化学行为。本部分将系统性地回顾和展望在分子及细胞尺度上进行生物物理模拟的最新进展。 第一章：离子通道的精细结构动力学 本章聚焦于膜离子通道作为神经元电信号产生基础的计算建模。我们将探讨如何将量子化学计算（如密度泛函理论DFT）的结果，平滑地过渡到经典分子动力学（MD）模拟中。重点内容包括： 1. 受限空间中的构象搜索算法： 如何在巨大的构象空间中高效地找到激活和失活状态，超越传统的Steered MD方法。我们引入了基于反应面（Reaction Surface）的增强采样技术，例如Metadynamics和Umbrella Sampling，并讨论其在通道门控机制解析中的应用。 2. 电化学耦合模型： 建立描述离子通过纳米孔道时的流体力学和电场相互作用的 Continuum-Particle 混合模型。这要求精确求解泊松-能斯特-普朗克方程组，并探讨其在处理高浓度离子环境下的数值稳定性问题。 3. 脂质膜环境的影响： 模拟离子通道嵌入的动态脂质双层环境。我们将分析脂质扰动如何影响通道的能量景观，并介绍如何将膜的弹性势能纳入到全原子MD的哈密顿量中。 第二章：细胞内信号转导的随机过程建模 神经元的功能不仅仅依赖于动作电位的产生，还依赖于复杂的细胞内信号级联。本章关注于在微观尺度上处理随机性（噪声）和扩散过程。 1. 化学反应网络的随机模拟： 详细介绍Gillespie算法（Stochastic Simulation Algorithm, SSA）及其变体（如Next Reaction Method）在描述稀有事件（如单个分子与受体的结合/解离）时的优势与局限。 2. 扩散与反应的耦合： 针对细胞质中蛋白质或钙离子的扩散和反应，我们提出一种统一的框架，即反应-扩散偏微分方程（PDEs）与随机过程的混合求解策略。 3. 钙离子动态学的多尺度建模： 构建从钙离子缓冲蛋白与膜上内质网释放口（ER release sites）的局部相互作用，到整个细胞体积内钙波传播的计算模型。 第二部分：神经元与回路层面的计算架构 在跨越细胞膜后，本书将视角提升至神经元自身的电活动以及数千个神经元构成的局部回路。这一尺度要求我们从描述细节转向捕捉涌现的集体现象。 第三章：高精度神经元模型的降阶与求解 虽然全细节的Hodgkin-Huxley模型在描述单个通道动力学时表现出色，但在大规模网络模拟中其计算成本过高。本章致力于开发高效且忠实的降阶模型。 1. 基于几何的光谱方法： 探讨如何利用神经元形态学（例如，分支结构）的几何信息，通过正交基函数展开来简化高维动力学系统的求解，有效处理树突的非线性积分。 2. 时空事件驱动的求解器： 针对脉冲神经元，我们提出一种基于事件驱动（Event-Driven）的时间积分方案，相比于传统的固定时间步长方法，它能显著提高对尖峰事件的精度和效率。重点分析了延迟微分方程（DDEs）在模拟轴突传导中的处理。 3. 形态学参数化与模型生成： 介绍如何通过高通量显微成像数据，自动生成具有生物学合理性的神经元参数集，并将其转化为可直接用于网络模拟的简化模型。 第四章：大规模网络中的信息编码与同步 神经回路的计算功能体现在其同步和去同步的复杂模式中。本章侧重于如何利用计算工具来揭示这些集体行为的原理。 1. 耦合振荡器理论在脑区振荡中的应用： 将神经元群视为Kuramoto模型或其变体的耦合振荡器系统。我们分析了连接拓扑结构（如小世界网络、尺度无关网络）对群体同步的临界点和相位锁定行为的影响。 2. 网络反馈与学习规则的计算检验： 模拟突触可塑性（如STDP）在网络中的长期影响。本书提供了一套系统的工具，用于评估不同学习规则如何引导网络状态向特定的吸引子（Attractor）收敛，从而实现记忆的编码。 3. 神经元群体的“有效”描述： 引入平均场理论（Mean-Field Theory）及其在高维神经元网络中的修正，用于快速预测网络活动的长时动态，并将其与更耗费资源的直接模拟结果进行比较和校准。 第三部分：计算方法的优化与未来挑战 本书的收官部分将探讨如何利用现代高性能计算（HPC）架构的潜力，来克服当前生物物理模拟所面临的计算瓶颈，并展望未来的研究方向。 第五章：并行计算在生物模拟中的架构选择 高效的生物模拟必须充分利用现代CPU和GPU架构的并行性。 1. 细粒度并行（Fine-Grained Parallelism）： 针对分子动力学模拟中的粒子间力计算，我们详细介绍了Domain Decomposition和Particle-Mesh方法在异构架构（CPU+GPU）上的实现细节，侧重于通信开销的最小化。 2. 粗粒度并行（Coarse-Grained Parallelism）： 在网络模拟中，重点讨论如何有效分配数百万个神经元和数十亿个突触到不同的计算节点上，以及分布式内存系统的同步策略。 3. 内存层次结构优化： 讨论如何针对生物模拟中常见的稀疏矩阵运算和大量数据I/O，优化缓存使用和内存访问模式，以避免“内存墙”效应。 第六章：跨尺度整合的挑战与新兴计算范式 真正的生物学理解要求我们在纳米尺度到宏观尺度之间建立可靠的桥梁。 1. 多尺度数据融合的挑战： 讨论如何设计计算模型，使得从高分辨率模拟中获得的参数能够自动、一致地校准低分辨率（如平均场）模型，并解决不同尺度下的有效性假设冲突。 2. 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 由于实验数据的固有噪声和模型假设的局限性，任何计算结果都带有不确定性。本章介绍贝叶斯方法和蒙特卡洛方法在量化模型输出误差和参数敏感性分析中的应用。 3. AI/ML在模型发现中的角色： 探讨深度学习如何被用于从高维模拟数据中自动提取低维、可解释的动力学特征（例如，发现新的隐藏状态变量），从而加速理论模型的构建过程。 结论：面向复杂系统的计算科学 《深入生物物理模拟：从分子动力学到神经网络的计算范式》旨在超越工具书的范畴，它是一本关于如何构建、求解和解释复杂生物系统的计算思维导论。通过系统地讲解分子层面的物理化学基础，到细胞层面的随机过程，再到网络层面的涌现动力学，本书提供了一个连贯的、可操作的框架，推动计算神经科学进入一个更精确、更具预测能力的新纪元。本书所涵盖的先进算法和并行策略，不仅适用于神经科学，也为更广泛的生物物理和复杂系统研究提供了坚实的计算基础。 ---

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