Mathematical Foundations of Neuroscience pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 数学
- 计算
- 脑科学
- 神经科学
- 生物-生物数学
- 生物
- 数学-ComputationalNeuroscience
- ml
- neuroscience
- mathematics
- neural
- networks
- dynamics
- modeling
- biological
- neural
- systems
具体描述
This book applies methods from nonlinear dynamics to problems in neuroscience. It uses modern mathematical approaches to understand patterns of neuronal activity seen in experiments and models of neuronal behavior. The intended audience is researchers interested in applying mathematics to important problems in neuroscience, and neuroscientists who would like to understand how to create models, as well as the mathematical and computational methods for analyzing them. The authors take a very broad approach and use many different methods to solve and understand complex models of neurons and circuits. They explain and combine numerical, analytical, dynamical systems and perturbation methods to produce a modern approach to the types of model equations that arise in neuroscience. There are extensive chapters on the role of noise, multiple time scales and spatial interactions in generating complex activity patterns found in experiments. The early chapters require little more than basic calculus and some elementary differential equations and can form the core of a computational neuroscience course. Later chapters can be used as a basis for a graduate class and as a source for current research in mathematical neuroscience. The book contains a large number of illustrations, chapter summaries and hundreds of exercises which are motivated by issues that arise in biology, and involve both computation and analysis. 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.
作者简介
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.
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《Mathematical Foundations of Neuroscience》这本书为我提供了一个全新的视角来审视神经科学领域。在此之前，我对大脑的认知更多地局限于其生物学结构和功能，但总觉得缺少一种能够将这些零散的知识点串联起来的“理论语言”。这本书恰恰扮演了这样一个角色。作者以数学为媒介，将神经科学的许多复杂现象进行了解释和建模。我尤其被书中对神经信号传递的数学描述所吸引。通过对Hodgkin-Huxley模型以及其他神经元动力学模型的学习，我得以理解单个神经元是如何通过膜电位的变化来编码和传递信息的。这种深入到分子和离子层面的数学分析，让我对神经元这一基本单元的工作原理有了前所未有的清晰认知。更令我兴奋的是，本书还探讨了神经网络层面的动力学。作者通过引入图论、混沌理论以及机器学习等数学工具，展示了如何分析大规模神经元网络的集体行为，以及这些行为如何产生高级认知功能，如学习、记忆和决策。书中对信息编码和解码的数学处理，更是让我看到了一种量化大脑信息处理能力的可能性。这本书不只是知识的堆砌，更是一种思维方式的启发，它鼓励读者用更具分析性和批判性的眼光去理解大脑。
评分《Mathematical Foundations of Neuroscience》的阅读体验绝对是令人耳目一新的。我一直以来对神经科学都抱有浓厚的兴趣，但总觉得许多概念停留在描述层面，缺乏一种能够进行精确预测和定量分析的工具。这本书的出现，恰好满足了我对这种“量化”神经科学的渴望。作者没有回避数学的深度，而是将其作为核心语言来构建整个理论体系。从描述单个神经元如何产生电信号的动力学模型，到解释大量神经元如何协同工作形成神经网络的复杂动力学，书中无不体现出数学的强大力量。我尤其喜欢书中对信息编码和解码的数学处理。它不像以往的教科书那样笼统地谈论信息，而是通过信息论、编码理论等数学框架，来量化神经信号所携带的信息量，以及大脑如何有效地处理这些信息。这种严谨的分析方式，让我对“大脑是信息处理器”这一观点有了更深刻的理解。书中对随机过程的运用也让我印象深刻，例如在处理噪声的影响，或者研究神经活动的变异性时，概率论和随机变量的引入，能够更真实地刻画大脑的运作。书中还探讨了学习和记忆的数学模型，比如赫布学习规则和更复杂的强化学习算法，这些模型为理解大脑如何通过经验来改变其连接和功能提供了理论基础。读完这本书，我感觉自己不仅对神经科学的“是什么”有了更深的认识，更重要的是，我对“为什么”和“怎么样”有了更清晰的答案。这本书不只是知识的传递，它更是一种思维方式的启蒙，让我开始用更具批判性和分析性的眼光去看待神经科学的各种现象。
评分说实话，在拿起《Mathematical Foundations of Neuroscience》之前，我对数学在神经科学中的应用程度有些疑虑。我更倾向于从生物学和心理学的角度去理解大脑，但这本书彻底颠覆了我的固有观念。作者以一种极其引人入胜的方式，将抽象的数学概念与具体的神经科学现象联系起来。比如，书中对脉冲神经网络的建模，不仅仅是简单地描述神经元之间的连接，而是通过微分方程来精确描绘动作电位的产生和传播，以及突触权重的动态变化。这让我意识到，大脑的许多功能，比如信号集成、模式识别，都可以用清晰的数学规律来解释。书中的内容涵盖了从单细胞动力学到大规模神经网络的分析，为我提供了一个非常完整的知识框架。我尤其欣赏书中对“涌现”（emergence）概念的数学化处理。大脑的整体功能，如意识、学习、记忆，并不是简单地将单个神经元的行为叠加，而是通过复杂的非线性相互作用产生的。作者通过数学模型，例如吸引子网络、混沌动力学等，生动地展示了这种涌现现象。阅读过程中，我时常被作者的洞察力所折服，他能够从看似杂乱的神经信号中提炼出数学的秩序。书中对统计建模和数据分析方法的介绍，也为我将来进行实际的神经科学研究提供了宝贵的指导。这本书不仅仅是一本教科书，它更像是一份研究指南，指引着我去探索大脑这个复杂而迷人的领域。
评分《Mathematical Foundations of Neuroscience》这本书对我来说，是一次非常深刻的智力洗礼。我一直以来对神经科学都抱有极大的热情，但总是觉得在理论层面缺少一个足够强大的支撑。这本书，恰恰弥补了这一不足。作者以数学为语言，将神经科学的各种现象进行了系统化的梳理和解释。我特别喜欢书中对神经信号传递的数学建模，例如对动作电位产生和传播的动力学模型，以及对神经元网络动力学的分析，这些都让我对大脑的计算能力有了更深层次的理解。书中对信息论在神经科学中的应用，例如对神经编码效率的量化分析，更是让我看到了将信息科学的工具应用于理解大脑的巨大潜力。它不仅展示了大脑如何编码和解码信息，更提供了量化这些过程的方法。此外，书中对学习和记忆的数学模型，如基于突触可塑性的模型，为理解大脑如何通过经验来改变其连接和功能提供了理论基础。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习神经科学的知识，更是在学习一种用数学思维去分析和解决神经科学问题的能力。这种能力的培养，对于任何想要深入研究神经科学的人来说，都是至关重要的。
评分我对《Mathematical Foundations of Neuroscience》的评价只能用“惊为天人”来形容。在翻阅这本书之前，我对神经科学的理解，停留在一些经典的生物学描述，比如神经元的结构、突触的传递方式，以及大脑皮层的分区功能等，但总觉得这些描述缺少了某种“底层逻辑”。这本书，恰恰为我揭示了这种底层逻辑。作者以数学作为核心语言，系统地阐述了神经科学的各种现象。我尤其欣赏书中对“计算”概念的数学化处理。大脑本身就是一个极其复杂的计算系统，而这本书通过严谨的数学模型，将这种计算过程进行了清晰的刻画。例如，书中对动作电位产生和传播的动力学模型，以及对神经网络连接和动力学的分析，都让我对大脑如何进行信息处理有了全新的认识。我被书中对信息论在神经科学中的应用所深深吸引，它为我们量化神经信号所携带的信息量，以及大脑如何有效地进行信息编码和解码提供了理论依据。此外，书中对学习和记忆的数学模型，如基于连接权重变化的赫布规则，以及更复杂的强化学习模型，都为理解大脑如何从经验中学习提供了非常有力的解释。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的介绍，更是一种思维的启迪，它教会我如何用数学的语言去理解大脑的奥秘。
评分自从读完《Mathematical Foundations of Neuroscience》，我感觉自己对大脑的理解已经进入了一个全新的维度。在此之前，我对神经科学的认知更多地停留在生物学描述层面，例如神经元的结构、突触的传递方式、以及大脑区域的功能划分等，但总觉得缺少一种能够解释这些现象的“底层逻辑”。这本书，正是以数学的语言，为我揭示了这种逻辑。作者以一种非常清晰和系统的方式，阐述了数学在神经科学中的应用。我尤其印象深刻的是书中对神经信号的数学建模，比如对动作电位产生和传播的动力学模型，以及对神经网络连接和动力学的分析，这些都让我对大脑作为一个信息处理系统有了更深入的理解。书中对信息论在神经科学中的应用，例如对神经编码效率的量化分析，更是让我看到了将信息科学的工具应用于理解大脑的巨大潜力。此外，对学习和记忆的数学模型，如基于连接权重变化的赫布规则，以及更复杂的强化学习模型，都为理解大脑如何从经验中学习提供了非常有力的解释。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的介绍，更是一种思维方式的启迪，它教会我如何用数学的语言去理解大脑的奥秘，让我对未来的研究充满了期待。
评分我在阅读《Mathematical Foundations of Neuroscience》的过程中，深深感受到了数学在揭示大脑奥秘中的核心作用。在此之前，我总是觉得神经科学的研究方法有些过于偏重观察和描述，而缺乏一个能够进行严格推导和预测的理论体系。这本书则完美地弥补了这一遗憾。作者以其深厚的数学功底，为我们构建了一个坚实的理论基础，用以理解大脑的运作机制。从单细胞的电生理模型，到复杂的神经网络动力学，书中每一个章节都充满了严谨的数学推导和深刻的洞察。我特别欣赏书中对“计算”（computation）概念的数学化解读。大脑不仅仅是一个生物器官，它更像是一个高度复杂的计算系统。通过对神经元、突触以及网络连接的数学建模，作者展示了大脑如何执行各种计算任务，例如信号滤波、模式识别以及决策制定。书中对随机性和噪声在神经系统中作用的讨论也让我印象深刻。大脑的工作环境并非理想化，噪声是普遍存在的，而作者通过概率模型，阐释了大脑如何在这种不确定性中依然能够有效地运作，甚至利用噪声来增强其功能。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习神经科学的知识，更是在学习一种如何用数学思维去分析和解决神经科学问题的能力。这种能力的培养，对于任何想要深入研究神经科学的学者来说，都是至关重要的。
评分《Mathematical Foundations of Neuroscience》这本书的阅读过程，对我而言是一次深刻的智力挑战与愉悦的探索之旅。作者以其精湛的笔触，将数学的严谨性与神经科学的生动性完美融合。我以往对神经科学的理解，更多地停留在现象的描述，比如大脑的哪些区域负责什么功能，神经递质的作用等等，但总感觉缺少一个能够将这些现象进行整合和预测的理论框架。这本书恰好提供了这样一个框架。书中对神经信号传递过程的数学建模，尤其是对动作电位产生和传播的精细刻画，让我对神经元这一基本单元的工作机制有了前所未有的清晰认知。作者引入的微分方程，不仅仅是抽象的数学符号，它们准确地描述了离子通道的动态行为，以及这些行为如何导致膜电位的变化。更让我着迷的是，本书还深入探讨了神经网络层面的动力学。通过对网络连接、突触可塑性以及群体神经活动的数学分析，我得以窥见大脑如何进行复杂的计算，如何存储和处理信息。书中对信息论在神经科学中的应用，例如对神经编码效率的量化分析，让我看到了将信息科学的工具应用于理解大脑的可行性。此外，对学习和记忆的数学模型，如强化学习和贝叶斯推断的应用，为我提供了理解大脑如何从经验中学习的全新视角。这本书让我意识到，数学并非是神经科学的障碍，而是通往更深层次理解的必经之路。
评分刚刚结束了对《Mathematical Foundations of Neuroscience》这本书的研读，心情格外激动。这本书就像一把金钥匙，为我打开了理解神经科学复杂世界的大门。在阅读之前，我对神经科学的认知仅限于一些零散的生物学知识，比如神经元、突触、大脑区域的功能划分等等，但总觉得少了些什么，无法将这些零散的知识点串联起来，形成一个完整的、有深度的理解。这本书恰恰填补了我的这一空白。它从数学的视角出发，系统地阐述了神经科学的底层逻辑。作者以严谨的数学推导和清晰的逻辑链条，层层深入地解析了神经信号的传递、整合以及大脑整体的功能运作。书中的模型构建，从最简单的 Hodgkin-Huxley 模型，到更复杂的网络动力学，都让我对神经系统的计算能力有了全新的认识。我特别欣赏书中对各种数学工具的运用，例如微分方程、概率论、统计力学等，它们被巧妙地引入，用于描述和预测神经系统的行为。这些数学工具并非枯燥的概念堆砌，而是紧密结合神经科学的实际问题，为理解大脑的奥秘提供了强有力的支撑。例如，在分析单个神经元的兴奋性时，书中对Hodgkin-Huxley模型的讲解，详细描述了离子通道的开放与关闭如何影响膜电位的变化，以及这些变化如何导致动作电位的产生。这种深入到离子层面、再通过数学方程进行描述的方式，让我对神经元这一基本单元的工作原理有了前所未有的清晰认知。更不用说书中对神经网络动力学的探讨，它将大量神经元连接起来，形成复杂的网络，而这些网络的集体行为又如何产生感知、记忆和决策等高级功能。作者通过引入图论、稳定性分析、相空间重构等方法，展示了如何从宏观层面理解这些网络的涌现行为。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的介绍，更提供了解决实际问题的框架。它鼓励读者思考，如何利用数学模型来检验假说，如何设计实验来验证理论预测。通过学习这本书，我感觉自己不仅掌握了神经科学的知识，更掌握了“思考”神经科学的方式。
评分《Mathematical Foundations of Neuroscience》的阅读体验，是一次深刻的智力旅程，也彻底改变了我对神经科学的认知。在此之前，我虽然对大脑的结构和功能有所了解，但总是感觉缺乏一种能够将这些现象进行精确描述和预测的理论框架。这本书，恰恰提供了这样一个框架。作者以数学为桥梁，将神经科学的复杂性进行了系统化的梳理。我尤其喜欢书中对神经信号的数学建模，例如对动作电位产生和传播的 Hodgkin-Huxley 模型，以及对神经元网络动力学的分析，都让我对大脑的计算能力有了更深层次的理解。书中对信息论在神经科学中的应用，更是让我看到了将信息科学的工具应用于理解大脑的巨大潜力。它不仅展示了大脑如何编码和解码信息，更提供了量化这些过程的方法。此外，书中对学习和记忆的数学模型，如基于突触可塑性的模型，为理解大脑如何通过经验来改变其连接和功能提供了理论基础。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习神经科学的知识，更是在学习一种用数学思维去分析和解决神经科学问题的能力。这种能力的培养，对于任何想要深入研究神经科学的人来说，都是至关重要的。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有