In dieser Vorlesung werden die prominenten Modelle der mathematischen Modellierung neuronaler Prozesse eingeführt. Neben klassischen (wie dem Hodgkin-Huxley Modell) werden auch neuere Beispiele vorgestellt, anhand derer die notwendigen mathematischen Methoden zur Untersuchung neuronaler Modelle vermittelt. Der Fokus dieser Vorlesung liegt auf niedrigdimensionalen mathematischen Modellen, wie gewöhnlichen Differentialgleichungen und neuronalen Netzwerken, die Hauptprinzipien der Modellierung neuronaler Dynamik darstellen.

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Vorlesung: MA550;  Mo: 16:00 bis 18:00 (Raumänderung!)

Übung: MA841; Mo: 18:00 - 19:00 (Raumänderung!)

(18.04.2016 bis 18.07.2016)

• E. Izhikevich "Dynamical systems in neuroscience: The geometry of excitability and bursting", The MIT Press, 2005
• Ph. Eckhoff und Ph. Holmes "A short course in mathematical neuroscience", Program in Applied and Computational Mathematics, Princeton University, 2015.

• Folien zur 1. Vorlesung
• Hausaufgabe
• Liste mit der Aufgabenverteilung

Fragen

Klausurtermine