[计算神经生物学与聚类入门] 神经生物学论文3000字

　　Brunello Tirozzi University of Rome 　　“La Sapienza,” Italy 　　Daniela Bianchi University of Rome
　　“La Sapienza,” Italy
　　Enrico Ferraro University of Rome
　　“Tor Vergata”, Italy
　　Introduction to
　　Computational Neurobiology
　　and Clustering
　　2007, 227pp.
　　Hardcover
　　ISBN 9789812705396
　　
　　B.蒂罗齐等著
　　本书内容分成两个部分。第一部分涉及神经生物学系统的模拟;第二部分描述了目前使用的基因和蛋白质分类算法。在过去的20年中,神经生物学的数学模型是神经生物学研究的重心,最近10年由于引入了用泊松和维纳过程描述的随机输入,使得描绘神经元的模型变得更加完善。神经生物学存在着一个从常微分方程到随机微分方程的转变,所涉及的数学变得更为复杂。在Hodgkin Huxley模型(或者Fitzhugh Nagumo模型)方程非线性系统中加入了随机的贡献。每一个神经元系统都具有非常复杂的结构和交互作用,引入随机项以便描述每一个神经元从系统的其余部分收到的输入。而一个同样复杂的概率论背景是聚类技术的基础,该技术是为基因和蛋白质分类而引入的。
　　本书共有6章。1.RC电路,脉冲次数,峰峰间期;2.确定输入峰峰间期的计算;3.Fitzhugh-Nagumo和Hodgkin-Huxley模型;4.主随机变量的定义和模拟;5.在与复杂网络交互作用中神经元动态特性的模拟;6.聚类技术与自组织算法入门。
　　本书的每一章都有一个附录,包括了某些必要的微积分细节以及对为理解该章内容所必需的数学、统计学或物理学的简明描述,借助于程序和有用的图形来说明这些模型及它们的结果,也包含了基本的Matlab程序以实现各章中描述的模型和技术。
　　胡光华,高级软件工程师
　　(原中国科学院物理学研究所)
　　Hu Guanghua, Senior Software Engineer
　　(Former Institute of Physics,CAS)