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Neural Fields : Theory and Applications
Coombes, Stephen (EDT); Graben, Peter Beim (EDT); Potthast, Roland (EDT); Wright, James (EDT)
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Neural Fields : Theory and Applications
Coombes, Stephen (EDT); Graben, Peter Beim (EDT); Potthast, Roland (EDT); Wright, James (EDT)
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Neural Fields : Theory and Applications
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Hardback. Condizione: New. This book provides a comprehensive introduction to the techniques, tools and methods for inverse problems and data assimilation, and is written at the interface between mathematics and applications for students, researchers and developers in mathematics, physics, engineering, acoustics, electromagnetic…s, meteorology, biology, environmental and other applied sciences. Basic analytic questions and tools are introduced, as well as a wide variety of concepts, methods and approaches to formulate and solve inverse problems. OCTAVE /MATLAB® codes are included, which serve as a first step towards simulations and more sophisticated inversion or data assimilation algorithms.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neural Fields | Theory and Applications | Stephen Coombes (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783662515112 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Neural Fields : Theory and Applications
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Neural field theory has a long-standing tradition in the mathematical and computational neurosciences. Beginning almost 50 years ago with seminal work by Griffiths and culminating in the 1970ties with the models of Wilson and Cowan, Nunez and Amar…i, this important research area experienced a renaissance during the 1990ties by the groups of Ermentrout, Robinson, Bressloff, Wright and Haken. Since then, much progress has been made in both, the development of mathematical and numerical techniques and in physiological refinement und understanding. In contrast to large-scale neural network models described by huge connectivity matrices that are computationally expensive in numerical simulations, neural field models described by connectivity kernels allow for analytical treatment by means of methods from functional analysis. Thus, a number of rigorous results on the existence of bump and wave solutions or on inverse kernel construction problems are nowadays available. Moreover, neural fields provide an important interface for the coupling of neural activity to experimentally observable data, such as the electroencephalogram (EEG) or functional magnetic resonance imaging (fMRI). And finally, neural fields over rather abstract feature spaces, also called dynamic fields, found successful applications in the cognitive sciences and in robotics. Up to now, research results in neural field theory have been disseminated across a number of distinct journals from mathematics, computational neuroscience, biophysics, cognitive science and others. There is no comprehensive collection of results or reviews available yet. With our proposed book Neural Field Theory, we aim at filling this gap in the market. We received consent from some of the leading scientists in the field, who are willing to write contributions for the book, among them are two of the founding-fathers of neural field theory: Shun-ichi Amari and Jack Cowan.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Neural field theory has a long-standing tradition in the mathematical and computational neurosciences. Beginning almost 50 years ago with seminal work by Griffiths and culminating in the 1970ties with the models of Wilson and Cowan, Nunez and Amari, this… important research area experienced a renaissance during the 1990ties by the groups of Ermentrout, Robinson, Bressloff, Wright and Haken. Since then, much progress has been made in both, the development of mathematical and numerical techniques and in physiological refinement und understanding. In contrast to large-scale neural network models described by huge connectivity matrices that are computationally expensive in numerical simulations, neural field models described by connectivity kernels allow for analytical treatment by means of methods from functional analysis. Thus, a number of rigorous results on the existence of bump and wave solutions or on inverse kernel construction problems are nowadays available. Moreover, neural fields provide an important interface for the coupling of neural activity to experimentally observable data, such as the electroencephalogram (EEG) or functional magnetic resonance imaging (fMRI). And finally, neural fields over rather abstract feature spaces, also called dynamic fields, found successful applications in the cognitive sciences and in robotics. Up to now, research results in neural field theory have been disseminated across a number of distinct journals from mathematics, computational neuroscience, biophysics, cognitive science and others. There is no comprehensive collection of results or reviews available yet. With our proposed book Neural Field Theory, we aim at filling this gap in the market. We received consent from some of the leading scientists in the field, who are willing to write contributions for the book, among them are two of the founding-fathers of neural field theory: Shun-ichi Amari and Jack Cowan.
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