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読書ガイド
対象読者
高学年と初期大学院の計算神経科学向け。個別の発火細胞から集団の振舞いへ進み、生物学の問いを形式モデルにつなぐ。発火図の再現だけでなく、計算が仮定し予測する内容を説明したい読者に合う。
前提知識
微分方程式、確率、初歩の線形代数が必要。細胞の神経科学が解釈を助ける。Pythonは演習に役立つが、中心の条件はモデルの数学的な理解である。
扱う内容
単一ニューロン、膜動力学、発火から確率モデル、符号化、推定、ネットワークへ進む。Hodgkin-HuxleyとHopfieldなどの古典と一般化線形モデルや意思決定を結び、Pythonが選んだ章の探索を支える。
使い方
単純な細胞モデルが何を保存し何を捨てるか書く。入力変更の前に応答を予測し、時間刻みと乱数を変えて数値的な現象を分ける。同じ問いで機序モデルと統計モデルを比べる。要約と演習で推論を再構成し、適合の成功を生物的機序の同定とは考えない。
版と出典
EPFLの許諾された全文はCambridge University Pressの著作権を明示する。無料閲覧を認めるが複製は出版社の許可を要しCCは推定しない。演習ソフトの別許諾を本文へ流用せず、未確認の紙版番号も付けない。
