Analyse d'un modèle de neurone 2D: Input constant

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Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.

Modèles d'intégration et d'incendie généralisés

Explore le modèle d'intégration et d'incendie généralisé et le modèle d'intégration et d'incendie non linéaire.

Seuil dans le modèle Hodgkin-Huxley

Explore le seuil de tir dans le modèle Hodgkin-Huxley et le comportement des neurones sous différentes entrées actuelles.

Modèles et données

Couvre l'optimisation des modèles neuronaux pour le codage et le décodage dans les neurosciences computationnelles.

Systèmes linéaires en 2D : Stabilité

Explore la stabilité dans les systèmes 2D linéaires, couvrant les points fixes, les champs vectoriels et les portraits de phase.

Systèmes dynamiques : cartes et stabilité

Explore les cartes unidimensionnelles, les solutions périodiques et les bifurcations dans les systèmes dynamiques.

Seuil de tir dans les modèles 2D

Explore les seuils de tir dans les modèles de neurones 2D, l'entrée des impulsions, l'initiation retardée des pics et le modèle FitzHugh-Nagumo.

Portraits de phase et modèles Predator-Prey

Explore les portraits de phase dans les systèmes 2D et la dynamique des modèles prédateurs-proies.

Estimation des paramètres

Explore l'estimation des paramètres dans les modèles neuronaux, en mettant l'accent sur l'optimisation quadratique et l'ajustement linéaire.

Modèles comparatifs : Dendrites actives

Explore les modèles compartimentés en neurosciences computationnelles, en se concentrant sur les dendrites actives et les résultats expérimentaux.