Computational Modeling Methods for Neuroscientists (Computational Neuroscience)

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9780262013277: Computational Modeling Methods for Neuroscientists (Computational Neuroscience)
Review:

"[S]uccessfully integrated data-driven modeling with experimental work...all of the material is accessible to experimentalists." -- Mathematical Reviews "Neuroscientists with a computational background will benefit most from this book, and will find it a comprehensive source of information on how to build and critically assess neuron models at many levels of description." -- Giancarlo La Camera, The Quarterly Review of Biology

From the Publisher:

This book offers an introduction to current methods in computational modeling in neuroscience. The book describes realistic modeling methods at levels of complexity ranging from molecular interactions to large neural networks. A "how to" book rather than an analytical account, it focuses on the presentation of methodological approaches, including the selection of the appropriate method and its potential pitfalls. It is intended for experimental neuroscientists and graduate students who have little formal training in mathematical methods, but it will also be useful for scientists with theoretical backgrounds who want to start using data-driven modeling methods. The mathematics needed are kept to an introductory level; the first chapter explains the mathematical methods the reader needs to master to understand the rest of the book. The chapters are written by scientists who have successfully integrated data-driven modeling with experimental work, so all of the material is accessible to experimentalists. The chapters offer comprehensive coverage with little overlap and extensive cross-references, moving from basic building blocks to more complex applications.ContributorsPablo Achard, Haroon Anwar, Upinder S. Bhalla, Michiel Berends, Nicolas Brunel, Ronald L. Calabrese, Brenda Claiborne, Hugo Cornelis, Erik De Schutter, Alain Destexhe, Bard Ermentrout, Kristen Harris, Sean Hill, John R. Huguenard, William R. Holmes, Gwen Jacobs, Gwendal LeMasson, Henry Markram, Reinoud Maex, Astrid A. Prinz, Imad Riachi, John Rinzel, Arnd Roth, Felix Schurmann, Werner Van Geit, Mark C. W. van Rossum, Stefan Wils

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1.

Editorial: The MIT Press (2009)
ISBN 10: 0262013274 ISBN 13: 9780262013277
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Descripción The MIT Press, 2009. Estado de conservación: New. Brand New, Unread Copy in Perfect Condition. A+ Customer Service! Summary: A guide to computational modeling methods in neuroscience, covering a range of modeling scales from molecular reactions to large neural networks. Nº de ref. de la librería ABE_book_new_0262013274

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Editorial: The MIT Press (2009)
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Descripción The MIT Press, 2009. Hardcover. Estado de conservación: New. book. Nº de ref. de la librería 0262013274

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Erik De Schutter
Editorial: MIT Press (2009)
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Erik De Schutter
Editorial: MIT Press
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 2009. Hardback. Estado de conservación: New. 226 x 183 mm. Language: English . Brand New Book. This book offers an introduction to current methods in computational modeling in neuroscience. The book describes realistic modeling methods at levels of complexity ranging from molecular interactions to large neural networks. A how to book rather than an analytical account, it focuses on the presentation of methodological approaches, including the selection of the appropriate method and its potential pitfalls. It is intended for experimental neuroscientists and graduate students who have little formal training in mathematical methods, but it will also be useful for scientists with theoretical backgrounds who want to start using data-driven modeling methods. The mathematics needed are kept to an introductory level; the first chapter explains the mathematical methods the reader needs to master to understand the rest of the book. The chapters are written by scientists who have successfully integrated data-driven modeling with experimental work, so all of the material is accessible to experimentalists. The chapters offer comprehensive coverage with little overlap and extensive cross-references, moving from basic building blocks to more complex applications. ContributorsPablo Achard, Haroon Anwar, Upinder S. Bhalla, Michiel Berends, Nicolas Brunel, Ronald L. Calabrese, Brenda Claiborne, Hugo Cornelis, Erik De Schutter, Alain Destexhe, Bard Ermentrout, Kristen Harris, Sean Hill, John R. Huguenard, William R. Holmes, Gwen Jacobs, Gwendal LeMasson, Henry Markram, Reinoud Maex, Astrid A. Prinz, Imad Riachi, John Rinzel, Arnd Roth, Felix Schurmann, Werner Van Geit, Mark C. W. van Rossum, Stefan Wils. Nº de ref. de la librería AAH9780262013277

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Editorial: MIT Press Ltd, United States (2009)
ISBN 10: 0262013274 ISBN 13: 9780262013277
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 2009. Hardback. Estado de conservación: New. 226 x 183 mm. Language: English . Brand New Book. This book offers an introduction to current methods in computational modeling in neuroscience. The book describes realistic modeling methods at levels of complexity ranging from molecular interactions to large neural networks. A how to book rather than an analytical account, it focuses on the presentation of methodological approaches, including the selection of the appropriate method and its potential pitfalls. It is intended for experimental neuroscientists and graduate students who have little formal training in mathematical methods, but it will also be useful for scientists with theoretical backgrounds who want to start using data-driven modeling methods. The mathematics needed are kept to an introductory level; the first chapter explains the mathematical methods the reader needs to master to understand the rest of the book. The chapters are written by scientists who have successfully integrated data-driven modeling with experimental work, so all of the material is accessible to experimentalists. The chapters offer comprehensive coverage with little overlap and extensive cross-references, moving from basic building blocks to more complex applications. ContributorsPablo Achard, Haroon Anwar, Upinder S. Bhalla, Michiel Berends, Nicolas Brunel, Ronald L. Calabrese, Brenda Claiborne, Hugo Cornelis, Erik De Schutter, Alain Destexhe, Bard Ermentrout, Kristen Harris, Sean Hill, John R. Huguenard, William R. Holmes, Gwen Jacobs, Gwendal LeMasson, Henry Markram, Reinoud Maex, Astrid A. Prinz, Imad Riachi, John Rinzel, Arnd Roth, Felix Schurmann, Werner Van Geit, Mark C. W. van Rossum, Stefan Wils. Nº de ref. de la librería AAH9780262013277

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7.

Erik de De Schutter (Editor)
Editorial: The MIT Press (2009)
ISBN 10: 0262013274 ISBN 13: 9780262013277
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Descripción The MIT Press, 2009. Hardcover. Estado de conservación: New. 1. Nº de ref. de la librería DADAX0262013274

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8.

Editor-Erik de De Schutter
Editorial: The MIT Press (2009)
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Descripción The MIT Press, 2009. Hardcover. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería SONG0262013274

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DE SCHUTTER
ISBN 10: 0262013274 ISBN 13: 9780262013277
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Herb Tandree Philosophy Books
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Descripción 2009. Hardback. Estado de conservación: NEW. 9780262013277 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Nº de ref. de la librería HTANDREE01142283

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10.

Erik E. De Schutter
ISBN 10: 0262013274 ISBN 13: 9780262013277
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(Wilmington, DE, Estados Unidos de America)
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Descripción 2009. Hardcover. Estado de conservación: New. 179mm x 26mm x 235mm. Hardcover. networks. A guide to computational modeling methods in neuroscience, covering a range of modeling scales from molecular reactions to large neural networks.Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 419 pages. 0.826. Nº de ref. de la librería 9780262013277

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