Cognitive Phase Transitions in the Cerebral Cortex - Enhancing the Neuron Doctrine by Modeling Neural Fields
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This intriguing book was born out of the many discussions the authors had in the past 10 years about the role of scale-free structure and dynamics in producing intelligent behavior in brains.The microscopic dynamics of neural networks is well described by the prevailing paradigm based in a narrow interpretation of the neuron doctrine. This book broadens the doctrine by incorporating the dynamics of neural fields, as first revealed by modeling with differential equations (K-sets). The book broadens that approach by application of random graph theory (neuropercolation). The book concludes with diverse commentaries that exemplify the wide range of mathematical/conceptual approaches to neural fields.This book is intended for researchers, postdocs, and graduate students, who see the limitations of network theory and seek a beachhead from which to embark on mesoscopic and macroscopic neurodynamics.
N° de ref. del artículo 9783032002419
- Título
- Cognitive Phase Transitions in the Cerebral Cortex - Enhancing the Neuron Doctrine by Modeling Neural Fields
- Autor
- Robert Kozma
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032002419
- ISBN 13
- 9783032002419
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 727 gramos
- Dimensiones
- 241x160x26 mm
This intriguing book was born out of the many discussions the authors had in the past 10 years about the role of scale-free structure and dynamics in producing intelligent behavior in brains.
The microscopic dynamics of neural networks is well described by the prevailing paradigm based in a narrow interpretation of the neuron doctrine. This book broadens the doctrine by incorporating the dynamics of neural fields, as first revealed by modeling with differential equations (K-sets). The book broadens that approach by application of random graph theory (neuropercolation). The book concludes with diverse commentaries that exemplify the wide range of mathematical/conceptual approaches to neural fields.
This book is intended for researchers, postdocs, and graduate students, who see the limitations of network theory and seek a beachhead from which to embark on mesoscopic and macroscopic neurodynamics.
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De la contraportada
This intriguing book was born out of the many discussions the authors had in the past 10 years about the role of scale-free structure and dynamics in producing intelligent behavior in brains.
The microscopic dynamics of neural networks is well described by the prevailing paradigm based in a narrow interpretation of the neuron doctrine. This book broadens the doctrine by incorporating the dynamics of neural fields, as first revealed by modeling with differential equations (K-sets). The book broadens that approach by application of random graph theory (neuropercolation). The book concludes with diverse commentaries that exemplify the wide range of mathematical/conceptual approaches to neural fields.
This book is intended for researchers, postdocs, and graduate students, who see the limitations of network theory and seek a beachhead from which to embark on mesoscopic and macroscopic neurodynamics.
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