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Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften I

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#20611 / #1

Seit SS 2018

English

Stochastic Processes in Neuroscience I
Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften I

5

Stannat, Wilhelm

Benotet

Mündliche Prüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät II

Institut für Mathematik

Keine Angabe

Mathe

Kontakt


MA 5-1

Stannat, Wilhelm

wilhelm.stannat@tu-berlin.de

Keine Angabe

Lernergebnisse

Participants will learn basic concepts, their theoretical foundation, and the most common models of stochastic processes used in computational neuroscience to model noisy neural systems. Participants will learn basic techniques to analyze the stochastic behavior of single neurons and neural systems both qualitatively and quantitatively. Participants will also learn basic simulation techniques for stochastic neural systems and how to evaluate simulation output. Participants will learn to adapt models to new problems as well as to develop new models of neural systems.

Lehrinhalte

This module provides basic knowledge about the mathematical modeling, analysis and numerical simulation of neural systems under the influence of noise using stochastic processes. Specific topics addressed are: continuous time Markov chains, diffusion approximation, mean-field theories for simple neural networks, Brownian motion, stochastic integration, stochastic differential equations , stochastic models for single neurons (stochastic integrate-and-fire models, random oscillators)

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Stochastische Prozesse in den NeurowissenschaftenVL3236 L 209WiSe/SoSeKeine Angabe2
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
30.0h(~1 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Preparation and follow-up15.06.0h90.0h
Exam Preparation15.02.0h30.0h
120.0h(~4 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 150.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 5 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Lecture

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Wahrscheinlichkeitstheorie I

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Oral exam

Sprache(n)

English, German

Dauer/Umfang

ca. 30 min.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Standard

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Ermentrout, Terman, Foundations of Mathematical Neuroscience, Springer 2010
Klenke, Probability Theory - a comprehensive course, Springer 2008
Lang, Lord, Stochastic Methods in Neuroscience, Oxford University Press 2009
Oksendal, Stochastic Differential Equations, Springer 2010

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Mathematik (B. Sc.)115SS 2018SoSe 2025
Mathematik (M. Sc.)115SS 2018SoSe 2025
Technomathematik (B. Sc.)115SS 2018SoSe 2025
Technomathematik (M. Sc.)115SS 2018SoSe 2025
Wirtschaftsmathematik (B. Sc.)115SS 2018SoSe 2025
Wirtschaftsmathematik (M. Sc.)115SS 2018SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe