LV-Nummer 3236 L 209
Ansprechpartner Stannat, Wilhelm
Schwalger, Tilo
Verantwortlich Stannat, Wilhelm
Schwalger, Tilo
Dozierend Stannat, Wilhelm
Schwalger, Tilo
Zugeordnet zu Technische Universität Berlin
Fakultät II
    ↳ Institut für Mathematik
        ↳ 32365400 FG S-Professur Mathematische Stochastik / Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften
URL https://isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=21817
Label
Module
Verlaufsplanzuordnungen
Stupo/VertiefungsrichtungGültig seitFS
[PO] Mathematik (B. Sc.) - Bachelor Mathematik 2014 2-4
[PO] Mathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 1-3
[VTR] Mathematik (B. Sc.) - Bachelor Mathematik 2014 Differentialgleichungen, Funktionalanalysis, Nichtlineare Optimierung, Modellierung Keine angegeben
[VTR] Technomathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 Physikalische Ingenieurwissenschaft Keine angegeben
[VTR] Technomathematik (B. Sc.) - Bachelor Technomathematik 2014 Technisches Gebiet - Physikalische Ingenieurwissenschaft 4-6
[VTR] Technomathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 Elektrotechnik Keine angegeben
[VTR] Technomathematik (B. Sc.) - Bachelor Technomathematik 2014 Technisches Gebiet - Verkehrswesen 4-6
[VTR] Technomathematik (B. Sc.) - Bachelor Technomathematik 2014 Technisches Gebiet - Maschinenbau 4-6
[PO] Wirtschaftsmathematik (B. Sc.) - Bachelor Wirtschaftsmathematik 2014 4-6
[PO] Technomathematik (B. Sc.) - Bachelor Technomathematik 2014 4-6
[VTR] Mathematik (B. Sc.) - Bachelor Mathematik 2014 Diskrete Mathematik und Algebra Keine angegeben
[PO] Wirtschaftsmathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 1-3
[VTR] Mathematik (B. Sc.) - Bachelor Mathematik 2014 Geometrie und Mathematische Physik Keine angegeben
[PO] Technomathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 1-3
[VTR] Mathematik (B. Sc.) - Bachelor Mathematik 2014 Numerische Mathematik Keine angegeben
[VTR] Technomathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 Maschinenbau Keine angegeben
[VTR] Technomathematik (M. Sc.) - StuPO 2014 Verkehrswesen Keine angegeben
[VTR] Technomathematik (B. Sc.) - Bachelor Technomathematik 2014 Technisches Gebiet - Elektrotechnik 4-6
[VTR] Mathematik (B. Sc.) - Bachelor Mathematik 2014 Stochastik und Finanzmathematik Keine angegeben
[KO] test 4-6
Semester WS 2020/21
Alle Veranstaltungen im Kurs
Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften

Termine (15)


Do., 05.11.2020 - Do., 25.02.2021

14:00 Uhr - 16:00 Uhr

Keine Räume/Campus
Einzeltermine ausklappen

Do.

02.11.2020 – 08.11.2020 (SW 3)


Jedes Lehrformat bekommt eine Farbe

Jeder Campus bekommt eine Farbe
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
Mo., 02.11.2020
Di., 03.11.2020
Mi., 04.11.2020
Do., 05.11.2020
(Buchung)
3236 L 209

Vorlesung

Termingruppe 1

32365400 FG S-Professur Mathematische Stochastik / Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften


05.11.2020, 14:00 Uhr - 16:00 Uhr

Ohne Raum
Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften (Vorlesung)
VL

Fr., 06.11.2020

Bemerkung

(eng. Stochastic Processes in Neuroscience)

Unterrichtssprache in Absprache mit den Teilnehmenden


Inhalt

-Punktprozesse und statistische Beschreibung von Spike trains, 

-Modelle fuer synaptischen Input, 

-Diffusionsapproximationen, 

-Stochastische Differenzialgleichungen, 

-Fokker-Planck Gleichung, 

-Stochastische Integrate-and-fire Neuronenmodelle,  

-Neuronales Kodieren und Elemente der Informationstheorie

-Netzwerke von spikenden Neuronen und Mean-field Theorien

-Stochastische Kognitive Modelle: Entscheidungsfindung, multistabile Wahrnehmung und Arbeitsgedaechtnis


Literatur

Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie, Springer 2008, Oksendal: Stochastic Differential Equations, Springer 2010

Lang, Lord : Stochastic Methods in Neuroscience, Oxford University Press 2009; Ermentout, Terman: Foundations of Mathematical Neuroscience, Springer 2010.

Stannat: VL Skript: Stochastic processes in Neuroscience (SoSe 2016)

Gerstner, Kistler, Naud, Paninski: Neuronal Dynamics, Cambridge University Press 2014; 

Dayan, Abbott: Theoretical Neuroscience, MIT Press 2001; 

Gabbiani, Cox: Mathematics for Neuroscientists, Academic Press 2010


Voraussetzungen

Kenntnisse in Stochastik auf dem Niveau einer einführenden Veranstaltung


Lerninhalte

Diffusionsapproximationen

Brownsche Bewegung, stochastische Integration und stochastische Differentialgleichungen

Stochastische Modelle für einzelne Neuronen 

Stochastische Modelle für Netzwerke von Neuronen