Méthodes Mathématiques pour les Neurosciences

Nous présentons dans ce cours quelques outils mathématiques qui interviennent de manière systématique dans de nombreux problèmes de modélisation en neurosciences. Sans trahir la rigueur mathématique,le cours s'efforcera de mettre en valeur l'applicabilité aux neurosciences des concepts présentés. Le cours sera complété par des séances d'exercices et de programmation sous Scilab,Matlab ou Maple.

Disciplines : ,,
Mots-clés : neuroscience,neuroscience,calcul formel,symbolic computation,électrophysiologie des neurones,electrophysiology of neurons,système dynamique,dynamic system,bifurcation,bifurcation,excitabilité neuronale,neuronal excitability,bruit blanc,white noise,mouvement brownien,Brownian motion,intégrale stochastique,stochastic integral,équations différentielles stochastiques,stochastic differential equations,fuscia
Type de ressource : exercise,lecture,exam
Niveau : master
Publics visés : learner
Proposition d'utilisation : Les pré requis sont une bonne connaissance du calcul différentiel et du calcul des probabilités dans le cadre de la théorie de la mesure. Répartition : 32h de cours - 16h de TP,The prerequisites to the course are a good knowledge of differential calculus and probability theory from the viewpoint of measure theory.  Course consists of 32h lectures and 16h of problem sessions
Auteurs ou éditeurs : Olivier Faugeras,Ecole Nationale Supérieure,Jonathan Touboul,Romain Veltz