Mathematische Aspekte der Neuronenmodellierung und Simulation
- Ort und Zeit: Di 14-16 in INF 368, 432
- Übung: Mi 11-13 in INF 350 (OMZ), U011 (Beginn: 25.04.2012)
Voraussetzungen
Numerik I oder entsprechendes mathematisches Verständnis, Grundkenntnisse in einem der Fächer Biologie, Medizin oder Physiologie.Vorlesung
Vorlesungen auf Folie
Einführung in Modellierung und Simulation in den NeurowissenschaftenGrundlagen -- Funktionelle Neuroanatomie und -physiologie
Das Hodgkin-Huxley Modell und Ionenkanäle
Die restlichen Vorlesungen mit vorwiegend Tafelanschrift sind in Zukunft als Skriptum verfügbar.
Übungen
Einführung C++ für Wissenschaftliches Rechnen (Folien, pdf) (farbreduzierte Druckversion, pdf)Blatt1 (pdf) [Hinweise zum Arbeiten mit Octave]
Blatt2 (pdf) [Quellcode des Izhikevich-Modells: izhikevich.m]
Blatt3 (pdf)
Blatt4 (pdf) [Paper zum IFAdEx]
Blatt5 (pdf)
Blatt6 (pdf)
Blatt7 (pdf)
Blatt8 (pdf)
Blatt9 (pdf)
Blatt10 (pdf) [Code für das Leaky Integrate-and-Fire Neuron]
Remote-Arbeiten im Pool
Login von einem Linux-Rechner mit Umleitung der Grafikausgabe auf den lokalen Client:
ssh -X neuroYYY@pool.iwr.uni-heidelberg.de
YYY ist die Nutzerkennung einzutragen.
Nach dem Einloggen landet man auf dem Rechner cip53 (pool). Damit nicht alle auf
diesem Rechner arbeiten, ist es sinnvoll, sich auf einem der weiteren Rechner
einzuloggen. Diese haben die Namen cip01 bis cip52:
ssh -X neuroYYY@cipXX
XX den
letzten beiden Ziffern der Nutzerkennung YYY entspricht.
Login von einem Windows-Rechner mit Umleitung der grafischen Ausgabe ist etwas
komplizierter, da man einen X-Server für Windows benötigt. Die einfachste
Möglichkeit scheint, sich die Windows-X-Server-Implementierung xming
zu installieren sowie den ssh-client putty. Näheres dazu
diskutieren wir über die Mailingliste, die Infos können im dortigen
Archiv nachgelesen werden.
Literatur
- C. Koch: Biophysics of Computation: Information Processing in Single Neurons, Oxford University Press, 1999
- W. Gerstner and W. Kistler: Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations, Plasticity, Cambridge University Press, 2006 (Online verfügbar)
- P. Dayan and L.F. Abbott: Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems, MIT Press, 2001
- A. Scott: Neuroscience: A Mathematical Primer, Springer, 2002
