Introducing Computation to Neuroscience (eBook)

Selected Papers of George Gerstein
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2022 | 1st ed. 2023
XIII, 548 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-87447-6 (ISBN)

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Introducing Computation to Neuroscience -
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This book brings together a selection of papers by George Gerstein, representing his long-term endeavor of making neuroscience into a more rigorous science inspired by physics, where he had his roots. Professor Gerstein was many years ahead of the ?eld, consistently striving for quantitative analyses, mechanistic models, and conceptual clarity.  In doing so, he pioneered Computational Neuroscience, many years before the term itself was born.  The overarching goal of George Gerstein's research was to understand the functional organization of neuronal networks in the brain. The editors of this book have compiled a selection of George Gerstein's many seminal contributions to neuroscience--be they experimental, theoretical or computational--into a single, comprehensive volume .The aim is to provide readers with a fresh introduction of these various concepts in the original literature.  The volume is organized  in a series of chapters by subject, ordered in time, each one containing one or more of George Gerstein's papers.



Ad Aertsen is Professor of Neurobiology and Biophysics, Bernstein Center Freiburg, University of Freiburg

Sonja Grün is Professor for Theoretical Systems Neurobiology, RWTH Aachen University

Pedro E. Maldonado is Professor of Neuroscience, University of Chile

Günther Palm is Professor, Institute for Neural Information Processing, Ulm University     


Erscheint lt. Verlag 10.11.2022
Reihe/Serie Springer Series in Computational Neuroscience
Springer Series in Computational Neuroscience
Zusatzinfo XIII, 548 p. 253 illus., 29 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Geisteswissenschaften Geschichte
Medizin / Pharmazie Studium
Naturwissenschaften Biologie
Schlagworte Computational Neuroscience • cross correlation analysis • george gerstein • History of Neuroscience • neuronal assembly coding • neuronal network modeling • neuronal networks • Neuroscience methods • stochastic neuronal models
ISBN-10 3-030-87447-8 / 3030874478
ISBN-13 978-3-030-87447-6 / 9783030874476
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