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出版者:The MIT Press

作者:Eugene M. Izhikevich

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2010-3-31

价格:USD 32.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262514200

丛书系列:

图书标签:

• neuroscience
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《神经科学中的动力学系统：探索大脑活动的涌现规律》 神经科学是研究生命中最复杂、最迷人的系统之一——大脑。从微观的神经元活动到宏观的认知功能，理解这些系统是如何运作的，是科学界长期以来不懈追求的目标。然而，大脑的非线性、动态和高度互联的本质，使得传统的研究方法往往难以捕捉其精髓。《神经科学中的动力学系统：探索大脑活动的涌现规律》一书，旨在为读者提供一个强大的理论框架，以理解神经系统如何通过动力学过程产生复杂的行为。 本书并非直接介绍已有的研究成果，而是深入剖析一套分析方法论，揭示如何将动力学系统的概念和工具应用于神经科学的研究。它将带领读者穿越数学理论的海洋，但其最终目标是清晰而直观地展示这些理论如何为我们理解神经活动提供新的视角。 核心理念与方法论 本书的核心在于“动力学系统”这一概念。它将神经元、神经回路乃至整个大脑视为由相互作用的组件构成的动态系统。这些系统并非静态地存在，而是随着时间推移而演变，其状态不断变化。理解这些演变轨迹，以及导致这些演变的基本规则，是本书的重点。 非线性动力学： 神经系统是典型的非线性系统。这意味着输入和输出之间不存在简单的比例关系。微小的扰动可能引发巨大的改变，而全局的行为也并非简单的局部活动之和。《神经科学中的动力学系统》将深入探讨非线性动力学方程，如微分方程和差分方程，如何模型化神经元的兴奋性、突触传递以及网络中的信息处理。读者将学习到如何识别和分析系统的吸引子（如不动点、极限环、混沌吸引子），理解它们如何对应于不同的神经活动模式，例如稳定状态、周期性振荡或看似随机的活动。 相空间分析： 为了可视化和理解系统的动态演变，本书引入了相空间的概念。相空间是所有可能状态的集合，系统的动态轨迹则在相空间中描绘出来。通过分析相空间中的结构，例如是否存在稳定的节点、周期性轨道或混沌区域，我们可以推断神经系统的功能特性。例如，大脑在执行特定任务时，其活动可能会在相空间中沿着特定的轨迹演进，最终收敛到一个与该任务相关的吸引子。 参数化分析与分岔理论： 神经系统的行为对内部参数（如突触强度、离子通道的开放概率）和外部输入（如感官刺激）的变化非常敏感。分岔理论是本书的另一关键组成部分，它研究当系统参数缓慢变化时，系统状态如何发生定性改变，例如从稳定状态到周期性振荡，或从有序到混沌。这对于理解大脑如何根据环境变化进行适应性调整，以及某些神经疾病（如癫痫）的发生机制，具有重要意义。 网络动力学： 大脑是一个高度互联的网络，神经元的集体行为是其功能的基石。本书将探讨如何将动力学系统的框架应用于分析大规模神经网络的活动。从简单的耦合振子模型到复杂的全脑模型，读者将学习如何利用网络拓扑结构、连接强度和神经元耦合方式来预测和解释大规模神经活动的涌现模式，例如大脑节律、同步振荡以及信息在网络中的传播。 从微观到宏观的建模： 《神经科学中的动力学系统》强调了从基本单元（如单个神经元）到复杂系统（如整个大脑）的建模桥梁。它将展示如何构建描述单个神经元活动的模型（如Hodgkin-Huxley模型、Integrate-and-Fire模型），然后如何将这些模型耦合起来，形成网络模型，并最终尝试解释更高级的认知功能，如决策、学习和记忆。 本书的独特价值 与许多侧重于实验数据分析或特定神经科学领域的研究书籍不同，《神经科学中的动力学系统》提供了一个通用的、概念性的分析工具箱。它不直接告诉您“大脑是如何记忆的”，而是提供一种思考“记忆是如何在神经活动动态过程中涌现的”的框架。 理论的严谨性与应用的普适性： 本书在数学表述上力求严谨，同时又强调这些理论在神经科学研究中的实际应用。它旨在培养读者独立分析复杂神经现象的能力，而不是仅仅被动接受既有结论。 跨学科的视角： 动力学系统的方法论起源于物理学、工程学等领域，将其引入神经科学，为跨学科研究提供了坚实的基础。本书将帮助神经科学家掌握一套新的分析语言，并促进与数学家、物理学家和计算机科学家的交流。 启发新的研究方向： 通过对神经活动内在动力学规律的深刻理解，本书有望激发读者提出新的假说，设计新的实验，从而推动神经科学研究进入新的阶段。对于那些希望深入理解大脑功能背后普适性原理的读者而言，本书无疑是一本宝贵的参考。 《神经科学中的动力学系统：探索大脑活动的涌现规律》是一次深入的理论探索，它提供了一种理解大脑复杂性的新途径。通过掌握动力学系统的强大工具，读者将能够更清晰地洞察神经活动的涌现规律，并为理解意识、认知和行为的奥秘奠定坚实的理论基础。

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这本书的出现，简直是我多年来在理解神经科学模型时如坠五里雾中的一束光。我一直对大脑如何运作，尤其是从细胞和分子层面到宏观行为的这种复杂跃迁感到着迷，但传统的生理学和解剖学书籍，虽然基础扎实，却往往在解释动态和涌现现象时显得力不从心。直到我翻开《Dynamical Systems in Neuroscience》，才发现原来数学工具，尤其是动力学系统的理论，能如此精准地刻画神经活动的本质。这本书并非仅仅是堆砌公式，而是巧妙地将抽象的数学概念与具体的神经科学问题紧密结合。例如，作者在介绍Hodgkin-Huxley模型时，不仅仅是展示了那组经典的微分方程，更是深入剖析了这些方程如何描述离子通道的开关，以及这些开关的集体行为如何导致神经元发放动作电位的非线性特征。更让我惊喜的是，书中还探讨了如何利用相空间分析来理解神经信号的传播和整合，这让我以前那些零散的关于神经振荡和同步的直觉有了坚实的理论基础。它让我意识到，神经元的放电模式并非孤立事件，而是整个神经网络动力学景观中的一个轨迹。阅读过程中，我常常会停下来，尝试在脑海中勾勒出作者所描述的相图，想象着不同状态之间的转换，以及这些转换如何对应着大脑的感知、决策和学习等过程。这本书的逻辑清晰，从基础的单神经元模型，逐步过渡到多神经元网络的复杂动力学，循序渐进，即使是对动力学系统理论初学者也相当友好，但同时又足够深入，能够满足经验丰富的研究者的需求。它成功地弥合了物理学和生物学之间的鸿沟，为理解生命中最复杂的系统提供了全新的视角。

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我对这本书的整体评价是，它不仅仅是一本教科书，更像是一本思想的启迪录。我一直觉得，神经科学研究的最终目标是理解意识的产生，而要做到这一点，我们必须能够构建出能够模拟甚至“模拟”出意识活动的模型。这本书为我们提供了实现这一目标的强大理论框架。《Dynamical Systems in Neuroscience》在处理涌现现象方面做得尤为出色。它解释了如何从看似简单的规则和相互作用中涌现出复杂、不可预测的行为，这对于理解大脑这种高度互联的系统至关重要。书中对吸引子、分岔和混沌的探讨，让我对神经振荡的起源有了更深刻的理解。我特别欣赏作者关于吸引子在记忆和模式识别中的作用的阐述，这就像是在说，大脑的记忆并非存储在一个个特定的“盒子”里，而是存在于一种稳定、可重复的动力学状态中。当接收到相似的输入时，大脑就能“收敛”到相同的记忆状态。这种类比非常形象，也让我对机器学习中的神经网络模型有了更深的哲学思考。此外，书中关于噪声在神经系统中的作用的讨论也令我耳目一新。过去我常常将噪声视为干扰，但作者却阐述了噪声如何能够增强信号、触发相变，甚至在某些情况下对于神经系统的鲁棒性和适应性至关重要。这完全颠覆了我对“随机性”的认知。这本书的写作风格非常严谨，但又不失生动，作者会用各种巧妙的比喻来帮助读者理解抽象的概念，例如将复杂的神经回路比作一个“动态景观”，吸引子就是这个景观中的“山谷”。这种将数学语言转化为直观理解的方式，是这本书最宝贵的财富之一。

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在寻求更深层次的神经科学理解的过程中，《Dynamical Systems in Neuroscience》这本书，无疑是我近期阅读中最具启发性的一本书。它为我提供了一种全新的视角，来审视大脑的复杂性。我一直对大脑如何处理和存储海量的信息感到着迷，而这本书的动力学系统方法，恰好提供了一个强大的解释框架。它将大脑比作一个巨大的、高度互联的动态系统，其中信息如同能量一样在系统中流动和转化。我尤其被书中关于“模式形成”和“模式识别”的动力学解释所吸引。它解释了如何从简单的神经元激活模式中涌现出复杂的行为，例如识别一张人脸或者理解一句话。这本书的魅力在于，它能够将看似随机的神经信号，通过动力学方程的约束，转化为有组织、有规律的活动模式。我特别欣赏作者在书中对“临界性”和“边缘混沌”的讨论。它揭示了大脑为何倾向于工作在接近混沌的边缘，以便在保持对输入的敏感性的同时，又不至于完全失去控制。这种“临界操作”的思想，对于理解大脑的信息处理效率和稳定性具有重要的意义。书中通过大量的例子和清晰的数学推导，帮助读者理解这些抽象的概念，并且能够将它们应用到实际的神经科学问题中。它不仅仅是传授知识，更是一种思维方式的培养，引导读者用动态的眼光去看待大脑。

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说实话，在接触《Dynamical Systems in Neuroscience》之前，我对许多神经科学的研究方法都感到一种“隔膜”。总觉得理论物理的严谨和生物学的复杂性之间存在着一道难以逾越的鸿沟。然而，这本书的出现，彻底打消了我的顾虑。它以一种令人惊叹的方式，将动力学系统的普适性原理，巧妙地应用于分析神经系统的行为。我尤其对书中对“混沌动力学”在神经科学中的意义的探讨感到震撼。过去我常常认为混沌是不可预测的，是需要避免的，但这本书却揭示了混沌在神经信息处理中的潜在作用。它解释了混沌系统如何能够高效地编码和传递信息，以及如何产生具有高度鲁棒性和适应性的行为。例如，作者在讨论感觉输入的编码时，提出混沌系统能够对输入信号做出高度敏感的响应，即使是微小的变化也能被放大，从而实现精细的信息分辨。这让我联想到大脑是如何处理如此复杂和多变的环境信息的。此外，书中对“非线性动力学”的深入讲解，也让我理解了为什么神经系统会表现出如此丰富的行为模式。非线性使得简单的输入能够产生复杂的输出，也使得大脑能够从有限的资源中实现广泛的功能。这本书的写作风格非常独特，作者善于使用类比和故事来引导读者进入动力学思维，让我在享受阅读的同时，也能够逐渐培养出一种“数学化”的洞察力。它不仅仅是学习知识，更是一种思维方式的重塑。

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对我而言，《Dynamical Systems in Neuroscience》这本书，打开了一扇通往理解大脑的全新维度的大门。我一直以来都在寻找一种能够解释神经活动背后“为什么”的理论框架，而这本书恰好提供了这样的视角。它将神经科学的问题置于动力学系统的框架下，用数学的语言来描述和预测神经系统的行为。我尤其对书中关于“反馈控制”在神经系统中的作用的论述感到印象深刻。它让我理解了，大脑并非是被动地接收信息，而是通过复杂的反馈回路来主动调节自身的活动，以优化信息处理和行为输出。例如，在运动控制中，大脑会不断地根据感觉反馈来修正运动指令，以保证运动的准确性和流畅性。这种动态的反馈机制，正是大脑高效运作的关键。书中对“分岔”和“混沌”的讨论，也让我对神经系统的鲁棒性和适应性有了更深刻的理解。它解释了为何大脑能够在面对各种干扰和不确定性时，仍然能够保持稳定的功能。它甚至展示了，在某些情况下，混沌行为反而能够提高信息处理的效率。这本书的写作风格非常独特，作者不仅对理论有深入的理解，更能够用清晰易懂的语言将其传达给读者。它不仅仅是一本教科书，更是一本能够启发思考、培养研究方法的读物，让我对神经科学的未来充满了期待。

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我曾经一度认为，神经科学的研究，更偏向于描述性科学，需要大量的实验数据来积累和验证。然而，《Dynamical Systems in Neuroscience》这本书，彻底改变了我的看法。它证明了，数学建模和理论分析，同样是理解大脑的利器。本书通过动力学系统的视角，为我们提供了一种强有力的分析框架，能够深入探究神经活动的内在规律。我特别对书中关于“吸引子”和“相空间”的论述印象深刻。它让我明白，神经元的活动并非是孤立的、随机的电脉冲，而是在一个多维的“状态空间”中，沿着一条特定的“相轨迹”演化的过程。这条轨迹的最终归宿——吸引子，就代表着一种稳定、可重复的神经活动模式，例如一个已知的记忆或一个习得的技能。这种动态的解释，比传统的静态连接模型更加符合大脑的实际工作方式。我非常欣赏作者在书中对“多稳态”和“状态转换”的讨论。它解释了大脑如何能够轻松地在不同的功能状态之间切换，例如从睡眠到清醒，从放松到专注。这种状态的转换，往往伴随着动力学景观的重塑，或者吸引子的出现与消失。这本书的结构设计非常精妙，它从最基本的神经元模型出发，逐步扩展到复杂的网络动力学，让我能够清晰地把握理论的发展脉络。作者的讲解清晰而富有逻辑，即使是对于动力学系统初学者，也能在阅读过程中逐步掌握相关的数学工具和分析方法。

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我一直对大脑的“涌现”现象感到惊叹，即简单元素的组合如何能够产生复杂、甚至出乎意料的宏观行为。而《Dynamical Systems in Neuroscience》这本书，则为我提供了理解这种涌现现象的强大理论工具。它将动力学系统理论引入神经科学，为我们描绘了一幅大脑作为复杂动力学系统的图景。我特别对书中关于“吸引子”和“多稳定性”的讲解印象深刻。它让我明白，神经系统的稳定状态，例如对某种刺激的持续反应，并非偶然，而是由动力学系统中的吸引子所决定的。大脑能够拥有多种不同的稳定状态，并且能够在这些状态之间平滑地转换，这正是其强大适应性和功能性的来源。书中对“相空间”和“轨迹”的运用，为理解神经活动提供了一种直观的几何解释。我曾经对于神经元的发放模式感到困惑，但通过这本书的讲解，我才理解到，每一次发放并非独立的事件，而是整个神经系统在一个多维相空间中演化轨迹上的一点。这本书的叙事结构非常严谨，作者能够从基础的数学概念出发，一步步构建出复杂的神经模型。他擅长用生动形象的语言来解释抽象的数学概念，使得阅读过程既具有挑战性，又充满了乐趣。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够激发研究灵感的源泉。

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我一直坚信，理解大脑的奥秘，必须掌握一套能够描述其动态演化的语言，而《Dynamical Systems in Neuroscience》正是这样一套语言的精辟展现。这本书在处理神经信息处理的“过程”方面，做得尤为出色。它没有仅仅停留在对神经元的静态描述，而是将神经元置于一个动态的网络环境中，探讨它们如何通过交互作用产生信息流和功能。书中对“吸引子网络”的讨论，让我对记忆的形成和检索有了更深刻的理解。它将记忆过程类比为在“状态空间”中导航，每一次学习都是在重塑这个状态空间，将新的信息转化为稳定的吸引子。当我回顾一段记忆时，就如同让大脑进入了那个由特定吸引子代表的状态。这种动态的类比，比传统的“文件存储”模型更为贴切和深刻。我特别欣赏作者对“分岔理论”在神经科学中的应用的阐述。分岔理论能够解释，微小的参数变化如何导致系统行为的巨大改变，这对于理解大脑的决策过程，尤其是面对选择时的“突然转变”行为，提供了有力的解释。它让我明白，大脑在某些时刻可能处于一种“敏感”状态，微小的扰动就可能引发完全不同的行为模式。这本书的逻辑层次非常清晰，作者擅长将复杂的数学概念与具体的神经生物学现象联系起来，使得抽象的理论变得触手可及。它不仅仅是教授读者动力学工具，更是引导读者用动力学思维去观察和理解神经科学问题。

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在我多年的学习生涯中，接触过不少关于大脑的书籍，但《Dynamical Systems in Neuroscience》无疑是其中最让我感到“触类旁通”的一本。我一直对大脑的功能性网络，以及这些网络如何产生集体行为感到好奇。这本书的动力学系统视角，提供了一种极其强大和优雅的工具来分析这些问题。它不仅仅是罗列了各种神经模型的方程，更重要的是，它阐释了这些方程背后的哲学意义，以及它们如何将生物学现象转化为数学上的约束和演化规律。书中对“网络振荡”的分析，尤其让我受益匪浅。我过去对于某些脑区同时出现同频振荡的现象感到困惑，不明白这种同步性是如何产生的，以及它在信息编码中扮演何种角色。这本书通过对耦合振子模型和耦合微分方程的讲解，清晰地解释了同步现象的产生机制，以及同步性如何促进神经元之间的信息传递和整合。例如，它将同步性描述为一种“相位锁定”现象，当多个神经元处于相似的振荡周期时，它们就更容易协同工作，共同完成某些计算任务。这种解释，让我对大脑中的“群体编码”有了全新的认识。此外，书中对“反馈回路”在神经系统中的作用的分析，也让我理解了神经元之间如何通过正反馈和负反馈来调节自身的兴奋性，以及这些调节机制如何构成复杂的计算和决策过程。这本书的叙事结构严谨，从基础的概念铺垫到复杂模型的构建，层层递进，让我在享受阅读乐趣的同时，也能够深入地掌握核心的理论知识。

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在阅读《Dynamical Systems in Neuroscience》的过程中，我仿佛打开了一个全新的世界。长期以来，我对神经科学的许多现象都感到难以捉摸，比如感觉信息的持续性、运动指令的平滑过渡，以及情绪的波动变化。总是觉得，仅仅依靠生化反应和电信号的传递，难以完全解释这些宏观层面的动态行为。这本书的出现，恰好填补了这一认知空白。它展示了如何利用动力学系统的语言，将这些看似随意的神经活动，转化为可以用数学方程描述的、具有内在规律的演化过程。我尤其对书中关于“状态空间”和“相轨迹”的讲解印象深刻。它让我明白，一个神经元的活动，甚至一个脑区的活动，并非孤立的点，而是在一个多维的空间中描绘出一条“生命轨迹”。这条轨迹的形状、方向、以及它最终“落脚”的吸引子，都蕴含着丰富的生物学信息。例如，作者在讨论学习和记忆时，将学习过程描述为动力学景观的重塑，新的记忆就是新的吸引子的形成，或者现有吸引子的形态发生变化。这种动态的视角，使得我对大脑的可塑性有了更具象的理解，而不是停留在模糊的“连接加强”的描述上。此外，书中关于“临界性”和“边缘混沌”的探讨，也让我看到了神经系统在维持信息处理效率和稳定性之间的精妙平衡。它解释了为什么大脑倾向于工作在接近混沌的状态，既能保持复杂信息的表达，又能避免完全失控。这本书的深度和广度都令人称道，它不仅涵盖了经典的动力学模型，还探讨了前沿的研究进展，为我提供了一个全面而深刻的理解神经动力学的方法论。

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脑洞大开的一本书，作者聪明绝顶！用非线性动力学方程分析大脑神经元，而且几千种神经元只需用四种bifurcation就可以全部包括！

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Information-processing depends not only on the electrophysiological properties of neurons but also on their dynamical properties. Even if two neurons in the same region of the nervous system possess similar electrophysiological features...

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Information-processing depends not only on the electrophysiological properties of neurons but also on their dynamical properties. Even if two neurons in the same region of the nervous system possess similar electrophysiological features...

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脑洞大开的一本书，作者聪明绝顶！用非线性动力学方程分析大脑神经元，而且几千种神经元只需用四种bifurcation就可以全部包括！

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