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Inferência de grafos de interação da atividade neural

Processo: 17/02035-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade
Pesquisador responsável:Jefferson Antonio Galves
Beneficiário:Morgan Florian Thibault André
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Processos estocásticos   Rede nervosa

Resumo

Neurônios e mais geralmente estruturas neutrais caracterizam-se pelo grande número de componentes e por sua interação dinâmica não trivial (Braitenberg and Schüz, 1998). Para descrever essas estruturas e os fenômenos decorrentes faz-se necessário o desenvolvimento de uma nova classe de processos escolásticos assumindo valores no espaço das evoluções temporais descrevendo tanto a atividade dos neurônos quanto suas interações. NeuroMat deu os primeiros passos nessa direção através dos artigos Galves et al. (2015), Duarte et al. (2016) e Brochini et al. (2016). Todos esses artigos fazem seleção estatística na nova classe classe de processos escolásticos introduzida em Galves and Löcherbach (2013). O objetivo deste projeto de Doutoramento é a continuação desse esforço de pesquisa, desenvolvendo a teoria estatística necessária à análise de amostras produzidas por sistemas com um grande número de componentes com interações de alcance variável no tempo e no espaço.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ANDRE, MORGAN. A Result of Metastability for an Infinite System of Spiking Neurons. Journal of Statistical Physics, v. 177, n. 5, p. 984-1008, DEC 2019. Citações Web of Science: 0.

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