Carfora, Maria Francesca (2014) Modelli stocastici per la dinamica di neuroni singoli e accoppiati: aspetti computazionali, simulazioni e risultati asintotici. [Tesi di dottorato]

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Item Type: Tesi di dottorato
Lingua: Italiano
Title: Modelli stocastici per la dinamica di neuroni singoli e accoppiati: aspetti computazionali, simulazioni e risultati asintotici
Creators:
CreatorsEmail
Carfora, Maria Francescaf.carfora@iac.cnr.it
Date: 30 March 2014
Number of Pages: 123
Institution: Università degli Studi di Napoli Federico II
Department: Matematica e Applicazioni "Renato Caccioppoli"
Scuola di dottorato: Scienze matematiche ed informatiche
Dottorato: Scienze computazionali e informatiche
Ciclo di dottorato: 26
Coordinatore del Corso di dottorato:
nomeemail
Moscariello, Giocondagioconda.moscariello@unina.it
Tutor:
nomeemail
Buonocore, AnielloUNSPECIFIED
Date: 30 March 2014
Number of Pages: 123
Uncontrolled Keywords: processi stocastici; neuroni; simulazione
Settori scientifico-disciplinari del MIUR: Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > MAT/06 - Probabilità e statistica matematica
Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > MAT/08 - Analisi numerica
Date Deposited: 10 Apr 2014 10:10
Last Modified: 21 Jan 2015 10:27
URI: http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/9816

Abstract

Questa tesi ripercorre i modelli storicamente proposti per lo studio della trasmissione del segnale sinaptico, soffermandosi in particolare sui modelli stocastici. A partire dall'identificazione fondamentale dell'istante in cui un potenziale di azione viene generato con il tempo di "primo passaggio" per il processo stocastico che descrive la dinamica del potenziale di membrana, vengono presentati il classico modello LIF ed alcune sue estensioni da noi proposte, sia nel caso di un singolo neurone che di una coppia di neuroni interagenti. Per questi modelli sono stati ottenuti risultati teorici e stime asintotiche; sono poi stati realizzati ed implementati algoritmi numerici per la simulazione degli spari e la determinazione della densità del tempo di primo passaggio come soluzione di una equazione integrale. Infine è stato realizzato un pacchetto software per la generazione di tempi di primo passaggio per processi di diffusione gaussiani attraverso soglie sufficientemente regolari.

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