Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Hysteresis And Neural Memory

(University Of Maryland, Usa), (George Washington University, Usa)
  • Formāts: 292 pages
  • Izdošanas datums: 20-Aug-2019
  • Izdevniecība: World Scientific Publishing Co Pte Ltd
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9789811209529
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 101,44 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: 292 pages
  • Izdošanas datums: 20-Aug-2019
  • Izdevniecība: World Scientific Publishing Co Pte Ltd
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9789811209529
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book presents a concise and rigorous exposition of Preisach hysteresis models and their applications to the modeling of neural memory. It demonstrates that memory of Preisach hysteresis models mimics such properties as: selective nature of neural memories extracted from sensory inputs, distributed nature of neural memories and their engrams, neural memory formation as an emerging property of sparse connectivity, neural memory stability with respect to protein turnover, neural memory storage plasticity and neural memory recalls and their effect on storage. The text is designed to be accessible and appealing to a broad audience of neuroscientists, biologists, bioengineers, electrical engineers, applied mathematicians and physicists interested in neural memory and its molecular basis.

Preface vii
1 Classical Preisach Model
1(72)
1.1 What is Hysteresis?
1(10)
1.2 Definition of the Classical Preisach Model of Hysteresis
11(5)
1.3 Diagram Technique and the Basic Properties of the Preisach Model
16(16)
1.4 Identification Problem, FORCs and Representation Theorem
32(24)
1.5 Hysteresis Energy Losses
56(14)
References
70(3)
2 Generalized Preisach Models
73(74)
2.1 "Moving" Preisach Model of Hysteresis
73(10)
2.2 Preisach Model of Hysteresis with Input-Dependent Measure
83(17)
2.3 "Restricted" Preisach Models of Hysteresis
100(14)
2.4 "Dynamic" Preisach Models of Hysteresis
114(10)
2.5 Nonlinear Diffusion and Preisach Model
124(20)
References
144(3)
3 Neural Memory and Hysteresis
147(66)
3.1 Neuron
147(6)
3.2 Channels and Synapses
153(11)
3.3 Action Potentials
164(17)
3.4 Hysteresis Models of Neural Memory
181(20)
3.5 Preisach-Based Data Storage and Global Optimizers
201(8)
References
209(4)
4 Hysteresis Driven by Random Processes
213(62)
4.1 Basic Facts About Stochastic Processes and Hysteresis Driven by I.I.D. Processes
213(10)
4.2 Hysteresis Driven by a Continuous-Time Noise Process
223(11)
4.3 Noise in Hysteretic Systems and Stochastic Processes on Graphs
234(12)
4.4 Spectral Density of Outputs of Hysteretic Systems Driven by Noise
246(9)
4.5 Functional (Path) Integration Models of Hysteresis
255(16)
References
271(4)
Index 275