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A Mathematical Approach to Self-Organized Criticality in Neural Networks

dc.contributor.advisorHerrmann, Michael J. Dr.de
dc.contributor.authorLevina, Annade
dc.date.accessioned2008-12-22T15:27:16Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T13:21:33Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:07Zde
dc.date.issued2008-12-22de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B3B3-Bde
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2496
dc.description.abstractSelbstorganisierte Kritikalität ist eines der entscheidenden Konzepte zur Beschreibung der Entstehung komplexer Phänomene in der Natur. Kürzlich wurden bei Aktivitätsaufnahmen kortikalen Gewebes selbstorganisiert kritisches Verhalten beobachtet. In dieser Dissertation werden zwei Fragestellungen diesbezüglich beantwortet. Erstens wie man solches Verhalten analytisch und numerisch in neuronalen Netzen modellieren kann und zweitens welche Eigenschaften das mathematische Model eines kritischen Netzwerkes besitzt.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/de/de
dc.titleA Mathematical Approach to Self-Organized Criticality in Neural Networksde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedEin mathematischer Zugang zur selbstorganiserten Kritikalität in Neuronalen Netzende
dc.contributor.refereeDenker, Manfred Prof. Dr.de
dc.date.examination2008-01-08de
dc.subject.dnb510 Mathematikde
dc.description.abstractengSelf-organized criticality (SOC) is one of the key concepts to describe the emergence of complexity in natural systems. Recently a candidate for a SOC system has been found in the recordings from cortical tissue. In this dissertation we answer two related questions. First, how it is possible to analytically and numerically model and explain SOC in neural networks. And second, which properties possesses the mathematical model of critical network.de
dc.contributor.coRefereeGeisel, Theo Prof. Dr.de
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.gerSelbstorganiserte Kritikalitätde
dc.subject.gerNeuronale Netzede
dc.subject.gerDynamische Systemede
dc.subject.engSOCde
dc.subject.engNeural Networksde
dc.subject.engDynamical Systemsde
dc.subject.bk31.70de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1988-3de
dc.identifier.purlwebdoc-1988de
dc.affiliation.instituteFakultät für Mathematik und Informatikde
dc.subject.gokfullEDH 000: General reference works {Dynamical systems and ergodic theory}de
dc.identifier.ppn599299487de


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