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2022 - T1 - WS2 - Mathematical modeling and statistical analysis in neuroscience

Collection 2022 - T1 - WS2 - Mathematical modeling and statistical analysis in neuroscience

Organisateur(s) Ditlevsen, Susanne ; Faugeras, Olivier ; Galves, Antonio ; Reynaud-Bouret, Patricia ; Salort, Delphine ; Shinomoto, Shigeru
Date(s) 31/01/2022 - 04/02/2022
URL associée https://indico.math.cnrs.fr/event/6532/
00:00:00 / 00:00:00
26 30

Towards understanding the time periodic solutions in a kinetic model for neuron networks

De Zhennan Zhou

In this talk, we are concerned with a kinetic model for neuron networks, where individual neurons are characterized by their voltage and conductance. The dynamics of the voltage is influenced by the conductance and when the voltage is reaching a threshold, it is immediately reset to a lower value. By exploring a series of simplified models, we aim to identify the cause of the emergence of time-periodic solutions in such Fokker-Planck equations.

Informations sur la vidéo

Données de citation

  • DOI 10.57987/IHP.2022.T1.WS2.026
  • Citer cette vidéo Zhou, Zhennan (04/02/2022). Towards understanding the time periodic solutions in a kinetic model for neuron networks. IHP. Audiovisual resource. DOI: 10.57987/IHP.2022.T1.WS2.026
  • URL https://dx.doi.org/10.57987/IHP.2022.T1.WS2.026

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