NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL / CUADERNO ABIERTO
La señal
deja huella.
Una mente depende de una actividad material compleja. Este cuaderno examina tres piezas: cómo se transmite una señal, cómo desaparece un neurotransmisor y cómo una red regula su actividad tras un estímulo.
Explorar los tres problemas ↓La geometría 3D no está disponible en este navegador. El cálculo, las gráficas y la demostración siguen accesibles.
Construimos soluciones exactas dentro de modelos declarados y comprobamos qué cambia al incluir incertidumbre. La prioridad científica de las propuestas está pendiente de establecer; los antecedentes, las pruebas y los límites forman parte del resultado. Los experimentos de esta página usan datos sintéticos.
El ritmo de una sinapsis
Elegir un intervalo entre impulsos que permita sostener la liberación de neurotransmisor.
Intervalo mínimo con una garantía dentro del modelo, incluso cuando la recuperación y la probabilidad de liberación son inciertas.
Lo que tarda una señal
Acotar la velocidad de eliminación de dopamina cuando las mediciones tienen error.
Tiempo exacto en un modelo saturable y región de parámetros compatibles con medidas inciertas. El cálculo conserva varias respuestas posibles cuando los datos no distinguen una sola.
La estabilidad de una huella
Determinar qué equilibrio entre excitación e inhibición permite que una perturbación transitoria decaiga sin inestabilidad.
Frontera exacta de estabilidad de dos poblaciones y una condición que resiste incertidumbre en sus parámetros. También detecta casos que aumentar la inhibición no puede estabilizar.
ENSAYO REPRODUCIBLE / PARÁMETROS FIJADOS ANTES DE EJECUTAR
Resultados con datos sintéticos.
Sostener la liberación
441/441casos cumplen el objetivo. El intervalo nominal cumple 207/441.
Δ nominal 306,394 ms; Δ con incertidumbre 693,147 ms. Rejilla de 21 × 21 parámetros; objetivo 0,2 de la reserva por impulso.
Conservar la incertidumbre
256/256predicciones verdaderas contenidas en los intervalos calculados. Parámetros contenidos: 256/256.
Ancho previo 1,953516 μM. Ancho posterior medio 0,079731 μM; desviación muestral 0,051863 μM, n = 256.
Estabilizar toda la caja
16/16combinaciones extremas estables. Con la ganancia nominal: 12/16.
g nominal 0,857143; g calculada 1,375. Ganancias adimensionales; las desigualdades de la demostración cubren también el interior de la caja.
La rejilla y las simulaciones comprueban la implementación en esos casos. La demostración establece el alcance matemático. Los comparadores nominales muestran el efecto de ignorar incertidumbre; no acreditan superioridad frente a métodos publicados. El protocolo de esta corrida es independiente de los controles del explorador.
Descargar protocolo, casos y resultados · JSON ↓DE LA PREGUNTA A LA PRUEBA
Que se entienda.
Que se pueda comprobar.
Cada estudio comienza con un problema explicado en lenguaje cotidiano. Después puedes cambiar parámetros, observar la geometría y leer una solución calculada en tu navegador. Las curvas muestran magnitudes del modelo; la escena ayuda a interpretar su mecanismo.
La aportación del proyecto reúne derivaciones, algoritmos de cálculo y certificados de incertidumbre en una implementación reproducible. Una solución del modelo requiere prueba matemática. Afirmar utilidad biológica requiere además datos y comparación experimental.
Descargar resultados reproducibles · JSON ↓Leer metodología y antecedentes ↗Dos estados, una misma sombra.
El laboratorio anterior sigue disponible, con el problema inverso y su demostración.
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