No soy la mejor fuente de información sobre este tema, pero por lo que puedo decir, el nivel de matemáticas y / o física utilizado en aspectos más cuantitativos de la neurociencia parece ser bastante elemental. No creo que la neurociencia sea el tema adecuado si está buscando construir su comprensión matemática / física teórica.
He realizado un trabajo mínimo en neurociencia computacional / teórica, pero parece que más allá del cálculo, el álgebra lineal y algo de electromagnetismo, las matemáticas y la física son innecesarias. De hecho, lo que es mucho más útil es la fluidez con los modelos de probabilidad (modelos de espacio de estado, procesos de Poisson, etc.) y una sólida comprensión de los diversos algoritmos utilizados en el modelado de datos de tren de espigas. Tal vez el análisis real y la teoría de la probabilidad enraizados en la teoría de la medida podrían ser útiles aquí, pero más allá de eso, no puedo pensar en matemáticas o física mucho más puras que podrían ser aplicables. Esperemos que un experto pueda comentar.
Si está interesado, eche un vistazo a este texto:
Neurociencia teórica: modelado computacional y matemático de sistemas neuronales (neurociencia computacional): Peter Dayan, Laurence F. Abbott: 9780262541855: Amazon.com: Libros
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Además, eche un vistazo a esta página para ver enlaces a algunos artículos que describen técnicas comunes utilizadas en neurociencia computacional / teórica:
Análisis estadístico de datos neuronales.
