大脑中的神经元通过短电脉冲（即动作电位或尖峰）进行通信。如何理解尖峰产生的过程？如何理解神经元的信息传递？当数千个神经元在看似随机的网络中耦合时会发生什么？网络连接如何决定活动模式？反之，尖峰活动如何影响连接模式？这些问题在《脉冲神经元模型：单神经元、群体、可塑性》一书中得到了解答。该书面向计算神经科学、理论生物学、生物物理学或神经网络课程的学生，适合物理学、数学或计算机科学专业的学生，也适用于对数学建模感兴趣的生物学家。书中包含大量实例和插图，数学要求仅为基础本科水平，更高级的技术以具体、基础的方式引入。

本书特点：现代方法引导学生接触当前研究；无需高等数学，适合广泛读者；大量插图和实例。

目录

1. 引言

第一部分 单神经元模型：2. 详细神经元模型；3. 二维神经元模型；4. 形式化脉冲神经元模型；5. 脉冲神经元模型中的噪声

第二部分 群体模型：6. 群体方程；7. 信号传递与神经元编码；8. 振荡与同步；9. 空间结构化网络

第三部分 突触可塑性模型：10. 赫布模型；11. 学习方程；12. 可塑性与编码

参考文献；索引。