报告题目：计算神经科学的数学视角：模型、理论与发现
报 告 人：周栋焯 教授
报告时间：2025年11月06日（星期四）下午14:00-16:00
报告摘要：本报告先介绍脑科学作为实验推动的科学领域，对于数学定量刻画的迫切需求以及计算神经科学作为交叉学科研究领域与脑科学、人工智能的关系，然后简要介绍我们课题组在计算神经科学领域开展的一些解析大脑神经元网络的结构、动力学与功能之间关系的工作，包括（1）从个体神经元层次，发展包含树突结构的神经元系统的渐近分析框架，构建具有更强计算功能的脑启发的人工神经网络模型；（2）从群体神经元连接结构层次，解决从实验测量的神经元活动序列推断网络连接结构的反问题，并建立实验上常用的不同类型的因果性度量方法之间的理论关系，以及揭示不同物种的脑网络结构的普适规律；（3）从群体神经元网络功能层次，探讨具有异质性连接结构的神经元网络动力学中的均衡态刻画，以及其在高效编码中的作用。本报告强调通过发展建模、分析和模拟等计算和应用数学研究方法，能够帮忙我们从机制上理解和解决神经科学中的一些重要科学问题，并探讨数学与神经科学等其它学科交叉合作的重要性、模式及其挑战。
报告人简介:周栋焯，上海交通大学自然科学研究院/数学科学学院，特聘教授，研究领域为计算与应用数学，具体方向是计算神经科学，2002年和2007年分别获得北京大学学士和博士，2007-2009年美国纽约大学库朗研究所博士后，2010年进入上海交通大学自然科学研究院/数学科学学院工作，2016-2023年任教授、长聘教授和特聘教授。现任CNS计算神经科学分会秘书长，CSIAM数学生命科学分会常务理事，获得国家自然科学基金委优青、杰青项目，上海市科委青年科技启明星，上海市教委育才奖等，在国际学术刊物 CPAM，PNAS，PRL，NeurIPs等发表论文60余篇，工作成果被实验验证，并选为期刊亮点和封面文章。
