matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性

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文件名称：matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性

文件大小：1.72MB

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更新时间：2024-06-11 03:00:48

系统开源

matlab代码影响神经数值可重复性 该项目旨在提供工具，以神经计算可复制性为背景，分析不同平台下数值不精确性的影响，以一个由霍奇金-赫克斯利型神经元组成的小型神经网络为例。 JCN_2019_v4.0_appendix_Eqs_Parameters.pdf文件中描述了仿真模型及其参数。 该项目是使用C / C ++程序语言实现的。 使用Runge–Kutta四阶方法（RK4）求解了常微分方程（ODE），该方法由Boost C ++库（特别是Boost.Numeric.Odeint模块）实现。 软件要求： C / C ++编译器（例如：gcc） 做建设者 Boost C ++库（） ODEi​​nt模块，用于求解常微分方程，包含在分布中 项目代码包括以下文件： 项目树 源代码目录 checkActualPrecision.h HH_BBT2017_allP.cpp iappDist_allP.cpp iappDist_allP.h Makefile.win SpikeTrain_allP.cpp SpikeTrain_allP.h 人物目录 图1_as.m 图2_as.m 图2_rp.

【文件预览】：
neural-numerical-replicability-master
----README.md(7KB)
----figures()
--------Figure1_dt005.png(183KB)
--------Figure3.png(514KB)
--------Fig2_rp.m(4KB)
--------Figure2.png(485KB)
--------Fig3_rp.m(5KB)
--------Figure1.png(199KB)
--------Figure3_dt005.png(130KB)
--------Fig1_as.m(3KB)
--------Figure2_dt005.png(128KB)
--------Fig3_as.m(4KB)
--------Fig2_as.m(2KB)
----SourceCode()
--------checkActualPrecision.h(929B)
--------iappDist_allP.cpp(4KB)
--------HH_BBT2017_allP.cpp(19KB)
--------Makefile(1KB)
--------SpikeTrain_allP.cpp(5KB)
--------SpikeTrain_allP.h(709B)
--------iappDist_allP.h(344B)
----JCN_2019_v5.0_appendix_Eqs_Parameters Wilfredo.pdf(201KB)