Réseaux complexes et systèmes cognitifs
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publications
Posani L, Cocco S, Ježek K, Monasson R. Functional connectivity models for decoding of spatial representations from hippocampal CA1 recordings. J Comput Neurosci. 2017 Aug;43(1):17-33.
Gardella C, Marre O, Mora T. A Tractable Method for Describing Complex Couplings between Neurons and Population Rate. eNeuro. 2016 Aug 18;3(4). pii: ENEURO.0160-15.2016.
Sustained Rhythmic Brain Activity Underlies Visual Motion Perception in Zebrafish. Pérez-Schuster V, Kulkarni A, Nouvian M, Romano SA, Lygdas K, Jouary A, Dipoppa M, Pietri T, Haudrechy M, Candat V, Boulanger-Weill J, Hakim V, Sumbre G. Cell Rep. 2016 Oct 18;17(4):1098-1112.
Franke F, Fiscella M, Sevelev M, Roska B, Hierlemann A, da Silveira RA. Structures of Neural Correlation and How They Favor Coding. Neuron. 2016 Jan 20;89(2):409-22.
Ostojic S, Szapiro G, Schwartz E, Barbour B, Brunel N, Hakim V. Neuronal morphology generates high-frequency firing resonance. J Neurosci. 2015 May 6;35(18):7056-68
Fields of research
Research Theme
La formation de notre groupe résulte d’un développement d’une recherche théorique à l’interface physique-sciences du vivant initiée au Département de Physique de l’ENS par Gérard Weisbuch et Gérard Toulouse dès le début des années 80.
Nos travaux sont axés sur une approche physique des neurosciences et, plus généralement, des systèmes complexes adaptatifs vivants, sociaux ou artificiels. Nous appliquons des concepts et des méthodes empruntés à :
La physique statistique des systèmes désordonnés
La dynamique des systèmes non-linéaires.
Au sein du Laboratoire de Physique Statistique de l’ENS, ces méthodes sont par ailleurs largement appliquées à des domaines plus directement liés à la physique des systèmes désordonnés, des formes et de la croissance. Nous employons aussi bien des méthodes analytiques que des simulations numériques. Nous développons également une approche de psycho-physique expérimentale en parallèle à nos activités plus théoriques en sciences de la cognition.