Uncertainpy: A Python Toolbox for Uncertainty Quantification and Sensitivity Analysis in Computational Neuroscience

Computational models in neuroscience typically contain many parameters that are poorly constrained by experimental data. Uncertainty quantification and sensitivity analysis provide rigorous procedures to quantify how the model output depends on this parameter uncertainty. Unfortunately, the applicat...

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Detalhes bibliográficos

Principais autores:	Simen Tennøe, Geir Halnes, Gaute T. Einevoll
Formato:	Artigo
Idioma:	Inglês
Publicado em:	Frontiers Media S.A. 2018-08-01
coleção:	Frontiers in Neuroinformatics
Assuntos:	uncertainty quantification sensitivity analysis features polynomial chaos expansions quasi-Monte Carlo method software
Acesso em linha:	https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fninf.2018.00049/full
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