问题描述
我正在研究神经回路的模拟。该电路由八段组成，我用微分方程求解每段的活动。微分方程为
dE[i]/dt = f(b[i] * E[i]) (i = 0,1,... 7)
和 b[i] 在 E[i] 从下到上削减阈值时发生变化。为了实现这一点，我使用 Scipy solve_ivp 构建了以下代码。
seg_number = 8
t0 = 0
tend = 2e5
x0 = [0]*seg_number
def gen_event(i):
def event(t,x):
return x[i] - threshold
event.terminal = True
event.direction = 1
return event
events = [gen_event(i) for i in range(seg_number)]
def func(t,x): #differential equation
dx = []
for i in range(seg_number):
・・・
return(dx)
while True:
orbit = solve_ivp(func,(t0,tend),x0,events = events)
if orbit.status == 1:
・・・ # update b[i]
t0 = orbit.t[-1]
x0 = orbit.y[:,-1].copy()
else:
break
然而，在这段代码中，当改变b[i]和初始条件并再次求解微分方程时，初始条件被检测为一个事件，导致无限循环。如果我在初始条件中添加少量，则解决方案继续进行，但我认为这不是一个好的解决方案。
x0 = orbit.y[:,-1].copy() + 1e-12
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解决方法
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