微分方程#
在 braincell 中，我们经常需要定义随时间变化的状态，例如膜电位、门控变量、浓度等。这些状态的演化通常由微分方程决定。
为了统一地描述这类动态状态，braincell 提供了两个非常重要的基础构件：
DiffEqState：用于定义具有导数和扩散项的动态状态变量。DiffEqModule：用于构建实现微分方程所需的核心接口。
借助 DiffEqState 和 DiffEqModule，我们可以清晰、模块化地表达各种微分方程系统，将电生理学机制转换为数值可计算的模型结构，是构建神经动力学模型的关键工具。
下面我们分别介绍这两个模块的用途与使用方式。
DiffEqState#
DiffEqState 是所有基于微分方程演化的状态变量的通用实现，继承自 brainstate.ShortTermState。
你可以在微分方程模块中对其导数和扩散项进行更新，框架会自动处理积分等步骤。
DiffEqModule#
DiffEqModule 是一个 mixin 类，为模块提供微分方程建模接口。