我已经实现了 Hodgkin Huxley 模型，该模型在我的可视化中运行良好，我得到了尖峰等。然后我建立了一个有几千个神经元的网络，并经历了随机 NAN（不是数字）充斥网络；我可以追踪到钠和钾是如何更新的。例如

VoltageDelta = 膜电压 - 参考电压

AlphaNa = 0.01 * (VoltageDelta - 10.0) / (1.0 - exp( -(VoltageDelta-10.0) / 10.0))

如果电压增量恰好为 10，则 exp(0) 返回 1，最终除以零。我已经将我的实现与其他实现进行了比较，尽管对计算进行了一些重新排序，但似乎都存在这个缺陷。我还没有找到任何关于如何处理的信息。我可以添加一个检查并假设它是 0/0 -> 0，但我不确定接近 0 的值是否会导致数值不准确，我想知道这通常是如何处理的。（我研究了一些 github 实现，并没有看到特殊处理）。

编辑：您可以找到一些实现： https ://github.com/swharden/HHSharp/blob/master/src/HHSharp/HHModel.cs https://github.com/openworm/hodgkin_huxley_tutorial/blob/master/Tutorial/Source /霍奇金赫胥黎.py

原论文： https ://www.sfn.org/~/media/SfN/Documents/ClassicPapers/ActionPotentials/hodgkin5.ashx