好的，这是以一种很难处理的方式指定方程。看起来它被设计为由能够进行符号计算的程序读取，实现起来很痛苦。它以易于转换为符号方程的函数形式指定。要从头开始解释它，您需要：

• 创建变量的表示
• 创建 + - * / ^ 等的表示
• 创建微分算子的表示
• 实施替代/评估
• 决定如何将微分方程转换为机器可积形式

像这样的类（或函数）结构非常标准：

+ Expression
   + Variable(String name)
   + Operation(Expression ex1, Expression ex2 ...)
   + Differentiate(Expression ex, Variable v)

基本上，你不想这样做，除非你有很多时间。相信我，我自己做过，很痛苦。最好找一个符号代数包。请参阅此 SE 问题。

---

完成此操作后，您可以轻松编写一个迭代微分方程的函数。在 sudo 代码中，

# For an equation of the form d/dt X = Y(x,t)

function step(equation, x, t, dt)
    lhs = equation[0]
    rhs = equation[1]

    return x + dt * rhs.evaluate(x,t)

function euler_integrate(equation, x0, t0, dt,iters)
    output = empty_list

    x = x0
    t = t0

    for i in 1...iters
    do
        x = step(equation, x, t, dt)
        t = t + dt

        output.append(x)
    done

    return output

这很容易概括。

---

至于方程式，我理解它说：

$$\frac{\partial}{\partial t} [\text{Casp8}] = [\text{f0}]_J + [\text{Casp8}]_J - [\text{leak of some kind}]_J$$

在哪里$[X]$是和的浓度$[X]_J$是一个通量（因此，它本身就是一个时间导数）。

使用质量作用动力学或 Gillespie 算法或其他任何方法解决您喜欢的方程。