Julia中DifferentialEquations.jl求解微分方程组崩溃问题求助

• 匹配求解器与方程刚性：如果你的方程组存在明显的时间尺度差异（刚性系统），默认的非刚性求解器（如Tsit5()）很容易数值发散。换成刚性求解器，比如Rodas5()、KenCarp4()，再测试是否还会出现大值或NaN。
• 校验方程与初始条件合理性：integ.k出现异常值，大概率是方程本身存在数值不稳定项（比如除以极小量、无约束的指数增长项），或者初始条件落在了方程的非法定义域内。先手动检查关键方程项，验证初始条件是否符合物理逻辑。
• 添加数值约束回调：用DifferentialEquations.jl的callback功能限制变量范围，比如通过ContinuousCallback监测变量是否超出合理区间，一旦触发就修正变量值或暂停积分，这样能快速定位是哪个变量先出问题。
• 分步跟踪积分过程：设置更小的saveat间隔，输出每一步的变量数值和integ.k的值，找到第一次出现异常的时间点，对应排查该时刻方程中哪些项产生了不合理的计算结果。
• 核对时间尺度分离的拆分逻辑：之前拆分系统引入新错误，说明拆分时可能破坏了原系统的耦合关系，或者子系统的初始条件、交互项设置有误。仔细对比拆分前后的方程，确认子系统之间的信息传递是正确的。

请提供你的复现代码，我可以针对性分析问题：

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内容的提问来源于stack exchange，提问作者yoshi