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（2）当 [math]\displaystyle{ 0 < \mu \ll 1 }[/math] 时：非线性较弱，系统表现出接近正弦波的振荡，但振幅会缓慢调整，最终稳定在一个极限环上。

（2）当 [math]\displaystyle{ 0 < \mu \ll 1 }[/math] 时：非线性较弱，系统表现出接近正弦波的振荡，但振幅会缓慢调整，最终稳定在一个极限环上。

（3）当 [math]\displaystyle{ \mu \gg 1 }[/math] 时：非线性很强，系统表现出弛豫振荡（Relaxation Oscillation）。波形不再是正弦波，而是呈现“缓慢充电、快速放电”的锯齿状或脉冲状特征，最终也将收敛于一个极限环。这在生物神经元的动作电位模型中非常常见。

（3）当 [math]\displaystyle{ \mu \gg 1 }[/math] 时：非线性很强，系统表现出弛豫振荡（Relaxation Oscillation）。波形不再是正弦波，而是呈现“缓慢充电、快速放电”的锯齿状或脉冲状特征，最终也将收敛于一个极限环。这在生物神经元的动作电位模型中非常常见。

===模型的推导过程===

===模型的推导过程===

我们可通过如下步骤来探究：考虑如图所示的RLC电路：它由电感L、电容器C、电阻R组成，我们假设电压源是电池（[math]\displaystyle{ E(t)=E }[/math]常数）。当电池开关关闭时，根据基尔霍夫电压定律：

我们可通过如下步骤来探究：考虑如图所示的RLC电路：它由电感L、电容器C、电阻R组成，我们假设电压源是电池（[math]\displaystyle{ E(t)=E }[/math]常数）。当电池开关关闭时，根据基尔霍夫电压定律：