今天在家里闲来无事看动力学系统，又想到了这门课。可能跟大多数同学的认知不同，我对这门课程的总体印象并不好。从这门课本身来看，内容丰富，深入浅出，而且跟传统的生物课程有挺大差别，的确是一门计算生物学的优秀课程。但是作为一个已经毕业的科大学生，我还是想从更宏观一点的角度来点评一下这门课。
首先，计算神经科学与生物物理学之间的差别确实挺大。这门课程的核心之一，dynamic system，动力学系统，也是计算神经的核心，然而在生物物理中几乎用不到。以计算神经作为生物物理的开篇课，未免有些以偏概全（这里我还是推荐大二大三的同学，想要接触生物物理的话首先去选袁军华老师的课，虽然袁老师的课程质量一般，但还是最为正宗的生物物理的思想）。
回到dynamic system，动力学系统的入门还是较困难的，需要对常微分有一定的理解，不然只会照葫芦画瓢。比价可惜的是科大的好像并未开设有关动力学的什么优质课程，b站上面也挺难找得到。温老师在上课时，几乎最多只提到了相图和不动点的概念，然而还是仅仅介绍了理论本身，对于理论的必要背景和证明几乎没有做任何阐述，所以这门课上教授的知识几乎仅足够把作业完成，个人并不认为这样的知识对于以后的研究工作超过课程本身的帮助。
这门课对于初学者还是比较难的，但是难点在于英语授课以及涵盖的知识面的广度，对于某一方面的介绍都是浅尝辄止，对于想要做任何深入了解的同学，温老师正在用的教材“Theoretical Neuroscience”虽然浅显且经典但知识体系还是过于陈旧且基础，几乎已经是上个世纪的内容了（虽然计算神经近年来也没多少发展就是了）。这里我倒是推荐“神经科学的数学模拟”以及上面同学推荐的那本Dynamical System in Neuroscience，很适合想要做任何更深一步了解的同学。
最后回到这门课的内容。对于初学者而言，这样一种生物系统的量化描述是非常attractive的，然而对于任何一种提出的模型，我们都应该去思考它的合理性，以及在生物系统中的实际存在，这也就是为什么一个物理模型相较于数学模型在计算生物学中往往会有更好的表现。数学模型和实际的关系并不等同于数学发展和物理的关系。以动力学系统为主导的数学模型核心就是pde和ode，这是交给数学系干的事（事实上绝大多数动力学系统的神经科学都由数学专业的小组在做），而且现在关于动力学系统主导的计算神经，在很多意义上都已经过时了。此外，温老师的很多想法与美国中产以上阶层的想法很像，关于他其他的一些私事在此也不便多说，总感觉会有一股小布尔乔亚的味道，这可能也是我在很多想法上与他不合的一个主要因素。所以，上述说法仅提供一个小小的参考，总体上还是很推荐大家选的，但是评课的分数不可能是10分，我给的分数虽然很低，但也只是把它放到一个较为客观的分数而已。