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→附录：由布尔网络动力学转换为马尔科夫链的TPM的代码
# 生成布尔网络的状态空间，共有微观态<math>2^N</math>个，N为节点数
# 生成布尔网络的状态空间，共有微观态<math>2^N</math>个，N为节点数
# 初始化概率转移矩阵<math>P</math>，大小为<math>2^N * 2^N</math>，<math>P_{ij}</math>为第i个状态转移到第j个状态的转移概率
# 初始化概率转移矩阵<math>P</math>，大小为<math>2^N * 2^N</math>，<math>P_{ij}</math>为第i个状态转移到第j个状态的转移概率
# 遍历当前时刻每个微观态i，遍历下一时刻每个微观态j，计算i->j的转移概率
# 遍历当前时刻每个微观态i，遍历下一时刻每个微观态j，计算i->j的转移概率<math>P_{ij}</math>
## 遍历每个节点n，获取它的父节点及其状态。
## 遍历每个节点n，获取它的父节点及其状态。
## 根据微观动力学机制，计算下一时刻节点n状态为1的概率p1，状态为0的概率即为1-p1
## 根据微观动力学机制，计算下一时刻节点n状态为1的概率p1，状态为0的概率即为1-p1