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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
## 各节点到下一时刻状态转移概率是相互独立的，因此全局状态i转移至j的概率是所有节点<math>p(n)</math>的乘积，即<math>P_{ij} = \prod_{n=1}^{N} p(n)</math>
## 各节点到下一时刻状态转移概率是相互独立的，因此全局状态i转移至j的概率是所有节点<math>p(n)</math>的乘积，即<math>P_{ij} = \prod_{n=1}^{N} p(n)</math>
## 重复上述过程，计算所有<math>P_{ij}</math>，<math>i,j \in \{1, 2, 3, \ldots, 2^N\}</math>。
## 重复上述过程，计算所有<math>P_{ij}</math>，<math>i,j \in \{1, 2, 3, \ldots, 2^N\}</math>。
# 行归一化<math>P</math>，完成由局部节点机制得到全局概率转移矩阵
# 行归一化<math>P</math>，完成由局部节点机制到全局概率转移矩阵的转换