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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
'''输入'''：有向图形式的布尔网络G（包括N个节点、连边），微观动力学机制（即，节点对父节点输入的响应机制）；'''输出'''：微观态全局的概率转移矩阵P
'''输入'''：有向图形式的布尔网络G（包括N个节点、连边），微观动力学机制（即，节点对父节点输入的响应机制）；'''输出'''：微观态全局的概率转移矩阵P
# 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