أثر الشبكة

نطاق النقل (المصدر: /opt/algorithms/functional/network_effect.py، 55 سطرًا، sha256 bc0ecfa3…)
· مطابَق: حساب الأسطر L30-42 (int(N)، وتقسيم α/β، وV، وميتكالف، والقسمة الصحيحة لـ max_conn، والكثافة، والمسافة إلى النقطة الحرجة، والتقدم الحرج) والحقول الثمانية المُعادة في L44-53؛ والمعاملات الافتراضية منسوخة من L24-28 (α=1.5، β=2.3، c=0.001، n_critical=1000، avg=100.0)؛ وعدد خانات التقريب منسوخ كما هو (V 4 خانات / ميتكالف خانتان / الكثافة 6 خانات / التقدم خانة واحدة)، مع pyRound() لمطابقة «تقريب النصف إلى الزوجي» في بايثون.
· الوحدات: الكود المصدري لا يذكر أي وحدة. وV = c×N^α مؤشر قيمة (عند N=1000 نحو 0.001×1000^2.3 ≈ 7943)، وليس مالًا؛ وavg_value_per_user يدخل في معادلة ميتكالف فقط، ولا يدخل في V.
· غير مطابَق ①: عندما N ≤ 1 يجعل الكود المصدري max_conn يساوي 1 (else 1 في L39)، لذلك عند N=0 تكون الكثافة = connections÷1 — وهذه الصفحة تنقل ذلك كما هو دون تصحيح.
· غير مطابَق ②: عند كون N سالبًا فإن c×N^α في الكود المصدري ينتج عددًا مركبًا في بايثون، وround() يرفع TypeError؛ وهذه الصفحة ترفض القيم السالبة مباشرة ولا تحاكي ذلك الاستثناء.
· غير مطابَق ③: عندما يتجاوز N(N−1)/2 قيمة 2^53 (أي N ≳ 9.49e7) تفقد دقة JS المزدوجة دقة الأعداد الصحيحة، بينما بايثون يستخدم أعدادًا صحيحة بدقة غير محدودة؛ وعند هذا الحجم تنبّه هذه الصفحة إلى ذلك في النتيجة.
· نسختان من المصدر نفسه لكن بمعادلات مختلفة، وهذه الصفحة لا تتبناهما: promotion_spirit/spread_algorithms/algo_network_effect.py يستخدم V = N×avg×(1+الكثافة)، ولا يقسم ميتكالف على 2، ويضيف تقسيم كثافة 0.7/0.3؛ و/opt/algorithms/network_effect_engine.py (549 سطرًا، ويظهر الجزء الأول منه في L30-58) فيه ثلاث مراحل pre/critical/post، ومستويان للمعامل c1=0.001 وc2=0.0001، وتقسيم كثافة 0.01/0.1. والبند 1.6 في القائمة يشير إلى نسخة functional، لذلك هذه الصفحة تطابق نسخة functional فقط — النسخ الثلاث تعطي أرقامًا مختلفة، فلا تخلط بينها.
· لماذا لا تتصل هذه الصفحة بـ«تشخيص المنحنى / تحويل المقياس»: ما تنتجه هذه الصفحة سلسلة مؤشرات قيمة (حجمها 1e0~1e4)، بينما تشخيص المنحنى يصنّف وفق مقياس 0~10 وتدريج ±10؛ والوصل المباشر سيجعل كل قيمة تُصنَّف «قمة» — النوع متشابه لكن المعيار غير متوافق، لذلك لا يوجد وصل.
· طبقة إدخال الصفحة (غير موجودة في الكود المصدري): تركها فارغة = استخدام القيم الافتراضية في الكود المصدري؛ وإدخال ما ليس رقمًا يعطي خطأ.

[قسم الأدلة · حيث يمكن التحقق من كل رقم]
(1) المصدر: ماكينة نقل الخوارزمية /opt/algorithms/functional/network_effect.py (55 سطرًا، قراءة فقط): المعاملات الافتراضية = الأسطر 25-28 (α=1.5، β=2.3، c=0.001، n_critical=1000، avg=100.0)؛ والحساب = الأسطر 30-42؛ والحقول الثمانية المُعادة = الأسطر 44-53.
(2) ثلاث فئات
· [قابل للتحقق] int(N)، وتقسيم α/β (N < n_critical يستخدم α)، وV = c×N^α، وميتكالف avg×N²÷2، وmax_conn = N(N−1)//2، والكثافة، والمسافة إلى النقطة الحرجة، والتقدم الحرج، وعدد خانات التقريب — كلها يمكن مقابلتها سطرًا بسطر.
· [اصطلاح العرض الخاص بهذه الصفحة] أسطر «جدول مقارنة الأحجام» غير سطر «← مدخلك» هي عيّنات للصفحة على أحجام أخرى بالمعادلة نفسها، وليست مخرجات الكود المصدري (فالكود المصدري لا يحسب إلا قيمة N التي أدخلتها).
· [لا مصدر موجود] أصل القيم الافتراضية الأربع α=1.5، β=2.3، c=0.001، n_critical=1000 لا يوجد له تعليق ولا إشارة إلى مصدر، لا في رأس ملف الكود المصدري ولا في جسم الدالة → لا مصدر موجود. كذلك: V لا يحمل أي وحدة مذكورة، وليس مالًا.
(3) كيف تتحقق بنفسك: أدخل N=1000 وconnections=999 وavg_value_per_user=100 → لأن N ≥ n_critical يُستخدم β: V = 0.001×1000^2.3 ≈ 7943.28؛ وميتكالف = 100×1000²÷2 = 50,000,000؛ والكثافة = 999 ÷ (1000×999÷2) = 0.002. والأرقام الثلاثة تقابل المعادلات الثلاث في الأسطر 31-42.