Efecto de red

Alcance del portado (fuente: /opt/algorithms/functional/network_effect.py, 55 líneas, sha256 bc0ecfa3…)
· Alineado: el cálculo de L30-42 (int(N), tramos α/β, V, Metcalfe, división entera de max_conn, densidad, distancia al punto crítico, progreso crítico) y los 8 campos devueltos de L44-53; los parámetros por defecto se copian de L24-28 (α=1.5, β=2.3, c=0.001, n_critical=1000, avg=100.0); los decimales de redondeo se copian igual (V 4 dígitos / Metcalfe 2 dígitos / densidad 6 dígitos / progreso 1 dígito), y pyRound() se usa para igualar el «redondeo de la mitad al par» de Python.
· Unidades: el código fuente no indica ninguna unidad. V = c×N^α es un índice de valor (con N=1000, aprox. 0.001×1000^2.3 ≈ 7943), no es dinero; avg_value_per_user solo entra en la fórmula de Metcalfe, no en V.
· No alineado ①: cuando N ≤ 1, el código fuente toma max_conn como 1 (el else 1 de L39), así que con N=0 la densidad = connections÷1 — esta página lo replica tal cual, sin corregirlo.
· No alineado ②: con N negativo, c×N^α en el código fuente da un número complejo en Python y round() lanza TypeError; esta página rechaza directamente los valores negativos y no simula esa excepción.
· No alineado ③: cuando N(N−1)/2 supera 2^53 (N ≳ 9.49e7), la doble precisión de JS pierde precisión de enteros, mientras que Python usa enteros de precisión arbitraria; a esa magnitud esta página lo señala en el resultado.
· Dos versiones del mismo origen pero con fórmulas distintas, que esta página no adopta: promotion_spirit/spread_algorithms/algo_network_effect.py usa V = N×avg×(1+densidad), no divide Metcalfe entre 2 y añade tramos de densidad 0.7/0.3; /opt/algorithms/network_effect_engine.py (549 líneas, con la primera parte L30-58 visible) tiene tres tramos pre/critical/post, dos niveles de coeficiente c1=0.001 y c2=0.0001, y tramos de densidad 0.01/0.1. El punto 1.6 del inventario apunta a la versión functional, así que esta página solo se alinea con la versión functional — las tres versiones dan números distintos, no las mezcles.
· Por qué esta página no se conecta con «Diagnóstico de curva / Conversión de escala»: lo que produce esta página es una serie de índices de valor (magnitud 1e0~1e4), mientras que el diagnóstico de curva clasifica por una escala de 0~10 y una graduación de ±10; conectarlo directamente haría que todos los valores se clasificaran como «cima» — el tipo se parece, pero el criterio no encaja, así que no se conecta.
· Capa de entrada de la página (que no existe en el código fuente): dejarlo vacío = se usan los valores por defecto del código fuente; si se introduce algo que no es un número, da error.

[Sección de evidencia · dónde consultar cada número]
(1) Fuente: la máquina de portado de algoritmos /opt/algorithms/functional/network_effect.py (55 líneas, solo lectura): parámetros por defecto = líneas 25-28 (α=1.5, β=2.3, c=0.001, n_critical=1000, avg=100.0); cálculo = líneas 30-42; los 8 campos devueltos = líneas 44-53.
(2) Tres categorías
· [Verificable] int(N), los tramos α/β (N < n_critical usa α), V = c×N^α, Metcalfe avg×N²÷2, max_conn = N(N−1)//2, la densidad, la distancia al punto crítico, el progreso crítico y los decimales de redondeo — todo se puede contrastar línea por línea.
· [Criterio de presentación de esta página] Las filas de la «tabla comparativa de escalas» distintas de «← tu entrada» son muestras de la página en otras escalas con la misma fórmula, no salida del código fuente (el código fuente solo calcula el N que introdujiste).
· [Sin fuente encontrada] El origen de los cuatro valores por defecto α=1.5, β=2.3, c=0.001, n_critical=1000 no tiene comentario ni referencia ni en la cabecera del archivo fuente ni en el cuerpo de la función → sin fuente encontrada. Además: V no lleva ninguna unidad indicada, no es dinero.
(3) Cómo comprobarlo tú mismo: introduce N=1000, connections=999, avg_value_per_user=100 → como N ≥ n_critical se usa β: V = 0.001×1000^2.3 ≈ 7943.28; Metcalfe = 100×1000²÷2 = 50,000,000; densidad = 999 ÷ (1000×999÷2) = 0.002. Los tres números corresponden a las tres fórmulas de las líneas 31-42.