--- name: lorenz_step kind: function lang: go domain: datascience version: "1.0.0" purity: pure signature: "LorenzStep(s LorenzState, dt float64, p LorenzParams) LorenzState" description: "Paso del atractor de Lorenz (sistema caótico determinista). Integración Euler con parámetros configurables. Incluye LorenzSeries para generar N pasos." tags: [lorenz, chaos, attractor, simulation, math, dynamical-systems] uses_functions: [] uses_types: [] returns: [] returns_optional: false error_type: "" imports: [] params: - name: s desc: "estado actual del atractor como {X, Y, Z} (coordenadas 3D del sistema)" - name: dt desc: "paso temporal de integración (ej: 0.005 segundos, valores menores = más preciso)" - name: p desc: "parámetros del sistema Lorenz (sigma≈10, rho≈28, beta≈8/3 para el butterfly clásico)" output: "nuevo estado después de un paso de integración Euler, coordenadas típicamente en rango [-20, 20]" tested: false tests: [] test_file_path: "" file_path: "functions/datascience/lorenz_step.go" --- ## Ejemplo ```go p := DefaultLorenzParams() state := LorenzState{X: 1, Y: 1, Z: 1} // Un paso next := LorenzStep(state, 0.005, p) // Serie completa series := LorenzSeries(LorenzState{X: 1, Y: 1, Z: 1}, 0.005, p, 10000) ``` ## Notas El atractor de Lorenz es un sistema de ecuaciones diferenciales que produce comportamiento caótico determinista. Con los parámetros clásicos (sigma=10, rho=28, beta=8/3), el sistema converge al famoso "butterfly attractor". X oscila típicamente entre -20 y 20.