fn_registry/functions/datascience/lorenz_step.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

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lorenz_step	function	go	datascience	1.0.0	pure	LorenzStep(s LorenzState, dt float64, p LorenzParams) LorenzState	Paso del atractor de Lorenz (sistema caótico determinista). Integración Euler con parámetros configurables. Incluye LorenzSeries para generar N pasos.	lorenz chaos attractor simulation math dynamical-systems pendiente-usar				false			name desc s estado actual del atractor como {X, Y, Z} (coordenadas 3D del sistema) name desc dt paso temporal de integración (ej: 0.005 segundos, valores menores = más preciso) name desc p parámetros del sistema Lorenz (sigma≈10, rho≈28, beta≈8/3 para el butterfly clásico)	nuevo estado después de un paso de integración Euler, coordenadas típicamente en rango [-20, 20]	false			functions/datascience/lorenz_step.go

Ejemplo

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.