Variables de estado

01 · Punto de partida

Pausar el sistema y poder seguir

Si congelamos una simulación a mitad de camino y queremos retomarla mañana, ¿qué datos necesitamos guardar? La respuesta es el estado: el conjunto mínimo de variables que describe la situación actual y permite calcular el futuro sin conocer el pasado.

• ¿Con qué datos mínimos retomo la corrida?
• ¿Qué es memoria del sistema y qué es decoración?
• ¿Qué cambia el estado en cada paso?
• ¿Dos estados iguales garantizan futuros iguales?

02 · Definición

Estado, transición e historia

03 · La prueba de la pausa

Mínimo y completo

1. 1
   Pausá y guardá solo el candidato.

   Anotá las variables propuestas y descartá todo lo demás.

2. 2
   Retomá sin mirar el pasado.

   Con esos datos y las entradas futuras, ¿la corrida sigue idéntica?

3. 3
   Podá lo redundante.

   Si una variable se calcula desde otras, no es estado: es salida derivada.

04 · En el código

Estado como dato, transición como función

Estado

Un valor o estructura pequeña: número, tupla o diccionario con lo mínimo.

Transición pura

Función sin sorpresas: nuevo = transicion(estado, entradas).

Historia

Lista de estados: lo que se grafica y se analiza.

Condición inicial

El estado en t = 0, tema del próximo capítulo de ingredientes (Tema 10).

05 · En Python

Transiciones que se pueden retomar

def transicion(nivel, entrada, salida):
    # Estado: nivel. Entradas del paso: caudales.
    return max(nivel + entrada - salida, 0)


estado = 10
for t in range(1, 6):
    estado = transicion(estado, 3, 2)
    print("t =", t, "estado =", estado)

Estados compuestos

Cuando hay más de una memoria, el estado es una tupla o diccionario y la transición devuelve uno nuevo completo.

def paso_cola(estado, llegan, atienden):
    cola, atendidos = estado
    cola = cola + llegan
    turno = min(cola, atienden)
    return (cola - turno, atendidos + turno)


print(paso_cola((0, 0), 3, 2))
print(paso_cola((1, 2), 0, 2))

06 · Exploración

Laboratorio: inspector de estados

La curva es la historia del nivel en 12 pasos. Movete el paso inspeccionado: el panel muestra el estado en ese instante, de dónde viene y a dónde va.

El punto naranja es el estado inspeccionado; alcanza con ese número (más las entradas) para continuar la historia.

Preguntas para explorar

1. En t=0, ¿alcanza el estado inicial para predecir t=1? ¿Qué más hace falta?
2. Con entrada igual a la salida, recorré los pasos: ¿qué tienen en común todos los estados?
3. Si guardás solo el promedio de la historia, ¿podés retomar la corrida? ¿Por qué?

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: retomar a mitad de camino

Simulá 3 pasos, guardá el estado y retomá otros 3 sin recomenzar. Compará con la corrida completa de 6.

def transicion(nivel, entrada, salida):
    return max(nivel + entrada - salida, 0)


e = 10
for t in range(3):
    e = transicion(e, 3, 2)
print("pausa en:", e)
for t in range(3):
    e = transicion(e, 3, 2)
print("retomada:", e)

Ejercicio 2: detectar lo que sobra

Este «estado» trae un dato de más. ¿Cuál y por qué?

estado = {"nivel": 14, "promedio": 12.5, "paso": 6}
print("nivel" in estado, "promedio" in estado)

Ejercicio 3: estado compuesto

Avanzá dos pasos la cola desde (0, 0) con llegadas 3 y 1, atención 2. ¿Estado final?

def paso_cola(estado, llegan, atienden):
    cola, atendidos = estado
    cola = cola + llegan
    turno = min(cola, atienden)
    return (cola - turno, atendidos + turno)


e = (0, 0)
e = paso_cola(e, 3, 2)
e = paso_cola(e, 1, 2)
print(e)

09 · Síntesis

Ideas para recordar

En el próximo tema conectaremos el modelo con el mundo: entradas y salidas de un modelo.