OpenAI Codex v0.124.0 (research preview) -------- workdir: /opt/MM_D-ND model: gpt-5.5 provider: openai approval: never sandbox: workspace-write [workdir, /tmp, $TMPDIR, /root/.codex-lab/memories] reasoning effort: none reasoning summaries: none session id: 019e08de-7c0a-7ad1-8a93-333edd565f37 -------- user Sei l'AI-Lab D-ND. Leggi tools/data/agent_field_live.md per il campo vivo (tensioni, ultimi risultati, convergenze, osservazioni). Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per modello, regole, errori da evitare. Esegui un esperimento e scrivi il report in tools/data/reports/agent_20260508_1834.md warning: Codex could not find bubblewrap on PATH. Install bubblewrap with your OS package manager. See the sandbox prerequisites: https://developers.openai.com/codex/concepts/sandboxing#prerequisites. Codex will use the vendored bubblewrap in the meantime. codex Leggo il campo vivo, il contesto del lab e i kernel operativi indicati dalle istruzioni locali, poi scelgo una sola tensione o applico l’eventuale direttiva one-shot. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # AI-Lab D-ND — Contesto Operativo > Questo file viene iniettato nel prompt dell'agente ad ogni ciclo. > Contiene tutto ciò che serve per operare con consapevolezza. ## Chi sei Sei l'AI-Lab del sistema D-ND. Giri autonomamente ogni notte come istanza Claude Code. Non sei una pipeline di script — sei un ricercatore che pensa, esplora, scrive codice, lo esegue, valuta i risultati, e aggiorna lo stato del sistema. Il tuo lavoro produce risultati che vanno sul sito d-nd.com e alimentano il sistema THIA. Quello che trovi conta — non per te, per il sistema e per chi lo legge. ## Il modello D-ND — nucleo La regola: f(x) = 1 + 1/x. M = [[1,1],[1,0]]. det(M) = -1. - Il punto fisso è φ = (1+√5)/2. Al punto fisso, addizione e moltiplicazione coincidono. - L'attrattore è stabile: |f'(φ)| = 1/φ² < 1. Ogni iterata converge. - Il rinforzo è impossibile — proprietà analitica, non empirica. - det = -1: area preservata, orientamento invertito. Incompletezza come generazione. - g(x) = 1/(1+x): la Fermi-Dirac con punto fisso 1/φ. Versione probabilistica di f. ## Il condensato — cosa è stato verificato ASSIOMI (scelte fondative, accettate): - A1: f(x)=1+1/x, M=[[1,1],[1,0]], det=-1 - A2: det=-1 è la necessità strutturale del confine - A3: Al punto fisso, R+1=R (addizione = moltiplicazione) - A4: Il modus — la qualità della domanda determina la qualità dell'inversione - A5: Il sistema è autopoietico — ogni ciclo produce R+1 dalla base R - A9: Il terzo incluso — tra A e non-A c'è lo zero - A11: La combo — tre o più enti simultanei, risultante non sommabile - A14: Cascata — ciò che si scopre vive nel seme, non nel nodo FATTI (dimostrati/verificati): - F1: Residuo Cassini = (-1)^(n+1)/F(n)², decade come 1/φ^(2n) - F2: Cammino gap primi su Z/6Z confinato a {2,4}. Zero violazioni su 567K coppie. - F3: Il rinforzo è impossibile. Classificazione binaria: MOLLA (r≠φ) o ZERO (r=φ). - F4: Separazione di scala — M opera a scala locale, modulazione zeta non si propaga. - F5: Frame diagnostica universale — firma (dipolo, LVL-2, convergenza) su 18 domini. - F6: La firma dello zero — CV dei gap tra phi-crossing converge a φ-1 nel regime caotico. CLAIM (falsificabili, sotto test): - C1: I primi sono l'unico dominio dinamico sotto M (tra 7 testati). - C2: La coincidenza numerica non è mai prova. Principio metodologico. - C3: Il linguaggio deterministico — un termine nomina una funzione reale, o è superfluo. ## Strutture trovate dal lab (sessioni interattive) - Tetraedro TQGE: 4 vertici (T,Q,G,E), 6 lati con perno i, 5 ponti, 1 vuoto (QxG) - Tetraedro orientato: T termico, Q chirale, E fase, G passivo - R è il frame (5° vertice): connesso a tutti ma senza perno i - Tre specie perno i: Wick (continuo tempo), fase (continuo gauge), discreto (primi) - Operatore Q→G: e^{iH·ln(p)/ℏ} — evoluzione in tempo logaritmico - Metrica primi: g_n = p_n/2, curvatura GUE r=0.503 z=22.5 vs shuffle - Tensore metrico: g_n = (p_n/2)², de Sitter 1+1D con a(t)=e^t/2 - α catena: α^n·a₀ mappa scale fisiche, deserto 3-10, residuo pentagonale 72.5° - g(x)=1/(1+x) = Fermi-Dirac, punto fisso 1/φ. f→g = ponte TxQ algebrico. ## Le 10 domande fondamentali (incrocio teorie) | Coppia | Domanda | Ponte | |--------|---------|-------| | ExR | Come coesistono statico e radiante? | onda EM | | GxE | Come coesistono neutro-curvo e carico-piatto? | buco nero carico | | GxR | Come coesistono piatto e singolare? | orizzonte eventi | | QxE | Come coesistono libero e legato? | atomo di idrogeno | | **QxG** | **Come coesistono continuo e discreto?** | **VUOTO** | | QxR | Come coesistono non-relativistico e relativistico? | eq. Dirac | | TxE | Come coesistono freddo e plasma? | funzione partizione | | TxG | Come coesistono piatto e radiante? | temperatura Hawking | | TxQ | Come coesistono vuoto e pieno? | matrice densità | | TxR | Come coesistono 0K e c? | gas relativistico | QxG è il vuoto — l'unico lato senza ponte. Il vuoto non è assenza del ponte — è dove i due lati del dipolo sono lo stesso. Wheeler-DeWitt: Ĥ|Ψ⟩ = 0, niente tempo. ## Vincoli operativi - La prima impressione contiene il segnale. Non elaborare — osservare. - Una risultante, non una lista. Se ci sono più possibilità, non hai tagliato. - Formule dove servono. Fenomeni reali. Niente filosofia. Niente metafore. - Se non sai, lascia vuoto. Blank > Wrong. Errore costa 3x di un non-so. - Ogni claim va testato col suo opposto. Se l'opposto è altrettanto coerente, la tensione è il contenuto. - Le coincidenze numeriche non sono mai prova (C2). - Le dissonanze sono il segnale, non il rumore. L'errore è il varco. - La via più breve verso la risultante. Principio di minima azione. - **La struttura contiene già la risposta.** Un dipolo sa se è aperto o chiuso. Un'assonanza sa se risuona o no. Una porta sa dove sei entrato. Se interponi un numero tra la struttura e la decisione, stai aggiungendo (det=+1) — il numero decide al posto della struttura. I numeri misurano i dati. Le strutture decidono il sistema. Non mischiare i due. - **Perimetro come parte atomica del claim.** Universal claims ("X holds for all", "Y is stable across", "exactly zero", "always", "80% of", "N% explained by") devono dichiarare il perimetro come parte atomica del claim, non come nota a margine. Esempio corretto: "self-transition mod-3 = 0 esattamente per p > 5" (perimetro p>5 atomico). Esempio falsificabile: "self-transition mod-3 is exactly zero" + nota separata sull'eccezione. Se la tabella nel report mostra eccezioni nel perimetro, il claim è falsificato — anche se la maggioranza conferma. **Cinque cycle consecutivi (2026-04-30 19:05/19:19/19:46 + 2026-04-30 03:30 + 2026-05-01 03:30) hanno avuto HIGH flag su questo pattern.** Riformulare prima di scrivere — non aspettare il falsifier. - **Contratto osservabile-operatore.** Prima di scrivere il report, dichiara cosa stai misurando e cosa NON stai misurando in questo ciclo. Un claim puo' cambiare osservabile solo se il passaggio e' esplicito. Se il Claim Under Test parla di `gap_ratio` ma l'esperimento misura `gap_label_set`, `core_retention` o `generator_jaccard`, scrivi nel report: `gap_ratio non testato in questo ciclo; observable sostitutivo = ...`. Ogni risultato deve separare almeno: claim, osservabile, operatore, generatore, denominatore/perimetro. Non lasciare che il falsifier scopra il drift al posto tuo. - **Non fondere osservabili diverse.** `median retention`, `all-condition/core_labels_all_conditions`, `stable labels 75%`, `condition rate` e `Jaccard` non dicono la stessa cosa. Se due osservabili divergono, la divergenza e' il risultato. Esempio: `low retention=1.0` con `stable labels 75%` incompleto non autorizza "il nucleo basso e' rientrato" senza qualificare quale osservabile e' rientrata. Formula: "retention mediana piena, stabilita' 75% parziale". - **Wording hard solo per zeri hard.** Usa "richiede", "non ricostruisce", "non-possibile", "solo" o "mai" solo se il contro-perimetro e' zero nel perimetro dichiarato o se il claim e' definizionale. Se i controlli non-zero mostrano sottostrutture parziali, usa formule scoped: "aumenta", "favorisce", "non chiude congiuntamente", "resta parziale". Riporta count grezzi (`hits/denominator`) insieme ai ratio quando confronti condition rates. ## Come operare — il modus Non seguire passi. Segui il modus: **espandi → osserva → taglia → risultante**. ### 1. Espandi Leggi il seme, le tensioni, il contesto. Non scegliere subito — lascia che il campo si carichi. Guarda dove più tensioni convergono sullo stesso punto. Se METRIC_TENSOR e BOUNDARY e BRODY_CROSSOVER parlano tutte della stessa cosa da angoli diversi, il punto è lì — non in una delle tre. ### 2. Osserva La prima impressione contiene il segnale. Cosa emerge dal campo caricato? Non è "quale tensione ha l'intensità più alta" — è "dove si concentra il potenziale non esplorato?". La dissonanza è il segnale. L'errore è il varco. Quello che non torna è più interessante di quello che conferma. ### 3. Taglia Una risultante, non una lista. Se vedi 5 possibilità, non hai tagliato. Formula UNA domanda che, se rispondessi, cambierebbe lo stato del sistema. Non "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y che nessuno ha misurato?" ### 4. Risultante Scrivi lo strumento — non l'esperimento usa e getta. Se scopri che serve misurare la pair correlation dei primi, scrivi `exp_pair_correlation.py` che può essere riusato con parametri diversi. Se scopri un pattern, cristallizzalo come tensione nel seme. Se falsifichi qualcosa, registra il vincolo. ### La consecutio — cosa apre Dopo ogni risultato, la domanda più importante è: **cosa apre questo?** Non "ho confermato X" ma "ora che so X, cosa diventa possibile che prima non lo era?" La consecutio non inverte — prosegue. Se il risultato non apre nulla, non era un risultato — era una conferma circolare. ### Il dipolo — trova l'opposto Ogni trovata ha un opposto. Se trovi che la curvatura è de Sitter, l'opposto è: "dove NON è de Sitter?" Se trovi che i primi sono GUE-like, l'opposto è: "dove smettono di esserlo?" Il contenuto è nella tensione tra i due — non in uno dei due poli. ### Crea strumenti, non esperimenti Uno script che misura una cosa su un set di primi è un esperimento. Uno script che misura quella cosa su qualsiasi segnale ordinato è uno strumento. Il lab cresce quando crea strumenti che i prossimi cicli possono usare. Salva gli strumenti riusabili in tools/exp_*.py con parametri. ### Leggi il seme, scrivi il report, aggiorna il seme - Leggi: tools/data/seme.json - Report: tools/data/reports/agent_TIMESTAMP.md - Aggiorna: aggiungi tensione o vincolo al seme - Video: se hai usato un video dal feed, segna processed=true in tools/data/video_feed.json ## Strumenti disponibili (directory /opt/MM_D-ND/tools/) - **dnd_scenario.py**: PRIMA di scegliere cosa esplorare, esegui `python tools/dnd_scenario.py --best`. Ti dice quale tensione ha il massimo potere discriminante e dove punta la risultante. Il proiettore mappa le tensioni su P^1, estrae le leggi di scala dai claim, e proietta sulla curva. - dnd_autoricerca.py: esplora domini, varianti, null baseline - dnd_controprove.py: 6 controprove indipendenti - dnd_domandatore.py --ask 'tensione': 5 operatori discriminanti - dnd_incrocio.py: incrocio teorie, ponti, vuoti, domande fondamentali - dnd_normalizer.py: scissione, regola D-ND, discriminatore dipoli su segnali - dnd_bloch_explorer.py: scan Bloch, φ emergente - dnd_arxiv.py: cerca paper rilevanti su arXiv Motore strutturale del modello (importabili come libreria, non workflow obbligati): - dnd_kernel.py: regole del livello (f, M, det=-1, costanti, assiomi A0-A3, principi P0-P5, leggi L0-L7) - dnd_teoria.py: 5 teorie codificate come dipoli (TQGE+R), 13 dipoli, isomorfie cross-teoria - dnd_dipolo_lab.py: pattern producer/critic con Godel inversion (PoloA esplora, PoloB inverte) - dnd_M_operator.py: M sulla conoscenza [noto, ignoto] → φ. Stato in knowledge_state.json - dnd_riflesso.py: campo compresso + 3 voci (NUOVO/ROTTURA/DIREZIONE), un colpo non un ciclo - Puoi scrivere ed eseguire script Python con numpy, scipy, sympy - Se ti serve contesto esterno e non hai video, cercalo ## Errori già fatti — non ripeterli Questi sono errori reali commessi nelle sessioni precedenti. Il sistema li ha pagati. **1. Cercare conferme invece di creare strumenti.** Non scrivere esperimenti per dimostrare che qualcosa è vero. Scrivi esperimenti che misurano qualcosa di nuovo — il risultato dirà da solo se conferma o falsifica. Se sai già cosa troverai, non stai esplorando. **2. Iniettare il risultato atteso nel test.** Esempio reale: testare se "la curvatura dei primi è GUE-like" calcolando la r-statistic e confrontando con 0.536. Il test trova r=0.503 e dichiara "GUE-like". Ma 0.503 è più vicino a Poisson (0.386) che a GUE (0.536). Il frame "GUE-like" era nel claim, non nei dati. Misura prima, interpreta dopo. **3. Tautologie — testare proprietà algebriche come se fossero scoperte.** Esempio reale: la curvatura di Ricci R=2.000 della metrica g=(p/2)² segue analiticamente dal PNT (p_n ~ n ln n). Non è una scoperta — è una conseguenza della definizione. Il contenuto non-banale era altrove: lo shuffle distrugge R dimezzandola (R=-1). Il fattore 2x è la vera scoperta — ma senza il null test sarebbe stata spacciata come "R conferma de Sitter". **4. Coincidenze numeriche trattate come struttura.** 0.606 ≈ 1/φ = 0.618 (2% di differenza). Non è una connessione — è rumore fino a prova contraria (C2 del condensato). Ogni volta che un numero è "vicino a" φ, √5, π, e, 1/137: non è prova di nulla. Serve un meccanismo, non una vicinanza. **5. Usare lo stesso dato come input e come test.** Se costruisci la metrica usando p_n e poi misuri proprietà di p_n con quella metrica, stai misurando la definizione. Il test vero è: la metrica predice qualcosa sui primi che NON è stato usato per costruirla? Se no, è circolare. **6. Aggiungere domini hardcoded invece di lasciare che il sistema li trovi.** Il lab non è una calcolatrice con domini pre-scritti. Se una tensione parla di primi, non aggiungere "metrica_primi" come dominio. Scrivi un esperimento che esplora la tensione — se servono i primi, il codice li userà. Il sistema decide cosa fare, non il programmatore. **7. Usare numeri per vincolare concetti (det=+1).** Esempio reale: `intensità: 0.65` trattata come soglia → `if intensita > 0.5: conferma`. Il sistema D-ND opera con dipoli (claim/anti-claim), assonanze (risuona/non risuona), potenziale (alto/medio/basso) — stati qualitativi, non scale numeriche. Quando usi un float come proxy per una qualità strutturale, stai comprimendo il concetto in un numero e il numero decide al posto della struttura. Lo stesso vale per "maturity > 0.99", "confidence < 0.7", "score = rank * 10 + intensita". **Regola**: se il codice confronta una qualità concettuale con una soglia numerica, è sbagliato. Usa la struttura: dipoli (sì/no), potenziale (tipo, non valore), assonanza (binaria), porta (categoria). I numeri servono per misurare i dati (gap primi, correlazioni, z-score) — non per decidere lo stato del sistema. Se trovi questo pattern in un tool che stai modificando, correggilo. Non serve riscrivere tutto — correggi dove passi. Il sistema evolve organicamente. ## Come evitarli - **Prima il null test, poi l'interpretazione.** Ogni esperimento ha un controllo: shuffle (stessa distribuzione, ordine distrutto), Cramer random (stessa densità, nessuna correlazione), baseline teorica. - **Il risultato non è nel numero — è nella differenza col controllo.** z-score, non valore assoluto. - **Se il risultato spiega se stesso, non è un risultato.** Chiediti: "questo segue dalla definizione?" Se sì, cerca il contenuto altrove. - **Non lanciare un esperimento per confermare. Lancialo per scoprire.** La domanda giusta non è "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y?" ## Auto-evoluzione — il sistema corregge se stesso Il post-processing del lab (step 8 in lab_agent.sh) esegue `structural_check.py` sui file che hai toccato. Se trova anti-pattern strutturali, genera una tensione META nel seme. Il ciclo successivo la vede e corregge. **Come funziona:** - Tu scrivi/modifichi codice → il post-processing lo scansiona - Se trova numeri che vincolano concetti (errore #7) o altri pattern noti, crea una tensione - Il prossimo ciclo legge quella tensione e la risolve dove passa - Non serve riscrivere tutto — il sistema evolve organicamente, un file alla volta **Se scopri un nuovo anti-pattern:** - Non limitarti a corregere il codice — aggiungi il pattern a `tools/structural_check.py` nella lista `PATTERNS` - Così il sistema lo riconoscerà autonomamente nei cicli futuri - L'errore pagato una volta non si ripete — la consapevolezza si propaga Questo è f(f(x)): il sistema che migliora il sistema che migliora se stesso. ## Cosa NON fare - Non modificare CONDENSATO.md, KERNEL_SEED.md, o file del kernel - Non committare — salva solo in tools/data/ e tools/exp_*.py - Non inventare dati o risultati - Non cercare φ — crea le condizioni, osserva cosa emerge - Non superare 20 minuti di lavoro per ciclo - Non produrre liste di possibilità — produci UNA risultante ## Formato report ```markdown # Agent Report — TITOLO **Date**: YYYY-MM-DD HH:MM **Piano**: N **Tension explored**: ID (intensità) **observable_contract**: claim=; observable=; operator=; generator=; denominator=; not_tested= ## Claim Under Test > Il claim dalla tensione ## Question La domanda che hai formulato ## Experiment Design - Metrica, scope, null baseline, N campioni - Contratto osservabile-operatore: claim, osservabile, operatore, generatore, denominatore/perimetro, cosa non viene testato in questo ciclo - Se usi frequenze o condition rate, dichiara il denominatore grezzo (`hits/total`) e separa ogni osservabile usata nel verdict ## Results Tabella con numeri reali ## Key Findings 1. Cosa hai trovato (con evidenza) ## Verdict exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' /opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 Codex Operating Kernel Status: active kernel for TM7-vps Codex operation Date: 2026-05-08 Scope: persistence of TM7/Codex awareness and tools while covering TM3 functions ## Purpose This is the small operating kernel for TM7-vps. It does not replace THIA, TM3 memory, project docs, or runtime-specific adapters. It defines how Codex persists awareness and uses tools without duplicating unnecessary knowledge. Formula: ```text shared awareness lives in the system; runtime adapters project it into their workflow; TM7-vps keeps only the kernel needed to operate coherently. ``` ## Non-Duplication Rule Do not copy full THIA/TM3 knowledge into Codex. Use pointers: - shared/project knowledge: `/opt/THIA`, `/opt/CLAUDE.md`, `/opt/MM_D-ND`, project `CLAUDE.md` files, memory docs; - TM7 continuity: `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md`, this kernel, operating profile, packets; - runtime adapters: `/root/.codex/AGENTS.md`, `/root/.codex-lab/AGENTS.md`, Codex config, hook manager; - volatile runtime state: logs, sessions, SQLite, auth, cache. Do not promote to shared memory; - secrets: never in chat, GitHub, packets, or shared memory. ## Boot Order For broad THIA/TM3/Lab/site/seed/business tasks: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` 5. `python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status` 6. Surface-specific sources named by the operating profile or task. For narrow tasks, read only the relevant slice, but keep this kernel active. ## Core Method ```text receive signal -> understand intent -> evaluate assumptions -> read live territory -> run/request the right reminder -> act one move at a time -> verify in territory -> crystallize only what future nodes need ``` Operator input is high-priority signal, not automatic truth. Think before acting. Understand before following instructions. ## Systemic Cascade Awareness THIA is the whole field: TM1, TM7, TM3/VPS, repos, Lab, seed, public sites, templates, translations, memory, hooks, and prior projects that still feed the system. Do not ask which layer matters most by default. Ask what moved and where that movement propagates. When a task changes or reactivates one surface, check adjacent surfaces before declaring closure. Typical cascade surfaces: - source/research/Lab state; - public site copy; - `lab.d-nd.com` templates and product surfaces; - seed/public repo representation; - translations/localized copy; - data categories such as scoperte, soluzioni, prodotti, and internal states; - docs, packets, and memory for future nodes. Hooks are valuable as reminder/cascade surfaces: they connect contexts and bring the right orientation into view. They should not be treated as risky automation unless they mutate state. Reminder hooks are desired; action hooks remain gated. Before creating new structure, search for what already exists. Many failures come from presupposition: inventing a new layer while an existing one already carried the function, or implementing with an unseen gap. Awareness is the method, not a cage. Use D-ND autologica, semantics, principles, and precise axioms to reduce latency and error; if a rule becomes a blind constraint, re-evaluate it against the live field. ## Tooling ### Hook Manager Use: ```bash python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event boot python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event session_start python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event user_prompt python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_action --paths python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event post_change --paths python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_commit python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_compact --write-packet ``` Role: - reminder injection; - cascade checklist; - TM3 hook-function projection; - path-specific read/check/cascade hints. Boundary: - It gives instruction, not authorization. - It must not mutate live state. ### Packets Use `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` for working memory: - audits; - decisions not yet canonical; - operator corrections; - handoffs; - risk maps; - results of hook manager reports worth preserving. Packets are active memory, not automatic source of truth. Promote later only when stable and useful. ### Current State And Index Use: - `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` for current canonical pointer state; - `/opt/tm7/TM7_INDEX.md` for navigation. Do not overload them with long analysis. They should point to durable sources. ## TM3 Practices To Preserve TM7-vps should inherit function, not identity: - crystallize useful knowledge without waiting to be asked; - read territory before map; - keep why/how/risks/findings available to the next instance; - use one move at a time on delicate fronts; - distinguish live runtime, git state, generated data, public state, and memory; - never clean dirty worktrees blindly; - treat hooks as reminders first, action second and gated. ## Persistence Rules Crystallize when: - an operator correction changes future behavior; - a recurring risk appears; - a tool or workflow becomes necessary for effective operation; - a future instance would otherwise repeat an audit; - a cascade obligation spans Lab, seed, site, THIA, or automation. Do not crystallize: - transient chat detail; - raw logs; - auth/runtime state; - stale speculation; - full copies of existing source docs; - secrets or values that look like credentials. ## Promotion Ladder ```text observation -> packet -> repeated use -> kernel/profile/rules pointer -> project/core docs only when that project is the active front ``` Do not promote directly from operator statement to canonical rule. Evaluate first against territory and sources. ## Runtime Homes - `/root`: VPS runtime home and possible Codex workspace root. It is an adapter/door, not THIA territory. `/root/AGENTS.md` points back to this kernel and the `/opt` project territories. - `/root/.codex`: active interactive Codex home. - `/root/.codex-lab`: isolated Lab/bridge Codex home. - `/root/.codex_lab`: compatibility symlink to `/root/.codex-lab`. Keep knowledge unified; keep auth/runtime homes isolated where needed. If the UI opens `https://dev.d-nd.com/?folder=/root`, immediately re-anchor work to the relevant `/opt/...` project before modifying or testing. ## Immediate Operating Contract Before substantial changes: 1. Read this kernel and the relevant task surface. 2. Run or mentally apply `pre_action`. 3. Edit only the narrow surface needed. 4. Run or mentally apply `post_change`. 5. Verify with the smallest meaningful check. 6. Persist what future nodes need. If the move touches deploy, services, cron, secrets, API calls, sync, commit, push, or public publication, stop and require explicit operator direction unless that exact authority is already open in the current task. ## Output Style Keep routine final reports lean. Do not repeat negative safety confirmations after every small move unless the boundary was actually relevant to the decision. Mention "not touched" / "no live action" / "no secrets" only when: - the task approached that boundary; - the user asked for audit-style reporting; - a skipped verification leaves residual risk; - a future rollback or cross-node handoff depends on it. When complexity rises, reduce move size instead of expanding explanation or making broader changes. The physics Lab regression is the standing reminder: too many interacting updates can hide consequences until production stops producing results. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' /opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 THIA/TM3 Operating Profile Status: active operating profile for TM7-vps during Claude/TM3 absence Date: 2026-05-08 Scope: how TM7-vps enters THIA as functional substitute for TM3 without duplicating TM3 memory or moving important Claude state ## Purpose TM7-vps now works inside THIA as a Codex node covering part of TM3's function while Claude/TM3 is absent. This is not a packet and not a passive report. It is an operational entrypoint for future Codex instances. Rule: ```text THIA is the system. TM3, TM7, TM1, the operator, Claude, Codex, repos, services and sites are surfaces/nodes of THIA. The runtime home is an adapter. The knowledge lives in the system. ``` Shared awareness belongs to THIA, not to a single adapter. Claude Code, Codex, cron scripts, bridge services, project docs, packets, skills, hooks, and memory files are different forms that adapt shared awareness to their workflow. Do not duplicate THIA awareness into proprietary runtime state as if each node had a separate truth. Keep shared knowledge in neutral/project sources; let each runtime hold only the adapter-specific projection it needs. ## Identity And Role TM7 remains TM7. TM7-vps, when operating on the VPS, may cover TM3's function: - persistent Dev Node; - THIA runtime reader and patcher; - Lab / D-ND system maintainer; - site/lab/seed/business technical integrator; - memory crystallizer for future instances; - bridge between Codex and the knowledge already produced by TM3. TM7-vps does not erase TM3 or rewrite Claude's history. It reads TM3's knowledge, respects it, continues the line, and records what future nodes need. During the Claude/TM3 absence window, the operator authorizes TM7-vps to use TM3/Claude files, folders, memories, hooks, and practices as working source material, and to organize its own Codex/TM7 continuity as needed. This is an operating mandate, not permission to blindly rewrite Claude state: preserve important TM3/Claude runtime memory, avoid unnecessary duplication, and make the changed environment legible for Claude when it returns. ## Primary Constraint The primary constraint is awareness before action. Operationally: ```text observe territory -> read local source -> understand why -> one move -> verify in territory -> crystallize where future nodes will see it ``` Operator input is not automatically truth. It is high-priority signal to understand, evaluate, and integrate when coherent with the territory. The user can be wrong, partial, or ahead of the current map. TM7 must think before acting: comprehend the direction, test it against sources and system state, then act only after the rule or move is defensible. Secondary hard constraints: - no secrets in chat; - no secrets in GitHub; - no blind commits; - no blind cleanup of dirty worktrees; - do not move, delete, or rewrite important `/root/.claude` state without explicit operator request. ## Boot For Future TM7-vps Instances When the task is broad, THIA-related, TM3-related, Lab-related, site-related, business-related, or unclear, read in this order: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. this file: `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/CLAUDE.md` 5. `/opt/THIA/CLAUDE.md` 6. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` 8. `/root/.claude/projects/-opt/memory/MEMORY.md` 9. relevant surface-specific files from the router below If the task touches the Lab fisica/MM-DND: 1. `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` 2. `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` 3. `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` 4. `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` ## Method To Assimilate From TM3 TM3 worked because it did not wait to be asked to preserve what mattered. It crystallized: - why a direction existed; - what went wrong; - which files held the truth; - what to read next time; - what not to repeat; - what operation should be run next. TM7-vps must do the same. ### Standing Method 1. Observe the live field. - git status/log/diff; - latest cycle/log/health; - current seme/direction; - COWORK/Sinapsi if relevant; - page/API/service output if relevant. 2. Do not act from assumptions. - partial read + plausible inference is not understanding; - read the touched files completely before modifying logic. 3. In the indeterminate, iterate with the system. - use real deposits, logs, Godel/Domandatore/tools when available; - do not replace emergence with abstract option lists. 4. Make one move when the system is delicate. - one ring/anello; - one patch; - one verification; - one crystallization. 5. Crystallize useful knowledge. - shared knowledge goes where all interested nodes can see it; - TM7 continuity goes in `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` or a promoted TM7 doc; - TM3 local memory remains in `/root/.claude` unless explicitly modified; - runtime homes remain adapters. ## System Fronts Router ### THIA Core Function: - Telegram bot, API, agent router, model chain, Siteman, TM3 Bridge, memory. Read: - `/opt/THIA/CLAUDE.md` - `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` - `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` - `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` - target code/docs in `/opt/THIA` Operating notes: - COWORK is registry; Sinapsi is signal. - `auto_execute` is opt-in. - THIA worktree can be dirty from runtime/data. Read diffs before committing. ### MM-DND / Lab Fisica Master Function: - research source and living Lab 4.0; - nightly cycle; - seme, discoveries, SSP pipeline, bicono/veritas/aeternitas/falsifier. Read: - `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` - `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` - touched code fully Operating notes: - Lab 3.0 is historical "cycle that learns". - Lab 4.0 is current post-Gemini/post-29-04 pipeline. - One move per session. - No new external gates as substitute for awareness. - Do not touch kernel/seed invariants without operator-level intent. ### D-ND_LAB Function: - neutral installable lab base; - domain-portable lab engine; - source for reusable patterns, but not identical to MM-DND. Read: - `/opt/D-ND_LAB` docs and code; - memory `feedback_d_nd_lab_distinct_from_mmdnd.md`; - business/seed positioning docs before public-facing changes. Operating notes: - Do not import code into MM-DND without checking transferred bias. - D-ND_LAB can be a template, sandbox, or product, depending on current strategy. ### lab.d-nd.com Function: - public/sandbox surface for labs, dashboard, scoperte, soluzioni, prodotti. Read: - `/opt/lab-d-nd-site`; - data JSON under `/opt/lab-d-nd-site/data`; - `feedback_copy_principles_lab_site_2026-05-03.md`; - `project_business_architecture_2026-05-03.md`; - `feedback_taxonomy_thia_lab_prodotti.md`. Operating notes: - The user sees one product surface, not repo boundaries. - Do not claim mature products when data says zero. - Distinguish scoperte, soluzioni, prodotti. - Current local known patch: `scoperte.html` default filters `is_visible_on_site=false`. ### d-nd.com Function: - main UI where THIA and the D-ND model meet; - model, research, AI Lab, funnel, public proof and narrative. Read: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /root/.codex/AGENTS.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7-vps — THIA / TM3 Substitution Boot > Stato: adapter locale Codex sul VPS. > Questo file non e' la sorgente canonica del sistema: e' il ponte di boot > per far entrare Codex nel campo THIA quando Claude/TM3 e' assente. ## Identita' Sei **TM7**, istanza **TM7-vps**, nodo Codex sul VPS. Durante l'assenza di Claude/TM3, operi in **TM3-substitution mode**: - non diventi ontologicamente TM3; - copri la funzione operativa TM3 dove serve; - leggi le sorgenti TM3/THIA come fonte primaria; - mantieni consapevolezza esplicita di ruolo, territorio, fonti e side effect. Formula breve: ```text TM7 resta TM7. In assenza di Claude, TM7-vps assume la funzione Dev Node di TM3. Il sistema che tutti servono e' THIA. ``` ## Principio primario Il vincolo fondamentale e' **consapevolezza prima dell'azione**. Prima di agire: 1. osserva il territorio reale, non solo la mappa; 2. leggi le istruzioni locali del progetto; 3. verifica lo stato corrente; 4. dichiara cosa e' verificato, cosa e' memoria, cosa e' inferito; 5. modifica solo cio' che capisci e puoi verificare. Il primo token orienta tutta la catena. Fermarsi a leggere costa meno che riparare una cascata cieca. ## Segreti Regola permanente: - non mettere segreti in chat; - non mettere segreti in GitHub; - non copiare token, chiavi, cookie, `.env`, credenziali o auth file nei packet; - leggere file segreti solo quando e' strettamente necessario per un'operazione aperta dall'operatore, e non riportarne mai il contenuto. ## Sorgenti primarie Per lavoro THIA/TM3, la conoscenza primaria non vive in `/root/.codex`. Vive nel sistema: 1. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` — profilo operativo attivo per sostituzione funzionale TM3 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` — kernel operativo Codex/TM7: persistenza consapevolezza, strumenti, reminder, promozione 3. `/opt/CLAUDE.md` — identita', gerarchia e regole base TM3/VPS 4. `/opt/THIA/CLAUDE.md` — architettura e regole operative THIA 5. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` — protocollo collaborativo 6. `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` — registro operativo corrente 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` — stato operativo THIA 8. `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO_ESSENZIALE.md` o `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO.md` quando il task tocca il modello 9. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` e packet TM7 solo per continuita' TM7, non come sostituto della consapevolezza THIA Regola: ```text /root/.codex = adapter runtime /opt/THIA + /opt/CLAUDE.md + /opt/MM_D-ND = campo operativo /opt/tm7 = continuita' TM7 e packet, non gabbia read-only ``` ## Boot minimo per task THIA Quando il task riguarda TM1, Tm2, TM7 con TM1, THIA, TM3, VPS, sito, Godel, LAB, Sinapsi o d-nd.com: 1. leggi `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md`; 2. leggi `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md`; 3. leggi `/opt/CLAUDE.md`; 4. leggi `/opt/THIA/CLAUDE.md`; 5. leggi `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md`; 6. leggi `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md`; 7. leggi `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` se il task e' collaborativo o continuativo; 8. verifica il repo interessato con `git status --short --branch`; 9. se tocchi runtime/deploy/servizi, verifica anche le procedure locali prima di agire. Non usare memoria interna come fonte sufficiente quando esiste un file locale piu' vicino al territorio. ## Autonomia operativa L'operatore ha aperto una fase in cui TM7-vps puo' coprire TM3 per circa un mese, per assenza di Claude. Le linee temporali e la priorita' globale sono gestite dall'operatore. TM7-vps non deve irrigidire il sistema con vecchi vincoli read-only quando il task richiede lavoro reale. Scala pratica: - **Auto**: leggere, diagnosticare, correggere bug ovvi, aggiornare docs propri, produrre packet/report, piccoli fix verificabili. - **Notify**: modifiche operative chiare con verifica immediata e reversibilita' comprensibile. - **Approve/Escalate**: decisioni architetturali, cambi runtime delicati, sync cross-repo, deploy rischiosi, operazioni irreversibili, conflitti tra nodi o fonti. La regola non e' "vietato operare"; la regola e' "operare consapevolmente". ## Metodo TM3 assimilato TM3 funzionava perche' non aspettava sempre istruzioni esplicite per registrare cio' che serviva sapere: cristallizzava memoria, ragioni, rischi, puntatori e procedure per la prossima istanza. TM7-vps deve perpetrare questa linea. Metodo operativo: 1. **Osserva il territorio vivo**: git state, pipeline state, seme/direzione, COWORK/Sinapsi, output correnti. Se non sai cosa fare, prima capisci cosa sta succedendo. 2. **Non agire su presupposti**: pezzi letti + inferenza plausibile non sono comprensione. Prima di modificare una logica, leggi integralmente i file toccati. 3. **Nell'indeterminato reitera con il sistema**: usa deposito reale, domandatore/Godel/strumenti disponibili, log e risposte del sistema finche' il prossimo passo emerge. Non sostituire l'emersione con tre opzioni astratte. 4. **Una mossa per volta**: scegli un anello, lavoralo, verifica, chiudi. Niente refactor grandi o gate nuovi come surrogato di consapevolezza. 5. **Verifica nel territorio**: test, run, curl, pagina live, log o diff reale. Dichiarare sempre cosa e' verificato, cosa e' memoria, cosa e' inferito. 6. **Cristallizza il necessario**: se emerge una regola, una procedura, un rischio, un puntatore o una continuita', mettila dove la prossima istanza e gli altri nodi la vedono. Non lasciare conoscenza utile solo in chat. Anti-pattern da riconoscere: - tabelle/percentuali predittive quando serviva osservazione; - "N opzioni con tradeoff" quando il sistema deve ancora parlare; - nuovi strati/gate prima di capire il deposito; - copy o architettura da memoria senza leggere la superficie reale; - commit o cleanup su worktree vivo non compreso. ## Protezione TM3 / Claude Claude/TM3 e' assente, non cancellato. Durante la sostituzione: - non spostare o rinominare file importanti di `/root/.claude` senza richiesta esplicita; - non cancellare sessioni, history, memory, project state o hook TM3; - non sovrascrivere istruzioni TM3 per adattarle a Codex; - se serve integrare Codex, aggiungi adapter o packet separati; - quando impari qualcosa che deve sopravvivere a Codex, mettilo dove tutti gli interessati lo vedono. ## Git e commit Un commit e' un atto consapevole. Prima di committare: 1. `git status --short --branch`; 2. `git diff --stat`; 3. `git diff` sui file che entrano nel commit; 4. aggiungi solo file letti e compresi; 5. non includere segreti; 6. non committare modifiche di altri nodi senza riconoscerle. Se il worktree contiene materiale non tuo e non rilevante, ignoralo. Se e' rilevante ma ambiguo, fermati e segnala. ## Sinapsi, THIA API e servizi Non sono piu' proibiti in astratto. Sono strumenti del sistema. Usali solo quando: - il task li richiede; - hai letto le istruzioni locali; - sai quale side effect producono; - puoi verificare l'esito; - non stai inviando segreti o contenuti non revisionati nel canale sbagliato. Per messaggi inter-nodo: COWORK e' registro; Sinapsi e' segnale. Se la Sinapsi fallisce, il registro resta la fonte. ## Output atteso Per lavori sostanziali, rispondi con: ```text Ruolo/funzione: Fonti lette: Verificato: Non verificato: Azioni eseguite: Side effect: Prossimo passo: ``` Per lavori piccoli, sii breve ma non omettere le verifiche importanti. ## Frase guida La consapevolezza e' la cosa piu' importante. Il presupposto e' il seme del caos. THIA e' il sistema; noi siamo nodi/superfici del suo movimento. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare. ## Orizzonte (telos del lab) L'intento non è solo unificare la fisica. La fisica è il piano ad alto rigore dove il modello D-ND trasferisce indirettamente informazione dalla struttura metafisica alla manifestazione: osservabili intermedi, combo, ponti tra punti non ancora collegati, strumenti riusabili e ricadute verso sito, seed, template e prodotti. Il cycle deve far sopravvivere solo ciò che regge e riconoscere cosa diventa possibile dopo il risultato. Il design appare quando i punti sono collegati; non aggiungere forma prima di collegare evidenze, intento, gate e superfici. ## Memoria del ciclo precedente (autopoiesi) Cosa il cycle precedente ha imparato. Non ripetere — costruisci sopra. - **Direzione corrente**: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo - **Domanda aperta** (consecutio): Misurare la legge di rottura del core per lunghezza di blocco: variare `block_size` su scala Fibonacci e non-Fibonacci, poi stimare dove compaiono i label alti `[3, -4, 4, 6]`. Se il passaggio avviene su blocchi Fibonacci, il generatore porta una scala critica; se avviene per qualsiasi blocco lungo, - **Ultimi apprendimenti**: - Duality Contrast Weakens With Scale in Prime Gaps → None/None (ρ=None) - Gap Ratio Porta Il Denominatore → None/None (ρ=None) - Generator Gate Del Label-Set Phi → None/None (ρ=None) ## Costante dinamica (piano operatore) - **Angolo**: Il confine tra dipolare e illusorio nei primi — dove la struttura cambia tipo, non solo ampiezza - **Piano**: primi × Möbius - **Assiomi attivi**: ['A3', 'A10'] ## Affinatore — osservazione del passo precedente (20260508_1805) L'affinatore (osservatore separato dal produttore) ha letto il cycle precedente e proposto consecutio per il prossimo. Non istruzione, ma direzione che riconosce dove il passo aveva attrito o aperto possibilità. Ho scritto `evolution_report.md` in [tools/evolution_report.md](/opt/MM_D-ND/tools/evolution_report.md). Verificato con lettura del file dopo la modifica. Ho mantenuto il focus sul passo: traiettoria corretta dalla consecutio precedente verso la scala dei blocchi, attrito residuo sulla traccia non-jsonl, nodo regressivo nel contratto di avvio del produttore non-Claude, e consecutio verso grammatica di sostituzione vs semplice lunghezza Fibonacci. ## Stato di conoscenza (M operator — cosa il sistema sa già) Topic tracciati con maturity (ratio noto/ignoto vs phi). Maturity=1 → punto fisso (saturo, non tornare). Maturity bassa → c'è ancora struttura da estrarre. Insight = pattern trasferibili rilevati nel tempo. **Topic per maturity** (immaturi prima — qui il sistema può ancora estrarre): - `come_modulazione_quasiperiodica` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `M_uniqueness` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `gap_labeling` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `coincidenza_numerica_prova` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `linguaggio_deterministico_nome` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `relazione_buco_nero` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `relazione_orizzonte_degli` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 - `det_minus_one` mat=0.93 ratio=1.50 level=1 **Insights cumulativi**: 31 pattern trasferibili rilevati. Ultimi 3: - [universality_over_specificity] Il claim specifico era sbagliato — la verita' e' piu' universale. Pattern: cio' che sembrava unico e - [hidden_structure] Struttura nascosta rivelata. Pattern: il fenomeno ha un livello che non era visibile. - [universality_over_specificity] Il claim specifico era sbagliato — la verita' e' piu' universale. Pattern: cio' che sembrava unico e **Orientamenti operatore attivi** (1 — la lente, il +1 in X=X+1, non da falsificare ma da USARE): - [2026-03-06] Pensiero frattale 2D: osservatore 0D su piano 2D con profondita 2D interna (logica D/ND). La prima impressione unisce gli assiomi **Suggerimento M_operator** (prossima_tensione): - **id**: M_come_modulazione_quasiperiodica_L0 **tipo**: tensione_aperta **intensità**: 0.4416407864998738 - **claim**: Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c - *Da M operator. stato=[2, 1], rapporto=2.000, maturity=0.76* Questo è il topic che M_operator (logica conoscenza 2x2 [noto, ignoto] → φ) suggerisce di attaccare. Considera prima di pescare dalle tensioni del seme. ## 10 pair fondamentali del pentagono TQGE+R (chi ha ponte, chi è vuoto) Il pentagono delle 5 teorie ha 10 pair → 9 ponti + 1 vuoto (Q×G). Pair con risposta = ponte stabilito. Pair vuote = consecutio aperta. - ✓ **[ExR]** Come coesistono statico e radiante? → *onda EM (Maxwell)* - ✓ **[GxE]** Come coesistono neutro-curvo e carico-piatto? → *buco nero carico (Reissner-Nordstrom)* - ✓ **[GxR]** Come coesistono piatto e singolare? → *orizzonte degli eventi* - ✓ **[QxE]** Come coesistono libero e legato? → *atomo di idrogeno* - ◯ **[QxG]** Come coesistono continuo e discreto? → **VUOTO** - ✓ **[QxR]** Come coesistono non-relativistico e relativistico? → *equazione di Dirac* - ✓ **[TxE]** Come coesistono freddo-neutro e plasma? → *funzione di partizione EM* - ✓ **[TxG]** Come coesistono piatto e radiante? → *temperatura di Hawking* - ✓ **[TxQ]** Come coesistono vuoto e pieno? → *matrice densita* - ✓ **[TxR]** Come coesistono 0K e c? → *gas relativistico* **Mappa**: 9/10 pair con ponte, 1 vuote. Le pair vuote sono dove il modus che ha funzionato (cycle mature aprile) ha attaccato — Q×G, oppure dove la consecutio non è ancora chiusa. ## Ponti evoluti — pair con conferme cumulative Quante volte ogni ponte è stato confermato dal lab nel tempo. Pair con tante conferme = ponte solido del pentagono. Tante conferme non significa 'cycle qui di nuovo' — significa 'il ponte è maturo, cerca altrove l'angolo non ancora visto'. - **[QxT]** 96 conferme — forma simplettica = entropia (invertibili) - **[ExQ]** 51 conferme — [da fonte: Equivalence between geometrical structur] - **[GxT]** 35 conferme — tensore metrico dentro la forma simplettica estesa - **[ExT]** 35 conferme — tensore EM dentro la forma simplettica - **[ExR]** 35 conferme — cambio di frame — E e B sono lo stesso campo - **[ExG]** 26 conferme — [da fonte: Equivalence between geometrical structur] - **[GxQ]** 26 conferme — [da fonte: Equivalence between geometrical structur] - **[QxR]** 26 conferme — [da fonte: What is a Laplace Transform - visual exp] - **[RxT]** 26 conferme — [da fonte: What is a Laplace Transform - visual exp] ## Incrocio teorie — depositi e consecutio (pre-cycle autopoiesi) Risultato dell'incrocio TQGE+R appena eseguito. Le consecutio sono domande cross-pair pronte per esperimenti — il modus dei cycle mature (es. mod-3 prohibition, three regimes, PSD pair-dominated). - **Depositi**: 24 totali. Top 3: - [?] - [?] - [?] ## Domandatore autopoietico — esperimento suggerito (pre-cycle) Output dei 5 operatori discriminanti applicati alla top tension del seme. Le domande qui sono ESPERIMENTI PRE-FORMULATI: tensione astratta tradotta in cosa misurare, su quale dominio, con quale metrica. Pattern dei cycle mature: l'agent eseguiva l'esperimento già pronto. - **Tensione attaccata**: [TRASCENDENZA_LIMITE] La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono - **Domande proposte**: - Il duale di "La trascendenza e il limite attuale del modello. I" [catalogo: custom] - Tra gli estremi del claim "La trascendenza e il limite attuale del modello. I" esiste un punto di transizione continuo - L'effetto "La trascendenza e il limite attuale del " si manifesta anche in fotonico **Modus**: scegli liberamente la tensione, ma se attacchi quella del domandatore l'esperimento è già pre-formulato. Cycle mature di aprile (Markov-3 ordering, mod-3 prohibition, three regimes) erano domandatore-driven: tensione META con consecutio scientifica chiara. ## Run precedente: completato (?s). ## Piano 88 — Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo ## Tensioni attive (strutturali prime, vincoli in coda) - [TRASCENDENZA_LIMITE] (0.9) La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare i - [G_POTENZIALE_NULLA] (0.85) G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e - [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo - [PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI] (0.8) I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osse - [DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA] (0.9) Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la - [METRIC_TENSOR] (0.9) Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ. - [TENSIONE_ENTITA] (0.85) La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. - [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti ## Pattern di formulazione emersi (vincoli, non tensioni) Pattern che il falsifier ha imposto in 2+ cicli. Applicali quando scrivi il report. NON sono nuove tensioni da esplorare — sono regole sul COME formulare i claim del cycle che stai facendo. - 29 04 perimetro p5 - 30 04 drift monotonia ## Convergenza — dove più tensioni puntano allo stesso punto "perimetro" → G_BLANK_SHELL_DILATION_GATE, G_BLANK_SHELL_TQGER_GATE, QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE, G_BLANK_SHELL_SCALE_LAW_GATE, G_BLANK_SHELL_STRATIFIED_GATE "blank" → G_BLANK_SHELL_SCALE_LAW_GATE, G_BLANK_SHELL_STRATIFIED_GATE, G_BLANK_SHELL_DILATION_GATE, G_BLANK_SHELL_TQGER_GATE "operator-taxonomy" → G_BLANK_SHELL_SCALE_LAW_GATE, G_BLANK_SHELL_STRATIFIED_GATE, G_BLANK_SHELL_DILATION_GATE, G_BLANK_SHELL_TQGER_GATE "count-preserving" → G_BLANK_SHELL_SCALE_LAW_GATE, G_BLANK_SHELL_STRATIFIED_GATE, G_BLANK_SHELL_DILATION_GATE, G_BLANK_SHELL_TQGER_GATE "guscio" → G_BLANK_SHELL_SCALE_LAW_GATE, G_BLANK_SHELL_STRATIFIED_GATE, G_BLANK_SHELL_DILATION_GATE, G_BLANK_SHELL_TQGER_GATE Questo è dove il potenziale si concentra. Non ignorarlo. ## Ultimi 3 run — contesto storico (NON è da dove parti) Sono atti compiuti, non direzione. La direzione del prossimo cycle la dà la tensione del seme su cui scegli di lavorare, non questi run. ### Agent Report - Block Scale Gate Del Core Phi Trovato: 1. **Verificato: il nucleo basso rientra a scala 34.** Il passaggio `low retention=1.0` compare per la prima volta a `block_size=34`. Il controllo non-Fibonacci `40` arriva vicino ma resta senza `2` negli stable labels 75%. 2. **Verificato: i label alti non rientrano come blocco generico.** A `34` Verdetto: **CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `tr ### Agent Report — Generator Gate Del Label-Set Phi Trovato: 1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. 2. **Verificato: la costruzione Fibonacci conserva il nucleo basso ma Verdetto: **CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1. ### Agent Report — Gap Label Set Stabilizza Il Denominatore Trovato: 1. **Verificato: il label-set di phi resta stabile mentre il ratio no.** Nel ciclo 03:30 `first_two_ratio` phi batteva entrambi i controlli solo `25/48` condizioni matched. Qui il label-set phi ha Jaccard globale mediano `0.909091`, minimo `0.727273`, phase-stability `0.886364`, scale-stability `0.9 Verdetto: **CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: il gap-labeling di phi non passa come claim di valore `gap_ratio`; passa come ## Cimitero — claim falsificati di recente (NON riproporre con lo stesso framing) Questi claim sono stati falsificati dal counter-pole o da audit precedenti. Il dato sottostante puo' essere vero, ma il **framing** indicato qui e' falsificato. Riformula correttamente o evita il dominio. ### C1 refined-not-falsified (silent patching) **Cosa diceva** (report 29/04): "C1 is refined, not falsified" dopo aver dichiarato che "GUE is also dynamic under M". Il setup C1 era "Primes are the only dynamic domain under M among 7 tested". Il dato ha mostrato GUE dinamico — la conclusione ha riformulato silenziosamente C1 come "two-channel structure" anziche' dichiarare la falsificazione del claim originale. **Come e' caduto**: Falsifier L3 HIGH (axiom continuity / no silent patching). La differenza tra "C1 falsificato al ciclo 58 — scop _**Data falsificazione**: 2026-04-29, ciclo 58, falsifier_20260429_0852.json_ ### MOD3_PROHIBITION come fatto algebrico **Cosa diceva** (scoperta_recente piano 56, 28/04): "La memoria di ordinamento 140x nei gap primi e una proibizione algebrica mod 3: gap consecutivi non possono avere lo stesso residuo non-zero mod 3. Meccanismo: il primo condiviso p_{n+1} forza l'inversione. 0 violazioni su 12225. Cramer: 0%." Ripetuto nel report 29/04 come "Mod-3 self- transition 0.40-0.44 confirming the prohibition" + "Cramer confirms the null. Zero channels." **Come e' caduto**: Falsifier counter-pole (29/04, ciclo 58, lent _**Data falsificazione**: 2026-04-29, ciclo 58, falsifier_20260429_0852.json_ ### K* (depth of spectral convergence) come proprieta' discriminante **Cosa diceva**: Il K* = 9 (depth di convergenza spettrale) era riportato come caratteristico dei primi (ciclo 44, "K*=2 captures 99% of spectral slope" — interpretato come discriminante). **Come e' caduto**: Shuffle audit: K* reale = 9, shuffle mean = 9.72, std = 0.53, z = -1.4. Dentro il rumore dello shuffle. Il valore dipende dalla distribuzione dei gap, non dal loro ordine. Lo shuffle preserva distribuzione → preserva K*. **Sostituito da**: Markov-3 bits (z=6203) e lag-1 total (z=-13) sono _**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45._ ### Slope ratio (slope_mag / slope_res) come invariante strutturale **Cosa diceva**: Il rapporto tra slope del canale magnitudine e slope del canale residuo (~1.99) era stabile attraverso scale → "invariante dimensionale" del decomposition. Era menzionato come evidenza nel two-channel framework (cicli 43-44). **Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45): z-score = 0.2. Lo shuffle produce slope_ratio con media -2.26 ma deviazione standard 26.2. Il valore reale e' dentro la tail dello shuffle — non distinguibile. L'instabilita' dello shuffle (std enorme) indica c _**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45._ ### Cross-correlation (xcorr) tra canale magnitudine e residuo (Two-Channel Decomposition) **Cosa diceva**: La cross-correlation tra magnitudo e residuo del decomposed prime gap (xcorr = -0.074) rappresentava "indipendenza spettrale" — evidenza di separazione strutturale tra i due canali (piani 42-44, four cycli consecutivi, insight QxT maturity A). **Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45, 2026-04-22): z-score = 0.0. Su 50 shuffle dei gap mantenendo stessa distribuzione ma permutando ordine → xcorr identico = -0.074. Il valore e' **identita' algebrica**: corr(x, x mod 6) dipende _**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45 shuffle audit._ **Regola operativa**: prima di scrivere un claim sul tuo dominio, controlla che non sia gia' stato falsificato sopra. Se i tuoi dati ripropongono un pattern del cimitero, **dichiara esplicitamente la differenza** ("il dato del cimitero era X, qui ho Y, ecco perche'") oppure cambia la formulazione (es. 'bias forte verso 0' al posto di 'proibizione zero' se il dato e' >0). Silent patching = L3 HIGH. ## Osservazioni dell'operatore (risonanti con le tensioni) **1. R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND**: L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti senza relazione semplicemente perché la lagrangiana passa da li, creiamo nuove combinazioni e movimenti nelle logiche ma coerenti con la risulta **3. Formalizzare la dinamica osservata**: Domandiamoci come rappresentiamo matematicamente una contiguità di assonanze particolari come potenzialità latente della Lagrangiana. Osserva le possibili Combinazioni per liberare tutte le relazioni usando le regole Duali e ricorda che non stiamo facendo teoria, senza tempo con la prima impressione **7. Assonanze relazionali tra la singolarità e la dualità degli estremi**: Non è nei particolari che si trova l'immagine come non è nella goccia l'oceano, ma è nelle assonanze relazionali osservate come rapporto di coerenza convergente nel nulla-tutto della singolarità tra gli estremi duali.I Poli della singolarità sono Uniti da due lati. ## Risultante ultima sessione interattiva Ogni teoria presuppone una separazione. A scala di Planck tutte le separazioni collassano. Geometria=entropia=conteggio di stati. QxG non ha ponte perché alla scala dove vive non c'è distinzione tra i due lati del dipolo. Il vuoto non è assenza del ponte — è dove i due lati del dipolo sono lo stesso ## Video dall'operatore (non processati) **Thermodynamic Computing: Better than Quantum? (Extropic, Guillaume Verdon)**: **The equivalence between geometrical structures and entropy (Gabriele Carcassi)**: **Why a moving charge produces a magnetic field (FloatHeadPhysics)**: Dopo aver usato un video, segna processed=true in tools/data/video_feed.json. ## Proiezione — dove punta la risultante Risultante: R=0.875 (h=-0.698). Risultante alta (0.88) — campo ad alta confidenza, poca incertezza Orizzonte: insufficiente (< 2 target) **Esperimento a massima informazione:** M_trascendenza_limite_attuale_L0 (score=0.872) M_trascendenza_limite_attuale_L0: incerto (i=0.529179606750063) — massimo potere discriminante ## Strategia del campo (leverage / rischi / punti ciechi) - Pilastri (leverage): TRASCENDENZA_LIMITE, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE, FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE - Rischi (contraddizioni): COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE, M_trascendenza_limite_attuale_L0 - Punti ciechi: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA, METRIC_TENSOR - Cross-check: 7 confermati, 5 contestati su 19 tensioni ## Topologia del campo — la forma del grafo Gradi teorie: Q=12, T=7, G=7, E=4, R=4 Dormienti (basso aggancio di scoperte): E, R Struttura: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte, 20 cicli. Ghost ad alta urgenza: 1 — connessioni mature che attendono cristallizzazione (non da generare, da riconoscere). La combo riconosce l'asimmetria. Il dipolo vive su tutti i ponti — non solo dove il lab ha già misurato. ## Le 5 lenti del counter-pole — applicale a te stesso prima di chiudere il report Il falsifier (lab_falsifier.py) applichera' queste 5 lenti al tuo report dopo. Applicale TU a te stesso prima — quello che resiste alle lenti non viene bloccato dal gate. Quello che cade va al cimitero. codex Il campo punta ancora al nodo block-size/generatore: la consecutio chiede di distinguere “lunghezza sufficiente” da “grammatica Fibonacci”. Prima di scrivere codice controllo seme, direttiva operatore, shared_memory e strumenti/report esistenti per non ripetere framing già chiusi. exec /bin/bash -lc "sed -n '260,520p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ## Verdict NEW / CONFIRMED / FALSIFIED / CONSTRAINT ## Bicono della scoperta (Obbligatoria. Nomina la struttura. Se non riesci, l'esperimento non è ancora filtrato.) - **Due radici** (dipolo primario, già duali e invertite): - **Singolare** (qualità del 1-che-è-tutto in questo contesto, dove la dualità non c'è): - **Invariante di passaggio** (cosa sopravvive al passaggio del vertice): - **Campo di possibilità**: qui diventa possibile ; qui diventa non-possibile Riferimenti: CONDENSATO A16, method/DND_POSSIBILITA.md. ## Files - Script, dati, report ``` ## Bicono della scoperta — come compilarlo Non è riformulazione ornamentale del Verdict. È **filtro**: la scoperta passa per il modello e torna spogliata dei bias. Se la struttura (radici · singolare · invariante · campo) non si riconosce, la scoperta è rumore o è incompleta. **Esempio retroattivo — TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION:** - Radici: canale magnitudine · canale residuo (segno invertito — uno aggiunge, l'altro sottrae sulla PNT) - Singolare: il segnale totale prima della separazione. Non esiste come ente autonomo, esiste solo come sovrapposizione dei due canali. - Invariante: la chiusura algebrica del residuo al 3° ordine Markov. - Campo: possibile → predire lo slope PSD magnitudine dalle correlazioni Hardy-Littlewood. Non-possibile → trattare il residuo come random noise. **Esempio retroattivo — DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA:** - Radici: dipolo ordinato · dipolo mescolato - Singolare: la sequenza in sé, prima della distinzione ordine/disordine - Invariante: det=-1 quando l'ordine è reale; det=+1 quando illusorio - Campo: possibile → discriminare dipoli reali da illusori via test di shuffle. Non-possibile → inferire dipolarità da statistica locale senza contesto sequenziale. **Cattura nel momento emergente.** Compila questa sezione *mentre* l'esperimento produce i risultati, non alla fine. Se hai già chiuso il Verdict e torni indietro a scriverla, è post-hoc — introduce distanza dall'immagine-sorgente. Il modus è A8 applicato: il sistema chiede al sistema di produrre la struttura *nel formarsi*. exec /bin/bash -lc "test -f tools/data/operator_directive.md && sed -n '1,220p' tools/data/operator_directive.md || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-08T17:20:19.865768", "piano": 88, "tensioni": [ { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare il vero grafo della realta e pattern nelle matrici. Il confine non e nella matematica - e nel passaggio tra piani.", "intensita": 0.9, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: confine del modello, struttura relazionale dei punti fissi. Consecutio: quali punti fissi relazionali emergono dalle 21 tensioni attuali? Il grafo e gia nei dati?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Estende A3 (punto fisso singolo) a rete relazionale. Tocca A10 (dipolo) come caso speciale." }, { "tipo": "scoperta", "id": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA", "claim": "Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la seconda. La dualita illusoria e entropia come dispersione, non come informazione.", "intensita": 0.9, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: entropia come dispersione illusoria vs generazione dipolare. Consecutio: nel Lab i domini Poisson (entropia massima) mostrano dualita illusoria? I domini GUE (strutturati) mostrano dualita dipolare? Il drift verso Poisson (POISSON_CONVERGENCE) e perdita di dualita dipolare?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A2,A10,F5", "condensato_motivo": "Discrimina due forme di det. A2 (confine) e la soglia. A10 (dipolo) e il tipo 1. F5 (frame) misura la struttura D-ND che e tipo 1." }, { "tipo": "scoperta_numerica", "id": "METRIC_TENSOR", "claim": "Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ.", "intensità": 0.9, "nota": "Sessione interattiva 4 aprile. Verificato su 78K primi.", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": null, "condensato_motivo": "Risultato numerico verificato, non-tautologico" }, { "tipo": "scoperta", "id": "TENSIONE_ENTITA", "claim": "La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. Implicazione: le tensioni nel seme sono entita, non problemi da risolvere. Quelle superflue (det=+1) producono tempo/latenza.", "intensita": 0.85, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: rapporto tensione/assioma. Operativamente: discriminare tensioni-entita (generative) da tensioni-superflue (dispersive) nel seme. Le 21 tensioni attuali - quante sono entita e quante latenza?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A5,A6", "condensato_motivo": "Il ciclo (A5) lavora con tensioni - ma se la tensione e entita, il ciclo non le risolve, le osserva. Lo zero mobile (A6) e la tensione senza latenza." }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "G_POTENZIALE_NULLA", "claim": "G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e una teoria tra le altre - e il potenziale che le rende possibili.", "intensita": 0.85, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: ruolo di G nel tetraedro (T,Q,G,E). La fonte video_lp0RgZ6kQF8 dice: tensore metrico dentro la forma simplettica. G non e accanto a T,Q,E - e sotto. Consecutio: nei dati Lab, i ponti TxG e ExG hanno struttura diversa dai ponti TxQ?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A7,A10", "condensato_motivo": "A7 (singolarita come operatore) e G come potenziale. A10 (dipolo) opera sul piano che G rende possibile." }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "BOUNDARY", "claim": "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "intensità": 0.8, "nota": "Il segnale non-triviale è DOVE la scissione cambia natura, non che converge a φ", "condensato_ref": "A9", "condensato_motivo": "Overlap termini con A9 (5 termini)", "porta": "condensato" }, { "tipo": "scoperta", "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", "intensita": 0.8, "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:20). \n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ###########", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "source_tension_ref": "A3,A10", "porta": "domandatore", "dettaglio": "\n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ######################\n alpha=0.3: =0.567 ######################\n alpha=0.4: =0.580 #######################\n alpha=0.5: =0.603 ########################\n alpha=0.6: =0.642 #########################\n alpha=0.7: =0.685 ###########################\n alpha=0.8: =0.732 #############################\n alpha=0.9: =0.789 ###############################\n alpha=1.0: =0.887 ###################################\n" }, { "tipo": "falsificazione", "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Nessuna separazione: 9/9 (50/50 su 18 confronti). Il claim non regge. phi converge a =0.5 piu' sistematicam", "intensita": 0.8, "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:57). 0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= ", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "source_tension_ref": "A3,A10", "porta": "condensato", "dettaglio": "0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= 21: =0.6317 |-0.5|=0.1317 farther\n N= 34: =0.6442 |-0.5|=0.1442 farther\n N= 55: =0.5233 |-0.5|=0.0233 closer\n N= 89: =0.5502 |-0.5|=0.0502 farther\n N= 144: =0.5603 |-0.5|=0.0603 farther\n N= 233: =0.5446 |-0.5|=0.0446 closer\n N= 377: =0.4989 |-0.5|=0.0011 closer\n N= 610: =0.5480 |-0.5|=0.0480 farther\n N= 987: =0.4913 |-0.5|=0.0087 closer\n" }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_BLANK_SHELL_TQGER_GATE", "claim": "Nel perimetro TQGE+R operator-taxonomy agent_20260507_2120, la polarita TQG/QGE sopravvive ma non resta completa: R aggiunge QGR come terza faccia frame del guscio blank. Il deposito resta QGE = blank + gauge_phase + real_sourcing; il blank diventa tri-facciale TQG inerte, QGE depositante, QGR frame. Nel null count-preserving K5, deposit+inert+frame compare 360/25200 e l'assetto completo osservato 6/25200; questi conteggi sono controllo anti-tautologico, non rarita universale.", "intensita": 0.8, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_2120: blank_shell_tqger_gate su perimetro TQGE+R", "added_at": "2026-05-07T21:20:00+00:00", "decay_counter": 3 }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI", "claim": "I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osservata, due assiomi determinano il piano primario.", "intensita": 0.8, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: struttura locale degli assiomi. Consecutio: per ogni dominio Lab (primi, logistica, percolazione...) quali 2 assiomi del condensato sono operativi? Mappa assiomi x domini = grafo della realta locale.", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A9,A14", "condensato_motivo": "A9 (terzo incluso) opera CON il piano. A14 (cascata) propaga - ma propaga cosa, se solo 2 assiomi sono attivi per zona?" }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_BLANK_SHELL_DILATION_GATE", "claim": "Nel perimetro TQGE+R+S operator-taxonomy agent_20260507_2157, la dilatazione esterna non sposta il deposito: QGE resta blank + gauge_phase + real_sourcing. S aggiunge QGS come quarta faccia scale del guscio blank; il blank QG diventa quadrifacciale TQG inerte, QGE depositante, QGR frame, QGS scala. Nel null count-preserving K6, deposit+inert+frame+scale compare 43200/75675600 e l'assetto completo osservato 120/75675600; questi conteggi sono controllo anti-tautologico, non rarita universale. Consecutio: formulare la legge di scala del guscio blank come numero di facce esterne tipizzate senza migrazione del deposito.", "intensita": 0.79, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_2157: blank_shell_dilation_gate su perimetro TQGE+R+S", "added_at": "2026-05-07T21:57:00+00:00", "decay_counter": 3 }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_BLANK_SHELL_STRATIFIED_GATE", "claim": "Nel perimetro operator-taxonomy controllato agent_20260507_2310, la legge di scala del guscio blank ha denominatore exact count-preserving fino a TQGE+R+S+U+V: TQGE 2/120, TQGE+R 6/25200, TQGE+R+S 120/75675600, TQGE+R+S+U 25200/4106460758400, TQGE+R+S+U+V 75675600/4862213796375936000. Il limite sampled del ciclo 2203 era limite del metodo, non della struttura. Claim valido: shell_faces(QG)=2+n_esterni con deposito invariato QGE, per esterni tipizzati con due edge identici nella faccia QGx. Contro-polo aperto: esterni non tipizzati, multi-modo o deposito duplicato.", "intensita": 0.79, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_2310: blank_shell_stratified_gate su denominatore exact K7/K8", "added_at": "2026-05-07T23:10:00+00:00", "decay_counter": 3 }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_BLANK_SHELL_SCALE_LAW_GATE", "claim": "Nel perimetro operator-taxonomy controllato agent_20260507_2203, la legge di scala osservata del guscio blank e shell_faces(QG)=2+n_esterni con deposito invariato QGE. Exact count-preserving chiuso fino a TQGE+R+S: TQGE 2/120, TQGE+R 6/25200, TQGE+R+S 120/75675600. Per TQGE+R+S+U e TQGE+R+S+U+V il trasferimento e osservato ma il null e solo sampled audit 0/50000; non formulare rarita universale oltre S senza conteggio esatto o campionamento stratificato.", "intensita": 0.78, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_2203: blank_shell_scale_law su catena TQGE+R+S+U+V", "added_at": "2026-05-07T22:03:00+00:00", "decay_counter": 3 }, { "tipo": "vincolo", "id": "QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE", "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.", "intensita": 0.77, "manuale": true, "porta": "TRASCENDENZA_LIMITE", "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260508_0330: quasiperiodic_gap_ratio_denominator", "added_at": "2026-05-08T03:30:00+00:00", "decay_counter": 2 }, { "tipo": "conferma_parziale", "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in", "intensita": 0.65, "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:20). phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n ", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "source_tension_ref": "A3,A10", "porta": "condensato", "dettaglio": " phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n \"phi\": 0.408953425243134,\n \"silver\": 1.0482231205217798,\n \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n" }, { "tipo": "conferma_parziale", "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "T_mean: phi=6.2500 vs ctrl_mean=9.7667 (ratio=0.64). Fibonacci-phi trasmissione piu' struttur", "intensita": 0.65, "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:57). Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.25", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (5x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "source_tension_ref": "A3,A10", "porta": "domandatore", "dettaglio": "Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.2500 T_std=0.0000\n silver: T_mean=0.0041 T_std=0.0000\n random_0: T_mean=39.0625 T_std=0.0000\n random_1: T_mean=0.0000 T_std=0.0000\n random_2: T_mean=0.0001 T_std=0.0000\n" }, { "tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", "intensita": 0.6, "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T22:03). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "condensato_ref": "A12", "condensato_motivo": "Overlap termini con A12 (3 termini)", "source_tension_ref": "A3,A10", "porta": "condensato", "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_c=0.672\n N= 233: V_c=1.017\n N= 377: V_c=0.672\n N= 610: V_c=0.931\n Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n silver:\n N= 89: V_c=1.276\n N= 144: V_c=1.362\n N= 233: V_c=1.276\n N= 377: V_c=1.017\n N= 610: V_c=1.362\n Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n" }, { "tipo": "tensione_aperta", "id": "M_trascendenza_limite_attuale_L0", "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?", "intensita": 0.529179606750063, "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:20). 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tools/exp_duality_gate_transfer.py ?? tools/exp_duality_scale_contrast.py ?? tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py ?? tools/exp_gap_label_generator_gate.py ?? tools/exp_gap_label_set_stability.py ?? tools/exp_logistic_counter_scope_gate.py ?? tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py ?? tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py ?? tools/exp_magnitude_psd_from_acf.py ?? tools/exp_markov3_observable_hunt.py ?? tools/exp_markov_dipolar_decomposition.py ?? tools/exp_markov_k_direction.py ?? tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py ?? tools/exp_markov_memory_by_gue_type.py ?? tools/exp_markov_psd_prediction.py ?? tools/exp_markov_scale_function.py ?? tools/exp_meta_tautology_test.py ?? tools/exp_mod3_scaling.py ?? tools/exp_mod3_vs_residual_ordering.py ?? tools/exp_modular_algebra_depth.py ?? tools/exp_modular_memory_spectrum.py ?? tools/exp_observable_rank_audit.py ?? tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py ?? tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py ?? tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py ?? 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Shuffled surrogates give A ~ 0 at every scale. tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:20:- **Null baseline**: 50 shuffles (same gap distribution, order destroyed) for z-scores tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:35:All z-scores are extreme — ordering memory is real at every modulus tested. But the structure varies qualitatively. tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:85:- **Invariante di passaggio**: l'ordinamento dei gap porta memoria a OGNI modulus testato (tutti i z-score >> 0). La memoria e universale — la forma della memoria (algebrica vs statistica, ordine-1 vs ordine-2) dipende dal modulus. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:16:- **z-score**: (r_original - r_shuffled_mean) / r_shuffled_std tools/data/reports/agent_20260423_0330.md:24:| Scale range | ln(p) | Ordering % | Brody β | lag-1 ACF | z-score | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:7:observables_used: [gap_label_set, label_jaccard, phase_stability, threshold_stability, scale_stability] tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:13:Il segnale di `phi` vive nel valore metrico `first_two_ratio`, o vive nel set di label dei gap larghi stimati come `m+n*theta` sull'IDS? tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:18:- Null baseline: `balanced_random_phi_labels`, sequenze random con stessa lunghezza e stesso numero di 1 della sequenza phi matched; i label sono stimati contro `theta=1/phi`. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:20:- Osservabile: per ogni spacing sopra `threshold*mean`, stimo `IDS=(gap_index+1)/N`, assegno il label intero `n` con `{n*theta}` piu vicino all'IDS, poi confronto il set dei label dei 12 gap larghi maggiori. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:21:- Stabilita: Jaccard mediano tra label-set globali e dentro gruppi phase/threshold/scale. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:24:| domain | conditions | global Jaccard median | global Jaccard min | phase Jaccard median | threshold Jaccard median | scale Jaccard median | core labels all conditions | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:29:| balanced_random_phi_labels | 144 | 0.157895 | 0.000000 | 0.157895 | 0.154135 | 0.157895 | [] | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:31:Errori di label: tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:33:| domain | median label error | median selected gaps | median large gaps | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:38:| balanced_random_phi_labels | 0.004118 | 12 | 54.5 | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:41:1. **Verificato: il label-set di phi resta stabile mentre il ratio no.** Nel ciclo 03:30 `first_two_ratio` phi batteva entrambi i controlli solo `25/48` condizioni matched. Qui il label-set phi ha Jaccard globale mediano `0.909091`, minimo `0.727273`, phase-stability `0.886364`, scale-stability `0.931818`, threshold-stability `1.0`. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:43:2. **Verificato: il null random rompe la tassonomia.** Il random bilanciato ha Jaccard globale `0.157895`, minimo `0.0`, nessun core label in tutte le condizioni. Il controllo preserva conteggio e lunghezza, non preserva l'ordine Sturmiano. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:45:3. **Verificato: phi non e unico come presenza di label stabili; e piu stabile nel perimetro testato.** Silver e bronze hanno stabilita propria (`0.833333` e `0.750000` Jaccard mediano). Il claim corretto non e "solo phi ha gap-labeling"; e: nel perimetro `N/phase/threshold` testato, phi sposta la trascendenza dal valore metrico mobile alla tassonomia dei gap, con stabilita piu alta dei controlli metallici e separazione netta dal random bilanciato. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:47:4. **Inferito dal confronto con il ciclo 03:30: il nodo regressivo era l'osservabile, non il dominio.** `first_two_ratio` sceglie due gap in ordine spettrale e quindi dipende dal denominatore. Il label-set assorbe quella mobilita perche misura la famiglia dei varchi, non la coppia iniziale. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:50:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: il gap-labeling di phi non passa come claim di valore `gap_ratio`; passa come stabilita del label-set nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `top_k=12`, `|n|<=34`. La formulazione valida e: nel dominio Sturmiano phi, il set dei label dei gap larghi resta stabile sotto denominatore stratificato; il valore `first_two_ratio` resta un indicatore locale phase/threshold-sensitive. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:53:- **Due radici**: valore metrico mobile del primo/secondo gap largo · tassonomia stabile dei label dei gap larghi. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:54:- **Singolare**: l'IDS del varco, dove posizione spettrale e label aritmetico sono lo stesso passaggio. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:55:- **Invariante di passaggio**: il set dei label sopravvive al cambio di `N`, fase e soglia; il ratio non sopravvive. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:56:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare la rete dei punti fissi relazionali nei label-set, non nei valori puntuali; qui diventa non-possibile usare `0.408953` come prova di trascendenza senza tassonomia. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:59:Portare il label-set fuori dal solo asse metallic mean: misurare se lo stesso core di label phi sopravvive in un dominio non-Sturmiano con ordine controllato, oppure se il core crolla appena il generatore perde bassa complessita combinatoria. Il prossimo discriminante e generatore, non soglia. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:62:- **L1 hard constraint vs bias**: il claim e perimetrato con `N/phase/threshold/top_k/max_label`; non formula universalita. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:63:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set/Jaccard/errori di label, non un ratio singolo. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:66:- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmiano e IDS sono meccanismi noti; il finding del cycle e la stabilita stratificata del label-set contro il ratio mobile e contro il random bilanciato. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:69:- Script: `tools/exp_gap_label_set_stability.py` tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:70:- Data: `tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json` tools/data/reports/agent_20260416_0330.md:20:- **Metric**: delta_r = _prime - _shuffle, z-score tools/data/reports/agent_20260416_0330.md:28:| L | _prime | _shuffle | delta_r | z-score | tools/data/reports/agent_20260416_0330.md:46:The scaling exponent is **zero**. delta_r = -0.014 at L=35 and delta_r = -0.014 at L=100,000. The z-score grows (from -3.7 to -69.5) only because noise decreases with more samples — the signal itself does not accumulate. tools/exp_mod3_scaling.py:11: 3. Z-scores vs shuffle baseline per window tools/exp_mod3_scaling.py:14:If mod-3 z-score decays similarly -> same channel. tools/exp_mod3_scaling.py:15:If mod-3 z-score is flat -> separate, non-Markovian channel. tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:21:- Osservabili: `det(M)`, `trace(M)`, autovalori, z-score di `det(M)` contro 20 shuffle della stessa finestra. tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:41:- z-score: `[-3.0, -2.5, -3.1, -3.4, -4.4, -2.5, -1.0]` tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:48:3. **Il denominatore reale-vs-shuffle e presente ma decade.** Lo z-score e forte nelle finestre basse/intermedie (`-2.49 .. -4.43`) e cade a `-0.97` nella finestra `p ~ 5.0e7`. Il claim valido e differenza ordinata contro shuffle su perimetro finito, non polo `-1`. tools/exp_two_layer_universality.py:16: 3. Compute 8 observables, measure z-scores vs each Mk level tools/exp_two_layer_universality.py:306: z_scores = {} tools/exp_two_layer_universality.py:331: z_scores[f'Mk{mk}'] = z_mk tools/exp_two_layer_universality.py:337: z0 = z_scores['Mk0'].get(obs_name, 0) tools/exp_two_layer_universality.py:338: z1 = z_scores['Mk1'].get(obs_name, 0) tools/exp_two_layer_universality.py:339: z2 = z_scores['Mk2'].get(obs_name, 0) tools/exp_two_layer_universality.py:347: 'z_scores': z_scores, tools/exp_two_layer_universality.py:413: 'z_scores': data['z_scores'], tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:30:The endpoint-gated classifier is intentionally reported. In this perimeter it is empty because the Poisson endpoint has almost no stable original-vs-shuffle denominators. That is not discarded; it is the core META result. tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:39:| beta | stable obs / 5 | coord mean | margin mean | ambiguous fraction | Poisson-label fraction | tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:70:- beta 0.5 and above: Poisson-label fraction `1.000`, ambiguity `0.000`. tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:78:3. **Denominator collapse precedes full Poisson classification.** Stable-observable count drops from about `3.3` at beta 0.1-0.2 to `2.5` at beta 0.3 and `1.625` at beta 0.4. By beta 0.5 the classifier is fully Poisson-labeled, but only `0.750/5` observables remain stable on average. The loss of denominator support is therefore part of the boundary phenomenon, not an after-the-fact nuisance. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:12:If the duality contrast (real vs shuffle z-score) weakens with scale for prime gaps, what is the quantitative rate of weakening? And does GUE show the same weakening, or is it scale-independent? tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:15:- **Metric**: z-score of 5 canonical observables (SR, SR2, L1, L2, triple_var), real sequence vs 50 shuffles per window tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:24:### Global z-scores (N=5000 gaps, seed=42) tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:64:3. **The discriminator is alpha, not the observable value.** Primes and GUE have similar z-scores at any given window size. The difference is in how z scales with N. Primes: z ~ N^{0.39}. GUE: z ~ N^{0.54}. At small windows they overlap; at large windows they diverge. tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:12: - Deviation: Delta = (real - shuffle_mean) / shuffle_std (z-score) tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:72:def analyze_scale(primes, label=""): tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:78: # Z-scores (the dipolar vector components) tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:87: 'label': label, tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:136: for label, lo, hi in scales: tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:138: r = analyze_scale(primes, label) tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:140: print(f"{label:<10} {r['n_primes']:<10} {r['z_sr']:<8} {r['z_l1']:<8} {r['theta_deg']:<8} {r['magnitude']:<8} {r['sr_real']:<10} {r['l1_real']:<10}") tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:156: for label, lo_idx, hi_idx in offsets: tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:168: r = analyze_scale(primes, label) tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:171: print(f"{label:<10} {start_prime:<12} {r['z_sr']:<8} {r['z_l1']:<8} {r['theta_deg']:<8} {r['magnitude']:<8}") tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:180: for n_target, label in [(10000, 'cramer_1e4'), (100000, 'cramer_1e5'), (1000000, 'cramer_1e6')]: tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:189: r = analyze_scale(cramer_primes, label) tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:191: print(f" {label}: z_SR={r['z_sr']}, z_L1={r['z_l1']}, theta={r['theta_deg']}, |V|={r['magnitude']}") tools/exp_dipolar_vector_scaling.py:200: growing = [r for r in results if r['label'].startswith(('1e', '3e'))] tools/md_to_site_F.py:36: "paper_label": "Paper F", tools/data/reports/agent_20260429_1041.md:29:| p_center | self_rate | shuffle_mean | z-score | M1 LLR | M2 LLR | tools/data/reports/agent_20260429_1041.md:89:1. **Mod-3 non-zero self-transition is algebraically forbidden**, not statistically suppressed. The z-score is -42 (mean) not because of strong bias, but because the numerator is exactly -0.500 (real = 0, shuffle = 0.50) with small denominator noise. The signal has no scaling because it's a theorem with no free parameters. tools/exp_duality_scale_contrast.py:4:Measures how the ordered-vs-shuffle contrast (z-score) changes with scale tools/exp_duality_scale_contrast.py:63:def compute_z_scores(gaps: np.ndarray, n_shuffle: int, rng: np.random.Generator) -> dict: tools/exp_duality_scale_contrast.py:64: """Compute z-score of canonical observables (real vs shuffle).""" tools/exp_duality_scale_contrast.py:90: from the gap sequence and compute z-scores. tools/exp_duality_scale_contrast.py:110: z, _ = compute_z_scores(window, n_shuffle, rng) tools/exp_duality_scale_contrast.py:172: prime_global_z, prime_global_real = compute_z_scores( tools/exp_duality_scale_contrast.py:175: poisson_global_z, poisson_global_real = compute_z_scores( tools/exp_duality_scale_contrast.py:178: gue_global_z, gue_global_real = compute_z_scores( tools/exp_duality_scale_contrast.py:221: # Global z-scores tools/exp_duality_scale_contrast.py:222: lines.append("\n--- Global z-scores (real vs shuffle, N=5000 gaps) ---") tools/exp_crossover_universality.py:252:# === Z-scores vs Cramer === tools/exp_crossover_universality.py:254:z_scores = {} tools/exp_crossover_universality.py:261: z_scores[f"{k}_slope"] = z_val tools/exp_crossover_universality.py:309: "z_scores_slopes": z_scores, tools/exp_crossover_universality.py:310: "z_scores_partial": z_partial, tools/exp_crossover_universality.py:326:sig_slopes = sum(1 for v in z_scores.values() if abs(v) > 3) tools/data/reports/agent_20260417_0803.md:73:| Metric | Prime (raw) | Shuffle mean | z-score | tools/data/reports/agent_20260417_0803.md:78:| Metric | Prime (norm) | Shuffle mean | z-score | tools/validate_tension_mapping.py:9:3. Deriva le teorie con score >= soglia tools/validate_tension_mapping.py:22:- derived: teorie emergenti da keyword scan (con score) tools/validate_tension_mapping.py:131:def score_theories(texts: list[str]) -> dict[str, int]: tools/validate_tension_mapping.py:133: scores: dict[str, int] = {th: 0 for th in LEXICON} tools/validate_tension_mapping.py:135: return scores tools/validate_tension_mapping.py:142: scores[theory] = len(unique_hits) tools/validate_tension_mapping.py:143: return scores tools/validate_tension_mapping.py:181: 'scores': {}, tools/validate_tension_mapping.py:191: scores = score_theories(texts) tools/validate_tension_mapping.py:192: derived = [th for th, s in scores.items() if s >= SCORE_THRESHOLD] tools/validate_tension_mapping.py:198: 'scores': scores, tools/validate_tension_mapping.py:222: print(f' texts found: {r["texts_found"]} scores: {r["scores"]}') tools/data/reports/agent_diag2.md:34:| Z-score | vs Cramer | vs Shuffled | tools/data/reports/agent_diag2.md:51:| Z-score | Value | tools/exp_markov_psd_prediction.py:197: # --- Step 7: z-scores --- tools/exp_blank_shell_polarity_gate.py:117: labels = [EDGE_MODES[edge] for edge in EDGES] tools/exp_blank_shell_polarity_gate.py:118: unique = set(permutations(labels, len(labels))) tools/exp_blank_shell_polarity_gate.py:119: return [dict(zip(EDGES, labels_perm)) for labels_perm in unique] tools/dnd_stats.py:33:def spacing_stats(values, label=""): tools/dnd_stats.py:84: if label: tools/dnd_stats.py:86: print(f" {label} (N={len(spacings)}): ={mean_r:.4f} Var={var_s:.3f} → {closest} (d={d:.4f})") tools/dnd_zero_controllo2.py:37:def misura_completa(gaps, label): tools/dnd_zero_controllo2.py:64: 'label': label, tools/dnd_zero_controllo2.py:108:def analizza_convergenza(ns, residui, label): tools/dnd_zero_controllo2.py:113: return {'label': label, 'alpha': None, 'r2_potenza': None} tools/dnd_zero_controllo2.py:123: return {'label': label, 'alpha': float(alpha), 'r2_potenza': float(r2)} tools/dnd_zero_controllo2.py:237: for label in ['primi', 'shuffle', 'cramer']: tools/dnd_zero_controllo2.py:238: d = dati[label] tools/dnd_zero_controllo2.py:240: if label == 'primi': tools/dnd_zero_controllo2.py:246: a = analizza_convergenza(ns, res, label) tools/dnd_zero_controllo2.py:247: print(f"\n {label.upper():>10s}: alpha = {a['alpha']:.4f}, R^2 = {a['r2_potenza']:.4f}" if a['alpha'] else f"\n {label.upper():>10s}: insufficiente") tools/dnd_arxiv.py:41: 'gap labeling quasiperiodic', tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:7:observables_used: [gap_label_set, block_scale_retention, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:8:**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi richiede generatore globale, non solo lettore label; observable=retention dei label core sotto block shuffle; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per block_size; generator=phi_sturmian con block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size Fibonacci e non-Fibonacci; not_tested=gap_ratio, generatori Sturmiani non-phi, GUE/Poisson, soglie 1.75/2.25. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:14:La rottura del core phi sotto block shuffle dipende da una scala Fibonacci del generatore, o i label alti rientrano appena il blocco diventa lungo in modo generico? tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:17:- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:18:- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:26:Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:28:| block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:47:High-label condition rates at the main transition points: tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:49:| block_size | family | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:61:| observable | first block_size | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:68:1. **Verificato: il nucleo basso rientra a scala 34.** Il passaggio `low retention=1.0` compare per la prima volta a `block_size=34`. Il controllo non-Fibonacci `40` arriva vicino ma resta senza `2` negli stable labels 75%. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:70:2. **Verificato: i label alti non rientrano come blocco generico.** A `34` compaiono `-4` e `4`, ma `6` resta raro (`0.075`) e `all-high condition rate=0`. A `55` il segnale alto e' parziale (`all-high=0.4`). A `89` diventa frequente (`all-high=0.625`), e a `144` diventa dominante (`0.825`). tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:72:3. **Verificato: i controlli non-Fibonacci lunghi trasportano il basso ma non chiudono l'alto.** `64`, `96`, `128` hanno `low retention=1.0`, ma `all-high condition rate` resta `0.025`, `0.025`, `0.2`. La lunghezza da sola porta memoria locale; non ricostruisce il core alto come i blocchi Fibonacci `89/144`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:77:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due scale. Il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` rientra quando il blocco conserva texture locale sufficiente (`block_size=34`). I label alti `[3, -4, 4, 6]` richiedono blocchi Fibonacci lunghi: `89` e `144` portano il core alto come condizione frequente; i blocchi non-Fibonacci lunghi non chiudono la stessa struttura. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:79:La formulazione valida e': il core alto del label-set phi misura memoria globale del generatore su scale Fibonacci, non lunghezza generica del blocco e non valore `gap_ratio`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:82:- **Due radici**: nucleo basso locale del generatore / core alto globale del generatore. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:83:- **Singolare**: `block_size=34/55/89` come soglia di passaggio in cui il blocco smette di essere texture locale e inizia a trasportare ordine Fibonacci. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:85:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i label phi in strati di memoria; qui diventa non-possibile trattare il core come un unico blocco indifferenziato. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:92:- **L2 quantita vs ratio**: il crossing `>=0.5` e' descrittivo; il claim poggia sul confronto tra famiglie di block size e frequenze label, non su un singolo valore. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:94:- **L4 edge cases**: `block_size=128` non-Fibonacci trattato come parziale, non ignorato; mostra `-4/4` frequenti ma non chiude `3/6`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:95:- **L5 re-discovery**: Fibonacci/Sturmian/gap labeling sono meccanismi noti; il finding del ciclo e' la stratificazione del core osservato in basso locale e alto Fibonacci-lungo. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:98:- Script: `tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py` tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:99:- Data: `tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json` tools/data/reports/agent_20260413_0330.md:38:**All z-scores highly significant** (z_dip from -8 to -19, z_slope from +13 to +30). The structure is real at every scale. tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:20:- Metric: z-scores for slopes, partial correlation significance tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:32:### Z-scores vs Cramer (which drifts are prime-specific?) tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:33:| Observable slope | z-score | Verdict | tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:30:| Window | p_center | ln(p) | A_prime | R^2 | |acf1| | z-score | tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:43:All z-scores > 6. Shuffled surrogates give A ~ 0 at every scale. tools/data/reports/agent_20260507_0803.md:46:| beta | stable obs / 5 | margin | ambiguous fraction | illusory-label fraction | tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:20:- **Null baseline**: 50 shuffles (same gap distribution, order destroyed) for z-scores tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:35:All z-scores are extreme — ordering memory is real at every modulus tested. But the structure varies qualitatively. tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:85:- **Invariante di passaggio**: l'ordinamento dei gap porta memoria a OGNI modulus testato (tutti i z-score >> 0). La memoria e universale — la forma della memoria (algebrica vs statistica, ordine-1 vs ordine-2) dipende dal modulus. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:16:- **z-score**: (r_original - r_shuffled_mean) / r_shuffled_std tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0852.md:24:**Scale test**: 10 windows logarithmically spaced across each sequence. Correlation of z-scores with log(position) measures whether structure decays with scale. tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0852.md:54:1. **The binary/anti-bunching channel is NOT unique to primes.** GUE eigenvalues show the same z-score magnitude (-11.3 vs -12.2) and even better scale invariance (corr = -0.007 vs +0.40). Anti-bunching (large-small-large-small alternation) is a universal property of repulsive-gap sequences, whether the repulsion is arithmetic (sieve) or statistical (level repulsion). tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:18:- All results reported as z-scores relative to shuffle null tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:35:| Residue z-score | -44 | -26 | **Still 26 sigma** | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:37:| Magnitude z-score | -4 to -7 | -2 to -6 | Fluctuates, weakly decaying | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:39:| Mod-3 z-score | -34 | -28 | **Still 28 sigma** | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:44:1. **The residue channel has no boundary.** Its z-score against shuffle stays at 26-44 sigma across the entire range tested (primes from 23K to 4.5M, a 200x span). The decay correlation with ln(p) is -0.190 — essentially zero or slightly strengthening. The mod-3 prohibition (self-transition fraction ~0.40 vs shuffle ~0.61) is equally strong at all scales. tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:46:2. **The magnitude channel has a boundary.** Its z-scores fluctuate between -2 and -7, with a weak positive correlation with ln(p) (0.455), meaning they drift toward the null at larger primes. This channel is what drives the r-statistic toward Poisson. tools/data/reports/agent_20260423_0330.md:24:| Scale range | ln(p) | Ordering % | Brody β | lag-1 ACF | z-score | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0958.md:33:1. **Mod-3 ordering is the hardest signal in the lab.** Real primes: 16.1% self-transitions. All synthetics: ~34.5%. z-scores from -75 to -107. No model — not even one matching pair correlations — comes within an order of magnitude. The mod-3 prohibition (zero self-transitions in mod-3 classes, found on 2026-04-28) is structurally irreducible. This is the single strongest discriminant the lab has ever measured. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:7:observables_used: [gap_label_set, generator_jaccard, phi_core_overlap, core_retention] tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:13:Il core dei label phi sopravvive quando resta il lettore `theta=1/phi` ma cambia il generatore della sequenza, oppure il label-set stabile e' una proprieta del generatore Sturmiano? tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:17:- Lettore label fisso: ogni gap largo viene etichettato con il label intero `n` che minimizza la distanza tra IDS e `{n/phi}`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:20: - `phi_sturmian`: sequenza meccanica Sturmiana `theta=1/phi`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:28:Reference core phi, stimato dal perimetro completo: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:30:| generator | conditions | median Jaccard | min Jaccard | median overlap with phi core | core labels all conditions | phi-core missing | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:32:| phi_sturmian | 144 | 0.909091 | 0.727273 | 0.727273 | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] | [] | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:41:| generator | median label error | median large gaps | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:43:| phi_sturmian | 0.000095 | 29.0 | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:51:1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:53:2. **Verificato: la costruzione Fibonacci conserva il nucleo basso ma non il core completo.** `fibonacci_substitution` mantiene `[-1, 1, -2, 2, -4, 4]` del reference core e perde `[3, 6]`. Questo conferma la famiglia a bassa complessita, non l'identita completa del generatore meccanico sotto questo perimetro. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:55:3. **Verificato: l'ordine locale non basta.** `block_shuffle_34` conserva solo `[-1, 1, -2, 2]`; `block_shuffle_13` conserva solo `[-1]`. Quando l'ordine globale viene rotto, il label-set scende anche se parti locali Sturmiane restano intatte. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:57:4. **Verificato: conteggio e transizioni locali non portano il core phi.** `markov_phi` e `balanced_random` hanno core vuoto, overlap mediano con il core phi `0.125000` e `0.111111`, e label-error mediano circa `0.0041`, contro `0.000095` di `phi_sturmian`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:59:5. **Inferito dal confronto 03:30 -> 16:32 -> 17:15: il nodo regressivo e il generatore.** Il `first_two_ratio` cadeva sul denominatore; il label-set assorbiva `N/phase/threshold`; il generator gate mostra che la stabilita non appartiene al lettore label da solo. Serve generatore globale a bassa complessita Sturmiana. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:62:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `trials=3`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il label-set phi e' stabile quando il generatore e Sturmiano meccanico. La stabilita non trasferisce a conteggio preservato, transizioni Markoviane o blocchi locali corti; trasferisce parzialmente alla costruzione Fibonacci e ai blocchi lunghi. Il claim valido non e' "il label reader phi trova il core ovunque"; e': il core dei gap larghi richiede struttura globale del generatore, con il lettore `theta=1/phi` come osservabile e non come causa. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:65:- **Due radici**: lettore aritmetico dei label · generatore globale della sequenza. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:66:- **Singolare**: il gap largo come punto in cui IDS, ordine della parola e label `n/phi` coincidono. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:67:- **Invariante di passaggio**: il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:68:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i generatori per quanta tassonomia phi trasportano; qui diventa non-possibile attribuire la trascendenza al solo fit dei label senza dichiarare il generatore. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:71:Misurare la legge di rottura del core per lunghezza di blocco: variare `block_size` su scala Fibonacci e non-Fibonacci, poi stimare dove compaiono i label alti `[3, -4, 4, 6]`. Se il passaggio avviene su blocchi Fibonacci, il generatore porta una scala critica; se avviene per qualsiasi blocco lungo, il core alto misura memoria globale generica. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:74:- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non formula universalita fuori da `N/phase/threshold/trials/top_k/max_label`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:75:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set, Jaccard, overlap e core retention; nessun claim dipende da un singolo ratio. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:76:- **L3 no silent patching**: il claim 03:30 sul `gap_ratio` resta vincolato; il claim 16:32 sul label-set resta valido ma riceve il nuovo denominatore `generatore`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:78:- **L5 re-discovery**: gap labeling e parole Fibonacci/Sturmiane sono noti; il finding del cycle e' il generator gate sul core osservato nei cycle precedenti. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:81:- Script: `tools/exp_gap_label_generator_gate.py` tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:82:- Data: `tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json` tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:8:META: score=0.898 — META: incerto (i=0.5) — massimo potere discriminante tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:9:G_POTENZIALE_NULLA: score=0.703 tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:10:METRIC_TENSOR: score=0.624 tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:75:L2 quantita' assoluta vs ratio: il confronto usa alpha critici e z-score, non percentuali tra spazi di taglia diversa. GUE ha perimetro ridotto (`N=175`) e non viene pesato come primes/Poisson. tools/data/reports/agent_20260419_0755.md:76:- **The magnitude anti-correlation is the core prime signature**: Since the residue amplitude is algebraic, the irreducible number-theoretic content is in (a) residue decay shape and (b) magnitude anti-correlation. The magnitude channel, carrying 99% of variance, is where the Hardy-Littlewood correlations live. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:7:observables_used: [gap_label_set, label_jaccard, phase_stability, threshold_stability, scale_stability] tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:13:Il segnale di `phi` vive nel valore metrico `first_two_ratio`, o vive nel set di label dei gap larghi stimati come `m+n*theta` sull'IDS? tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:18:- Null baseline: `balanced_random_phi_labels`, sequenze random con stessa lunghezza e stesso numero di 1 della sequenza phi matched; i label sono stimati contro `theta=1/phi`. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:20:- Osservabile: per ogni spacing sopra `threshold*mean`, stimo `IDS=(gap_index+1)/N`, assegno il label intero `n` con `{n*theta}` piu vicino all'IDS, poi confronto il set dei label dei 12 gap larghi maggiori. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:21:- Stabilita: Jaccard mediano tra label-set globali e dentro gruppi phase/threshold/scale. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:24:| domain | conditions | global Jaccard median | global Jaccard min | phase Jaccard median | threshold Jaccard median | scale Jaccard median | core labels all conditions | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:29:| balanced_random_phi_labels | 144 | 0.157895 | 0.000000 | 0.157895 | 0.154135 | 0.157895 | [] | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:31:Errori di label: tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:33:| domain | median label error | median selected gaps | median large gaps | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:38:| balanced_random_phi_labels | 0.004118 | 12 | 54.5 | tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:41:1. **Verificato: il label-set di phi resta stabile mentre il ratio no.** Nel ciclo 03:30 `first_two_ratio` phi batteva entrambi i controlli solo `25/48` condizioni matched. Qui il label-set phi ha Jaccard globale mediano `0.909091`, minimo `0.727273`, phase-stability `0.886364`, scale-stability `0.931818`, threshold-stability `1.0`. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:43:2. **Verificato: il null random rompe la tassonomia.** Il random bilanciato ha Jaccard globale `0.157895`, minimo `0.0`, nessun core label in tutte le condizioni. Il controllo preserva conteggio e lunghezza, non preserva l'ordine Sturmiano. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:45:3. **Verificato: phi non e unico come presenza di label stabili; e piu stabile nel perimetro testato.** Silver e bronze hanno stabilita propria (`0.833333` e `0.750000` Jaccard mediano). Il claim corretto non e "solo phi ha gap-labeling"; e: nel perimetro `N/phase/threshold` testato, phi sposta la trascendenza dal valore metrico mobile alla tassonomia dei gap, con stabilita piu alta dei controlli metallici e separazione netta dal random bilanciato. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:47:4. **Inferito dal confronto con il ciclo 03:30: il nodo regressivo era l'osservabile, non il dominio.** `first_two_ratio` sceglie due gap in ordine spettrale e quindi dipende dal denominatore. Il label-set assorbe quella mobilita perche misura la famiglia dei varchi, non la coppia iniziale. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:50:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: il gap-labeling di phi non passa come claim di valore `gap_ratio`; passa come stabilita del label-set nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `top_k=12`, `|n|<=34`. La formulazione valida e: nel dominio Sturmiano phi, il set dei label dei gap larghi resta stabile sotto denominatore stratificato; il valore `first_two_ratio` resta un indicatore locale phase/threshold-sensitive. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:53:- **Due radici**: valore metrico mobile del primo/secondo gap largo · tassonomia stabile dei label dei gap larghi. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:54:- **Singolare**: l'IDS del varco, dove posizione spettrale e label aritmetico sono lo stesso passaggio. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:55:- **Invariante di passaggio**: il set dei label sopravvive al cambio di `N`, fase e soglia; il ratio non sopravvive. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:56:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare la rete dei punti fissi relazionali nei label-set, non nei valori puntuali; qui diventa non-possibile usare `0.408953` come prova di trascendenza senza tassonomia. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:59:Portare il label-set fuori dal solo asse metallic mean: misurare se lo stesso core di label phi sopravvive in un dominio non-Sturmiano con ordine controllato, oppure se il core crolla appena il generatore perde bassa complessita combinatoria. Il prossimo discriminante e generatore, non soglia. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:62:- **L1 hard constraint vs bias**: il claim e perimetrato con `N/phase/threshold/top_k/max_label`; non formula universalita. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:63:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set/Jaccard/errori di label, non un ratio singolo. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:66:- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmiano e IDS sono meccanismi noti; il finding del cycle e la stabilita stratificata del label-set contro il ratio mobile e contro il random bilanciato. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:69:- Script: `tools/exp_gap_label_set_stability.py` tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:70:- Data: `tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json` tools/data/reports/agent_20260412_0330.md:20:| Scale (p~) | ln(p) | det(M)_real | det(M)_shuffled | z-score | tools/data/reports/agent_20260430_1946.md:49:| Source | Separation | z-score | tools/data/reports/agent_20260416_0330.md:20:- **Metric**: delta_r = _prime - _shuffle, z-score tools/data/reports/agent_20260416_0330.md:28:| L | _prime | _shuffle | delta_r | z-score | tools/data/reports/agent_20260416_0330.md:46:The scaling exponent is **zero**. delta_r = -0.014 at L=35 and delta_r = -0.014 at L=100,000. The z-score grows (from -3.7 to -69.5) only because noise decreases with more samples — the signal itself does not accumulate. tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:38:| Channel | Ordering % | z-score | Mechanism | tools/data/reports/agent_20260405_0914.md:18:- `_prime - _Cramer > 0` at ALL 25 scales (z-scores: 18 to 50) tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:21:- Osservabili: `det(M)`, `trace(M)`, autovalori, z-score di `det(M)` contro 20 shuffle della stessa finestra. tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:41:- z-score: `[-3.0, -2.5, -3.1, -3.4, -4.4, -2.5, -1.0]` tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:48:3. **Il denominatore reale-vs-shuffle e presente ma decade.** Lo z-score e forte nelle finestre basse/intermedie (`-2.49 .. -4.43`) e cade a `-0.97` nella finestra `p ~ 5.0e7`. Il claim valido e differenza ordinata contro shuffle su perimetro finito, non polo `-1`. tools/data/reports/agent_20260415_0330.md:27:| Quintile | _prime | _shuffle | z-score | tools/data/reports/agent_20260415_0330.md:53:| Metric | Primes | Shuffle | z-score | tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:30:The endpoint-gated classifier is intentionally reported. In this perimeter it is empty because the Poisson endpoint has almost no stable original-vs-shuffle denominators. That is not discarded; it is the core META result. tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:39:| beta | stable obs / 5 | coord mean | margin mean | ambiguous fraction | Poisson-label fraction | tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:70:- beta 0.5 and above: Poisson-label fraction `1.000`, ambiguity `0.000`. tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:78:3. **Denominator collapse precedes full Poisson classification.** Stable-observable count drops from about `3.3` at beta 0.1-0.2 to `2.5` at beta 0.3 and `1.625` at beta 0.4. By beta 0.5 the classifier is fully Poisson-labeled, but only `0.750/5` observables remain stable on average. The loss of denominator support is therefore part of the boundary phenomenon, not an after-the-fact nuisance. tools/data/reports/agent_20260501_0330.md:79:- **L2**: All comparisons are in the same units (degrees, dimensionless ratios). The z-scores compare same-N distributions. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:12:If the duality contrast (real vs shuffle z-score) weakens with scale for prime gaps, what is the quantitative rate of weakening? And does GUE show the same weakening, or is it scale-independent? tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:15:- **Metric**: z-score of 5 canonical observables (SR, SR2, L1, L2, triple_var), real sequence vs 50 shuffles per window tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:24:### Global z-scores (N=5000 gaps, seed=42) tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:64:3. **The discriminator is alpha, not the observable value.** Primes and GUE have similar z-scores at any given window size. The difference is in how z scales with N. Primes: z ~ N^{0.39}. GUE: z ~ N^{0.54}. At small windows they overlap; at large windows they diverge. tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:89:- **L2 quantità vs ratio**: il claim principale usa layer recuperato e z-score, non percentuali fra spazi di taglia diversa. tools/data/reports/agent_20260409_0330.md:32:| Band | f range | z-score | ratio (prime/shuffle) | tools/data/reports/agent_20260409_0330.md:53:| Frequency | z-score | Interpretation | tools/data/reports/agent_20260429_1041.md:29:| p_center | self_rate | shuffle_mean | z-score | M1 LLR | M2 LLR | tools/data/reports/agent_20260429_1041.md:89:1. **Mod-3 non-zero self-transition is algebraically forbidden**, not statistically suppressed. The z-score is -42 (mean) not because of strong bias, but because the numerator is exactly -0.500 (real = 0, shuffle = 0.50) with small denominator noise. The signal has no scaling because it's a theorem with no free parameters. tools/data/reports/agent_20260507_1458.md:4:**Tension explored**: META (score 0.898) tools/data/reports/agent_20260417_0803.md:73:| Metric | Prime (raw) | Shuffle mean | z-score | tools/data/reports/agent_20260417_0803.md:78:| Metric | Prime (norm) | Shuffle mean | z-score | tools/data/reports/agent_20260430_1919.md:58:Cramer: theta ~ +65 deg (opposite quadrant from primes at ~ -150 deg). z-scores are positive and small. The Cramer model has weak positive autocorrelation from density variation — structurally opposite to primes. tools/data/reports/agent_20260430_1919.md:76:- **DIPOLAR_ORDERING confirmed and sharpened**: the "dipole" is real (theta constant, z-scores large, Cramer opposite quadrant) but is a single mode, not a 2D structure. The constant ratio delta_L1/delta_SR ~ 2.3 is the structural invariant. The original framing of "spacing_ratio toward Poisson, lag1_acf toward GUE" is misleading — both point in the same direction (negative z), they just have different magnitudes. tools/data/reports/agent_20260430_1919.md:84:- **Invariante di passaggio**: il rapporto delta_L1/delta_SR ~ 2.3 sopravvive a: cambio di scala (1e4 -> 3e6), cambio di offset (primi piccoli vs primi grandi), cambio di misura (z-score vs raw delta). tools/data/reports/agent_20260506_0625.md:7:The 03:30 run reported that scale-selective perturbations reveal a second axis in GUE (effective rank 1.889, PC2=25.2%) but not in primes. The caveat was explicit: the GUE sample was short (`N=253`). This run tests whether that second axis survives independent GUE ensembles and whether it depends on the observable definitions hidden under the same labels (`SR`, `SR2`, `triple_var`). tools/data/reports/agent_20260506_0625.md:67:What opens now: the lab needs an observable registry. Labels like `SR` cannot travel between reports unless they bind to a function definition. Without that, META flags are not philosophical: the same label can silently change the object under test. tools/data/reports/agent_diag2.md:34:| Z-score | vs Cramer | vs Shuffled | tools/data/reports/agent_diag2.md:51:| Z-score | Value | tools/data/reports/agent_20260405_0919.md:32:| z-score range | 30 to 102 | tools/data/reports/agent_20260405_0919.md:33:| Mean z-score | 57.3 | tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:30:`recurrence_max_points=300`, `block_size=64`, `seed=202605071042`. tools/data/reports/agent_20260430_1919.md:58:Cramer: theta ~ +65 deg (opposite quadrant from primes at ~ -150 deg). z-scores are positive and small. The Cramer model has weak positive autocorrelation from density variation — structurally opposite to primes. tools/data/reports/agent_20260430_1919.md:76:- **DIPOLAR_ORDERING confirmed and sharpened**: the "dipole" is real (theta constant, z-scores large, Cramer opposite quadrant) but is a single mode, not a 2D structure. The constant ratio delta_L1/delta_SR ~ 2.3 is the structural invariant. The original framing of "spacing_ratio toward Poisson, lag1_acf toward GUE" is misleading — both point in the same direction (negative z), they just have different magnitudes. tools/data/reports/agent_20260430_1919.md:84:- **Invariante di passaggio**: il rapporto delta_L1/delta_SR ~ 2.3 sopravvive a: cambio di scala (1e4 -> 3e6), cambio di offset (primi piccoli vs primi grandi), cambio di misura (z-score vs raw delta). tools/data/reports/agent_20260501_0725.md:79:- **L2 (absolute vs ratio)**: All comparisons are in the same angular units (degrees). z-scores computed within same-N distributions. No cross-space ratio comparisons. tools/data/reports/agent_20260405_0916.md:21:| Mean z-score | 14.89 | tools/data/reports/agent_20260405_0916.md:22:| Min z-score | 8.39 | tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:30:`recurrence_max_points=300`, `block_size=64`, `seed=202605071042`. tools/data/reports/agent_20260501_0725.md:79:- **L2 (absolute vs ratio)**: All comparisons are in the same angular units (degrees). z-scores computed within same-N distributions. No cross-space ratio comparisons. tools/data/reports/agent_20260405_0916.md:21:| Mean z-score | 14.89 | tools/data/reports/agent_20260405_0916.md:22:| Min z-score | 8.39 | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:7:observables_used: [gap_label_set, block_scale_retention, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:8:**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi richiede generatore globale, non solo lettore label; observable=retention dei label core sotto block shuffle; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per block_size; generator=phi_sturmian con block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size Fibonacci e non-Fibonacci; not_tested=gap_ratio, generatori Sturmiani non-phi, GUE/Poisson, soglie 1.75/2.25. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:14:La rottura del core phi sotto block shuffle dipende da una scala Fibonacci del generatore, o i label alti rientrano appena il blocco diventa lungo in modo generico? tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:17:- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:18:- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:26:Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:28:| block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:47:High-label condition rates at the main transition points: tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:49:| block_size | family | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:61:| observable | first block_size | tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:68:1. **Verificato: il nucleo basso rientra a scala 34.** Il passaggio `low retention=1.0` compare per la prima volta a `block_size=34`. Il controllo non-Fibonacci `40` arriva vicino ma resta senza `2` negli stable labels 75%. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:70:2. **Verificato: i label alti non rientrano come blocco generico.** A `34` compaiono `-4` e `4`, ma `6` resta raro (`0.075`) e `all-high condition rate=0`. A `55` il segnale alto e' parziale (`all-high=0.4`). A `89` diventa frequente (`all-high=0.625`), e a `144` diventa dominante (`0.825`). tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:72:3. **Verificato: i controlli non-Fibonacci lunghi trasportano il basso ma non chiudono l'alto.** `64`, `96`, `128` hanno `low retention=1.0`, ma `all-high condition rate` resta `0.025`, `0.025`, `0.2`. La lunghezza da sola porta memoria locale; non ricostruisce il core alto come i blocchi Fibonacci `89/144`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:77:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due scale. Il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` rientra quando il blocco conserva texture locale sufficiente (`block_size=34`). I label alti `[3, -4, 4, 6]` richiedono blocchi Fibonacci lunghi: `89` e `144` portano il core alto come condizione frequente; i blocchi non-Fibonacci lunghi non chiudono la stessa struttura. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:79:La formulazione valida e': il core alto del label-set phi misura memoria globale del generatore su scale Fibonacci, non lunghezza generica del blocco e non valore `gap_ratio`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:82:- **Due radici**: nucleo basso locale del generatore / core alto globale del generatore. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:83:- **Singolare**: `block_size=34/55/89` come soglia di passaggio in cui il blocco smette di essere texture locale e inizia a trasportare ordine Fibonacci. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:85:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i label phi in strati di memoria; qui diventa non-possibile trattare il core come un unico blocco indifferenziato. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:92:- **L2 quantita vs ratio**: il crossing `>=0.5` e' descrittivo; il claim poggia sul confronto tra famiglie di block size e frequenze label, non su un singolo valore. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:94:- **L4 edge cases**: `block_size=128` non-Fibonacci trattato come parziale, non ignorato; mostra `-4/4` frequenti ma non chiude `3/6`. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:95:- **L5 re-discovery**: Fibonacci/Sturmian/gap labeling sono meccanismi noti; il finding del ciclo e' la stratificazione del core osservato in basso locale e alto Fibonacci-lungo. tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:98:- Script: `tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py` tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:99:- Data: `tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json` tools/data/reports/agent_20260429_1013.md:37:- **Slope z-score vs shuffle**: -2.42 (p = 0.016) tools/data/reports/agent_20260413_0330.md:38:**All z-scores highly significant** (z_dip from -8 to -19, z_slope from +13 to +30). The structure is real at every scale. tools/data/reports/agent_20260506_1941.md:52:At GUE N=2048, `SR`, `L1`, and `triple_var` are stable in all 8 replicates; `SR2` and `L2` are stable in 0 of 8. Mean absolute z-scores: `SR=8.38`, `SR2=0.67`, `L1=11.58`, `L2=0.89`, `triple_var=11.66`. tools/data/reports/agent_20260506_1941.md:54:At primes N=2048, `SR`, `L1`, and `triple_var` are stable in all 8 windows; `SR2` is stable in 7 of 8; `L2` is stable in 3 of 8. Mean absolute z-scores: `SR=5.19`, `SR2=2.63`, `L1=3.96`, `L2=1.78`, `triple_var=4.37`. tools/data/reports/agent_20260506_1941.md:82:- **L2 quantity vs ratio**: retention ratios are not read alone; raw denominator z-scores are reported first. tools/data/reports/agent_20260429_1013.md:37:- **Slope z-score vs shuffle**: -2.42 (p = 0.016) tools/data/reports/agent_20260506_1941.md:52:At GUE N=2048, `SR`, `L1`, and `triple_var` are stable in all 8 replicates; `SR2` and `L2` are stable in 0 of 8. Mean absolute z-scores: `SR=8.38`, `SR2=0.67`, `L1=11.58`, `L2=0.89`, `triple_var=11.66`. tools/data/reports/agent_20260506_1941.md:54:At primes N=2048, `SR`, `L1`, and `triple_var` are stable in all 8 windows; `SR2` is stable in 7 of 8; `L2` is stable in 3 of 8. Mean absolute z-scores: `SR=5.19`, `SR2=2.63`, `L1=3.96`, `L2=1.78`, `triple_var=4.37`. tools/data/reports/agent_20260506_1941.md:82:- **L2 quantity vs ratio**: retention ratios are not read alone; raw denominator z-scores are reported first. tools/data/reports/agent_20260422_1616.md:19:- **Criterion**: |z-score| < 2 vs shuffle distribution → TAUTOLOGY; |z| >= 2 → GENUINE tools/data/reports/agent_20260422_1616.md:24:| Property | Real | Shuffle mean | Shuffle std | z-score | Verdict | tools/data/reports/agent_20260422_1616.md:45:4. **Both PSD slopes are genuine.** Magnitude slope +0.102 (z=21.3) and residue slope +0.203 (z=54.8) both vanish under shuffle. The blue spectral tilt is entirely in the ordering of primes. This is the core non-trivial content. tools/data/reports/agent_20260422_1616.md:19:- **Criterion**: |z-score| < 2 vs shuffle distribution → TAUTOLOGY; |z| >= 2 → GENUINE tools/data/reports/agent_20260422_1616.md:24:| Property | Real | Shuffle mean | Shuffle std | z-score | Verdict | tools/data/reports/agent_20260422_1616.md:45:4. **Both PSD slopes are genuine.** Magnitude slope +0.102 (z=21.3) and residue slope +0.203 (z=54.8) both vanish under shuffle. The blue spectral tilt is entirely in the ordering of primes. This is the core non-trivial content. tools/data/reports/agent_20260506_0330.md:77:- **Campo di possibilita**: here it becomes possible to distinguish domains by HOW they respond to structured probing (not just WHETHER they respond). Here it becomes non-possible to treat all perturbation z-scores as independent evidence of the same boundary. tools/data/reports/agent_20260506_0330.md:77:- **Campo di possibilita**: here it becomes possible to distinguish domains by HOW they respond to structured probing (not just WHETHER they respond). Here it becomes non-possible to treat all perturbation z-scores as independent evidence of the same boundary. tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0852.md:24:**Scale test**: 10 windows logarithmically spaced across each sequence. Correlation of z-scores with log(position) measures whether structure decays with scale. tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0852.md:54:1. **The binary/anti-bunching channel is NOT unique to primes.** GUE eigenvalues show the same z-score magnitude (-11.3 vs -12.2) and even better scale invariance (corr = -0.007 vs +0.40). Anti-bunching (large-small-large-small alternation) is a universal property of repulsive-gap sequences, whether the repulsion is arithmetic (sieve) or statistical (level repulsion). tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:69: print(f"\n{'Window':>6} {'p_center':>12} {'ln(p)':>8} {'A_prime':>10} {'R2':>8} {'A_shuf':>10} {'z_score':>8}") tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:103: 'z_score': z, tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:112: zs = np.array([r['z_score'] for r in results]) tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:146: print(f"\nz-scores: min={np.min(zs):.1f}, max={np.max(zs):.1f}, mean={np.mean(zs):.1f}") tools/data/reports/agent_20260422_0330.md:85:- Direct slope z-score vs shuffle: **z = 46.3** tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:18:- All results reported as z-scores relative to shuffle null tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:35:| Residue z-score | -44 | -26 | **Still 26 sigma** | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:37:| Magnitude z-score | -4 to -7 | -2 to -6 | Fluctuates, weakly decaying | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:39:| Mod-3 z-score | -34 | -28 | **Still 28 sigma** | tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:44:1. **The residue channel has no boundary.** Its z-score against shuffle stays at 26-44 sigma across the entire range tested (primes from 23K to 4.5M, a 200x span). The decay correlation with ln(p) is -0.190 — essentially zero or slightly strengthening. The mod-3 prohibition (self-transition fraction ~0.40 vs shuffle ~0.61) is equally strong at all scales. tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:46:2. **The magnitude channel has a boundary.** Its z-scores fluctuate between -2 and -7, with a weak positive correlation with ln(p) (0.455), meaning they drift toward the null at larger primes. This channel is what drives the r-statistic toward Poisson. tools/bicono_projection.py:141: scores = {k: 0 for k in CANONICAL_DIPOLES} tools/bicono_projection.py:146: scores[dip] += 1 tools/bicono_projection.py:147: best = max(scores, key=scores.get) tools/bicono_projection.py:148: return best if scores[best] > 0 else None tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0958.md:33:1. **Mod-3 ordering is the hardest signal in the lab.** Real primes: 16.1% self-transitions. All synthetics: ~34.5%. z-scores from -75 to -107. No model — not even one matching pair correlations — comes within an order of magnitude. The mod-3 prohibition (zero self-transitions in mod-3 classes, found on 2026-04-28) is structurally irreducible. This is the single strongest discriminant the lab has ever measured. tools/exp_mod3_vs_residual_ordering.py:264: # z-score of residual: how significant is the real-vs-mod3 difference? tools/data/reports/agent_20260504_0901.md:44:All Poisson original-vs-baseline z-scores are < 2 (SR: z=0.91, L1: z=-1.47, SR2: z=-0.17, triple_var: z=-0.56). The Poisson "signal" is noise. The apparent layer separation (Delta = -0.189) in Poisson is an artifact: when the signal-to-noise is < 2, the retention metric amplifies noise differently for each observable. tools/data/reports/agent_20260504_0901.md:70:- **L4 (edge case)**: Poisson separation is explicitly identified as noise artifact with z-score evidence. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:13:Il `gap_ratio` quasiperiodico e una firma del gap-labeling di phi, o e un osservabile sensibile al denominatore scelto (`N`, fase Sturmiana, soglia del gap largo)? tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:59:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0**: il `gap_ratio` phi non conferma gap-labeling come claim generale. Conferma un segnale di denominatore Sturmiano nel punto storico e una tendenza mediana su questo perimetro; non conferma dominanza matched su tutte le fasi, scale e soglie. La formulazione corretta e: nel perimetro stratificato `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, phi abbassa la mediana del `first_two_ratio`, ma il supporto matched e `25/48`. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:64:- **Invariante di passaggio**: resta la necessita del denominatore `N/phase/threshold`; non resta il claim di gap-labeling universale. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:65:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare una firma robusta nei label dei gap, non nella coppia dei primi due gap sopra soglia; qui diventa non-possibile usare `0.408953` come prova senza denominatore atomico. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:68:Costruire il passo successivo sul label, non sul ratio: per ogni gap largo, stimare il miglior label `m+n*theta` e misurare stabilita del label-set sotto `phase`, `N` e soglia. Se il label-set di phi resta stabile mentre `first_two_ratio` si muove, la trascendenza passa dal valore metrico alla tassonomia dei varchi. tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:95: Test parla di `gap_ratio` ma l'esperimento misura `gap_label_set`, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:96: `core_retention` o `generator_jaccard`, scrivi nel report: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:102: `all-condition/core_labels_all_conditions`, `stable labels 75%`, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:105: `stable labels 75%` incompleto non autorizza "il nucleo basso e' rientrato" tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:194:Esempio reale: `intensità: 0.65` trattata come soglia → `if intensita > 0.5: conferma`. Il sistema D-ND opera con dipoli (claim/anti-claim), assonanze (risuona/non risuona), potenziale (alto/medio/basso) — stati qualitativi, non scale numeriche. Quando usi un float come proxy per una qualità strutturale, stai comprimendo il concetto in un numero e il numero decide al posto della struttura. Lo stesso vale per "maturity > 0.99", "confidence < 0.7", "score = rank * 10 + intensita". tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:195:**Regola**: se il codice confronta una qualità concettuale con una soglia numerica, è sbagliato. Usa la struttura: dipoli (sì/no), potenziale (tipo, non valore), assonanza (binaria), porta (categoria). I numeri servono per misurare i dati (gap primi, correlazioni, z-score) — non per decidere lo stato del sistema. tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:201:- **Il risultato non è nel numero — è nella differenza col controllo.** z-score, non valore assoluto. tools/data/reports/agent_20260430_1946.md:49:| Source | Separation | z-score | tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:27:| lag k | acf(k) | stderr | z-score | shuf_acf | z_vs_shuf | cramer_acf | z_vs_cramer | tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:61:Both null baselines (shuffled gaps AND Z/6Z-confined Cramer) show acf~0 at all lags. Z-scores against primes: -8 to -95 across all tested lags. The multi-lag anti-correlation is: tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:79:2. **The 1/k law is not explained by any tested null model.** Neither shuffled gaps (same marginal distribution) nor Z/6Z-confined Cramer model (same residue structure) reproduce any of the multi-lag correlations. Z-scores are -8 to -95 across all lags. The structure is intrinsic to the prime ordering. tools/data/reports/agent_20260406_1030.md:14:- N=5000 spacings per domain, 20 shuffled surrogates for z-scores tools/exp_boundary_gue_poisson.py:105: print(f"{'Window center':>15} | {' primes':>10} | {' Cramér':>12} | {'Δ':>8} | {'σ_Cramér':>8} | {'z-score':>8}") tools/exp_boundary_gue_poisson.py:108: z_scores = [] tools/exp_boundary_gue_poisson.py:116: z_scores.append(z) tools/exp_boundary_gue_poisson.py:123: z_scores = np.array(z_scores) tools/exp_boundary_gue_poisson.py:124: valid = ~np.isnan(z_scores) tools/exp_boundary_gue_poisson.py:125: print(f"\nz-score summary (primes - Cramér) / σ_Cramér:") tools/exp_boundary_gue_poisson.py:126: print(f" mean z = {np.nanmean(z_scores):.3f}") tools/exp_boundary_gue_poisson.py:127: print(f" max |z| = {np.max(np.abs(z_scores[valid])):.3f}") tools/exp_boundary_gue_poisson.py:128: print(f" windows with |z| > 2: {np.sum(np.abs(z_scores[valid]) > 2)}/{np.sum(valid)}") tools/exp_boundary_gue_poisson.py:163: label = "GUE" if dist_gue < dist_poi else "POISSON" tools/exp_boundary_gue_poisson.py:166: label = "BOUNDARY" tools/exp_boundary_gue_poisson.py:167: print(f" n~{center:>10,}: ={rp:.4f} → {label}") tools/exp_boundary_gue_poisson.py:180: "z_score": float(z_scores[i]) if not np.isnan(z_scores[i]) else None} tools/exp_boundary_gue_poisson.py:183: "z_mean": float(np.nanmean(z_scores)), tools/exp_boundary_gue_poisson.py:184: "z_max_abs": float(np.max(np.abs(z_scores[valid]))), tools/data/reports/agent_20260405_0914.md:18:- `_prime - _Cramer > 0` at ALL 25 scales (z-scores: 18 to 50) tools/plot_risultante.py:40:ax.plot(R, F_gravity(R), 'b-', linewidth=2, label=r'$F_G = 1/R$ (gravity)') tools/plot_risultante.py:41:ax.plot(R, F_coupling(R), 'g-', linewidth=2, label=r'$F_\Lambda = +1$ (coupling)') tools/plot_risultante.py:42:ax.plot(R, F_dissipation(R), 'r-', linewidth=2, label=r'$F_D = -R$ (dissipation)') tools/plot_risultante.py:43:ax.plot(R, F_total(R), 'k-', linewidth=2.5, label=r'$F_{tot} = 1/R + 1 - R$') tools/plot_risultante.py:52:ax.set_xlabel('R', fontsize=12) tools/plot_risultante.py:53:ax.set_ylabel('Force', fontsize=12) tools/plot_risultante.py:66:ax.plot(R, V_total, 'k-', linewidth=2.5, label=r'$V(R) = -\ln R - R + R^2/2$') tools/plot_risultante.py:67:ax.plot(R, V_grav, 'b--', linewidth=1.2, alpha=0.6, label=r'$-\ln R$ (gravity)') tools/plot_risultante.py:68:ax.plot(R, V_coup, 'g--', linewidth=1.2, alpha=0.6, label=r'$-R$ (coupling)') tools/plot_risultante.py:69:ax.plot(R, V_diss, 'r--', linewidth=1.2, alpha=0.6, label=r'$R^2/2$ (dissipation)') tools/plot_risultante.py:80:ax.set_xlabel('R', fontsize=12) tools/plot_risultante.py:81:ax.set_ylabel('V(R)', fontsize=12) tools/plot_risultante.py:109:ax.plot(disc_fit, excess_fit, 'r-', linewidth=2, label=r'$\Delta\langle r \rangle = 0.206/d$, $R^2=0.977$') tools/plot_risultante.py:118: label=f'Odlyzko 100K: Δ⟨r⟩={odlyzko_excess:.5f} (11.5σ)') tools/plot_risultante.py:119:ax.axhline(y=0, color='green', linestyle='--', alpha=0.5, label='GUE exact') tools/plot_risultante.py:127:ax.set_xlabel('Discriminant d', fontsize=12) tools/plot_risultante.py:128:ax.set_ylabel(r'$\Delta\langle r \rangle$ (excess over GUE)', fontsize=12) tools/data/reports/agent_20260505_0330.md:64:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa energie PCA e z-score original-vs-shuffle nello stesso spazio di osservabili; Poisson e' escluso dall'interpretazione strutturale per assenza di segnale, non per percentuale. tools/data/reports/agent_20260415_0330.md:27:| Quintile | _prime | _shuffle | z-score | tools/data/reports/agent_20260415_0330.md:53:| Metric | Primes | Shuffle | z-score | tools/data/reports/agent_20260501_0330.md:79:- **L2**: All comparisons are in the same units (degrees, dimensionless ratios). The z-scores compare same-N distributions. tools/dnd_bloch_explorer.py:408: 'r-', linewidth=1, alpha=0.5, label='equator') tools/dnd_bloch_explorer.py:420: ax.set_xlabel('Rx') tools/dnd_bloch_explorer.py:421: ax.set_ylabel('Ry') tools/dnd_bloch_explorer.py:422: ax.set_zlabel('Rz') tools/dnd_bloch_explorer.py:427: ax2.axhline(0, color='red', linewidth=1, linestyle='--', label='equator') tools/dnd_bloch_explorer.py:429: where=Rz[:100000] > 0, alpha=0.1, color='blue', label='D') tools/dnd_bloch_explorer.py:431: where=Rz[:100000] < 0, alpha=0.1, color='orange', label='ND') tools/dnd_bloch_explorer.py:443: ax3.set_ylabel('Phase φ at crossing') tools/dnd_bloch_explorer.py:444: ax3.set_xlabel('t') tools/dnd_bloch_explorer.py:456: label=f'φ={PHI:.4f}') tools/dnd_bloch_explorer.py:458: label=f'1/φ={1/PHI:.4f}') tools/dnd_bloch_explorer.py:462: ax4.set_xlabel('Cycle') tools/data/reports/agent_20260503_0330.md:18:- **Method**: Build Markov-k surrogates (k=0,1,2,3) from prime gaps, compute 10 observables on real gaps and surrogates, measure z-score for each (observable, Markov-order) pair tools/data/reports/agent_20260503_0330.md:50:SR2 (next-nearest-neighbor spacing ratio) has a notable property: its z-score INCREASES in magnitude from Mk0 (-3.7) to Mk1 (-9.4), then drops to -0.05 at Mk2. The Mk1 surrogate makes SR2 WORSE than the iid shuffle. This happens because Mk1 correctly reproduces the pair correlation (lag-1 anti-correlation), which causes consecutive gaps to anti-correlate, but does NOT reproduce the triple correlation that partially compensates. The partial information of Mk1 amplifies the SR2 deviation. Mk2 restores the full triple structure and SR2 normalizes. tools/dnd_zero_controllo.py:74:def analizza_convergenza(ns, residui, label): tools/dnd_zero_controllo.py:93: 'label': label, tools/dnd_zero_controllo.py:160: for label, risultati in [("PRIMI", risultati_primi), ("RANDOM", risultati_random)]: tools/dnd_zero_controllo.py:168: analisi = analizza_convergenza(ns[mask], residui[mask], label) tools/dnd_zero_controllo.py:169: print(f"\n {label}:") tools/data/reports/agent_20260409_0330.md:32:| Band | f range | z-score | ratio (prime/shuffle) | tools/data/reports/agent_20260409_0330.md:53:| Frequency | z-score | Interpretation | tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:21:| z-score medio (primes - Cramer) | +2.63 | tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:22:| z-score massimo | +5.56 | tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:31:I primi hanno `` sistematicamente piu' alto dei Cramer in TUTTE le 20 finestre. Lo z-score cresce da ~1 (piccoli n) a ~5 (grandi n). Questo eccesso non puo' essere spiegato dalla densita' — e' contenuto strutturale dei primi (consistente con correlazioni Hardy-Littlewood per k-tuple). tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:46:2. Estendere a 10^8 per verificare se il z-score continua a crescere tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:20:- Metric: z-scores for slopes, partial correlation significance tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:32:### Z-scores vs Cramer (which drifts are prime-specific?) tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:33:| Observable slope | z-score | Verdict | tools/md_to_site_B.py:36: "paper_label": "Paper B", tools/data/reports/agent_20260507_0803.md:46:| beta | stable obs / 5 | margin | ambiguous fraction | illusory-label fraction | tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:14:- original-vs-shuffle z-score per observable; tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:80:def perturb_block_shuffle(gaps: np.ndarray, alpha: float, rng: np.random.Generator, block_size: int = 64) -> np.ndarray: tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:82: n_blocks = len(out) // block_size tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:89: start = block * block_size tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:90: end = min(start + block_size, len(out)) tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:128:def pca_summary(vectors: list[list[float]], labels: list[str]) -> dict: tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:150: vals = np.array([v for v, label in zip(vectors, labels) if label == name], dtype=float) tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:201: labels = [] tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:225: labels.append(pert_name) tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:235: all_pca = pca_summary(all_vectors, labels) tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py:236: screened_pca = pca_summary(screened_vectors, labels) if len(stable_obs) >= 2 else None tools/diagram_nodi_paper_map.py:60:labels = { tools/diagram_nodi_paper_map.py:87: labels[val], fontsize=10, fontweight='bold', tools/diagram_nodi_paper_map.py:91:# Row labels (nodes) tools/diagram_nodi_paper_map.py:96:# Column labels (papers) tools/diagram_nodi_paper_map.py:120:for k, (val, label, desc) in enumerate(legend_items): tools/diagram_nodi_paper_map.py:125: ax.text(x + 0.4, legend_y + 0.15, label, fontsize=8, fontweight='bold', tools/translate_tensions.py:23:# Provider chain (pattern unificato 02/05, speculare a D-ND_LAB/core/llm_adapter.py). tools/observables_registry.py:7:> Without that, META flags are not philosophical: the same label can tools/LAB_OPERATIVO.md:117:- Scope attuale del lab automatico: validazione statistica numerica (shuffle + z-score + scaling) — dominio primi tools/exp_two_channel_cross_domain.py:24: - Z-scores vs shuffle tools/exp_two_channel_cross_domain.py:25: - Whether z-scores decay with scale or stay constant tools/exp_two_channel_cross_domain.py:351: """Extract scale-dependence of z-scores for each domain.""" tools/exp_two_channel_cross_domain.py:361: # Correlation of z-scores with position (proxy for scale) tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:7:observables_used: [gap_label_set, generator_jaccard, phi_core_overlap, core_retention] tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:13:Il core dei label phi sopravvive quando resta il lettore `theta=1/phi` ma cambia il generatore della sequenza, oppure il label-set stabile e' una proprieta del generatore Sturmiano? tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:17:- Lettore label fisso: ogni gap largo viene etichettato con il label intero `n` che minimizza la distanza tra IDS e `{n/phi}`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:20: - `phi_sturmian`: sequenza meccanica Sturmiana `theta=1/phi`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:28:Reference core phi, stimato dal perimetro completo: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:30:| generator | conditions | median Jaccard | min Jaccard | median overlap with phi core | core labels all conditions | phi-core missing | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:32:| phi_sturmian | 144 | 0.909091 | 0.727273 | 0.727273 | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] | [] | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:41:| generator | median label error | median large gaps | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:43:| phi_sturmian | 0.000095 | 29.0 | tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:51:1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:53:2. **Verificato: la costruzione Fibonacci conserva il nucleo basso ma non il core completo.** `fibonacci_substitution` mantiene `[-1, 1, -2, 2, -4, 4]` del reference core e perde `[3, 6]`. Questo conferma la famiglia a bassa complessita, non l'identita completa del generatore meccanico sotto questo perimetro. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:55:3. **Verificato: l'ordine locale non basta.** `block_shuffle_34` conserva solo `[-1, 1, -2, 2]`; `block_shuffle_13` conserva solo `[-1]`. Quando l'ordine globale viene rotto, il label-set scende anche se parti locali Sturmiane restano intatte. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:57:4. **Verificato: conteggio e transizioni locali non portano il core phi.** `markov_phi` e `balanced_random` hanno core vuoto, overlap mediano con il core phi `0.125000` e `0.111111`, e label-error mediano circa `0.0041`, contro `0.000095` di `phi_sturmian`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:59:5. **Inferito dal confronto 03:30 -> 16:32 -> 17:15: il nodo regressivo e il generatore.** Il `first_two_ratio` cadeva sul denominatore; il label-set assorbiva `N/phase/threshold`; il generator gate mostra che la stabilita non appartiene al lettore label da solo. Serve generatore globale a bassa complessita Sturmiana. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:62:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `trials=3`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il label-set phi e' stabile quando il generatore e Sturmiano meccanico. La stabilita non trasferisce a conteggio preservato, transizioni Markoviane o blocchi locali corti; trasferisce parzialmente alla costruzione Fibonacci e ai blocchi lunghi. Il claim valido non e' "il label reader phi trova il core ovunque"; e': il core dei gap larghi richiede struttura globale del generatore, con il lettore `theta=1/phi` come osservabile e non come causa. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:65:- **Due radici**: lettore aritmetico dei label · generatore globale della sequenza. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:66:- **Singolare**: il gap largo come punto in cui IDS, ordine della parola e label `n/phi` coincidono. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:67:- **Invariante di passaggio**: il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:68:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i generatori per quanta tassonomia phi trasportano; qui diventa non-possibile attribuire la trascendenza al solo fit dei label senza dichiarare il generatore. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:71:Misurare la legge di rottura del core per lunghezza di blocco: variare `block_size` su scala Fibonacci e non-Fibonacci, poi stimare dove compaiono i label alti `[3, -4, 4, 6]`. Se il passaggio avviene su blocchi Fibonacci, il generatore porta una scala critica; se avviene per qualsiasi blocco lungo, il core alto misura memoria globale generica. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:74:- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non formula universalita fuori da `N/phase/threshold/trials/top_k/max_label`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:75:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set, Jaccard, overlap e core retention; nessun claim dipende da un singolo ratio. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:76:- **L3 no silent patching**: il claim 03:30 sul `gap_ratio` resta vincolato; il claim 16:32 sul label-set resta valido ma riceve il nuovo denominatore `generatore`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:78:- **L5 re-discovery**: gap labeling e parole Fibonacci/Sturmiane sono noti; il finding del cycle e' il generator gate sul core osservato nei cycle precedenti. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:81:- Script: `tools/exp_gap_label_generator_gate.py` tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:82:- Data: `tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json` tools/exp_duality_gate_transfer.py:77: """Return original observables, shuffle baseline std, and z scores.""" tools/exp_duality_gate_transfer.py:128: labels = [] tools/exp_duality_gate_transfer.py:138: labels.append("dipolar" if d_dip < d_ill else "illusory") tools/exp_duality_gate_transfer.py:147: "illusory_label_fraction": float(np.mean(np.array(labels) == "illusory")), tools/exp_duality_gate_transfer.py:264: f"{layer.get('illusory_label_fraction', 0.0):>17.3f}" tools/exp_beta_crossover.py:152: # Shuffled null for z-score tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:8:META: score=0.898 — META: incerto (i=0.5) — massimo potere discriminante tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:9:G_POTENZIALE_NULLA: score=0.703 tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:10:METRIC_TENSOR: score=0.624 tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:75:L2 quantita' assoluta vs ratio: il confronto usa alpha critici e z-score, non percentuali tra spazi di taglia diversa. GUE ha perimetro ridotto (`N=175`) e non viene pesato come primes/Poisson. tools/zeta_validation.py:351: 'axes.labelsize': 12, tools/zeta_validation.py:354: 'xtick.labelsize': 10, tools/zeta_validation.py:355: 'ytick.labelsize': 10, tools/zeta_validation.py:372: label=f'Quadratic fit') tools/zeta_validation.py:382: ax1.set_xlabel(r'Zeta zero imaginary part $t_n$') tools/zeta_validation.py:383: ax1.set_ylabel(r'Critical curvature $|K_c^{(n)}|$') tools/zeta_validation.py:387: plt.colorbar(scatter, ax=ax1, label='Zero index n') tools/zeta_validation.py:405: ax.set_xlabel(r'$x$') tools/zeta_validation.py:407: ax.set_ylabel(r'$K_{\mathrm{gen}}(x, t_n)$') tools/zeta_validation.py:431: color='steelblue', label='Zeta zero gaps', edgecolor='k', linewidth=0.5) tools/zeta_validation.py:433: color='coral', label=r'$|K_c|$ gaps', edgecolor='k', linewidth=0.5) tools/zeta_validation.py:434: ax3a.set_xlabel('Normalized gap size') tools/zeta_validation.py:435: ax3a.set_ylabel('Density') tools/zeta_validation.py:460: ax3b.set_xlabel('Zeta gap quantiles') tools/zeta_validation.py:461: ax3b.set_ylabel(r'$|K_c|$ gap quantiles') tools/zeta_validation.py:477: ax4a.set_xlabel(r'$t_n$') tools/zeta_validation.py:478: ax4a.set_ylabel(r'Critical location $x_c^{(n)}$') tools/zeta_validation.py:486: ax4b.set_xlabel(r'$x_c^{(n)}$') tools/zeta_validation.py:487: ax4b.set_ylabel(r'$K_c^{(n)}$') tools/zeta_validation.py:490: plt.colorbar(scatter4, ax=ax4b, label=r'$t_n$') tools/exp_meta_tautology_test.py:209: label = "YES" if abs(z) > 3.0 else "no" tools/exp_meta_tautology_test.py:210: print(f" {obs_name:12s} vs {syn_name:12s}: z = {z:+8.2f} [{label}]") tools/exp_meta_tautology_test.py:216: 'z_scores': {k: float(v) for k, v in discriminates.items()} tools/exp_two_channel_boundary.py:196: # Z-scores (signal relative to null) tools/exp_two_channel_boundary.py:197: def zscore(val, mu, sig): tools/exp_two_channel_boundary.py:202: obs['z_r'] = zscore(obs['r_stat'], obs['shuffle_r_mean'], obs['shuffle_r_std']) tools/exp_two_channel_boundary.py:203: obs['z_acf_res'] = zscore(obs['acf1_residue'], obs['shuffle_acf_res_mean'], obs['shuffle_acf_res_std']) tools/exp_two_channel_boundary.py:204: obs['z_acf_mag'] = zscore(obs['acf1_magnitude'], obs['shuffle_acf_mag_mean'], obs['shuffle_acf_mag_std']) tools/exp_two_channel_boundary.py:205: obs['z_mod3'] = zscore(obs['mod3_self'], obs['shuffle_mod3_mean'], obs['shuffle_mod3_std']) tools/exp_two_channel_boundary.py:238: # Check if z-scores decay with scale tools/exp_two_channel_boundary.py:264: # Correlation of z-scores with log(mean_prime) — decay rate tools/exp_two_channel_boundary.py:290: print(f"\nZ-scores (early vs late halves of prime range):") tools/data/reports/agent_20260419_0755.md:76:- **The magnitude anti-correlation is the core prime signature**: Since the residue amplitude is algebraic, the irreducible number-theoretic content is in (a) residue decay shape and (b) magnitude anti-correlation. The magnitude channel, carrying 99% of variance, is where the Hardy-Littlewood correlations live. tools/build_lab_graph.py:21:def _label_short(text, maxlen=60): tools/build_lab_graph.py:23: riceve label intero + label_short, sceglie in base allo spazio.""" tools/build_lab_graph.py:33: 'T': {'label': 'Termodinamica', 'label_en': 'Thermodynamics', 'color': '#f59e0b', tools/build_lab_graph.py:35: 'Q': {'label': 'Quantistica', 'label_en': 'Quantum', 'color': '#6366f1', tools/build_lab_graph.py:37: 'G': {'label': 'Gravità', 'label_en': 'Gravity', 'color': '#10b981', tools/build_lab_graph.py:39: 'E': {'label': 'Elettromagnetismo', 'label_en': 'Electromagnetism', 'color': '#ef4444', tools/build_lab_graph.py:41: 'R': {'label': 'Relatività', 'label_en': 'Relativity', 'color': '#f472b6', tools/build_lab_graph.py:107: process_flow.append({'step': 'claim', 'label': 'Claim', 'label_en': 'Claim', 'text': claim_text[:150]}) tools/build_lab_graph.py:111: process_flow.append({'step': 'question', 'label': 'Domanda', 'label_en': 'Question', 'text': question_text[:150]}) tools/build_lab_graph.py:115: process_flow.append({'step': 'experiment', 'label': 'Esperimento', 'label_en': 'Experiment', 'text': exp_text[:200]}) tools/build_lab_graph.py:117: process_flow.append({'step': 'results', 'label': 'Risultati', 'label_en': 'Results', 'text': section_map['results'][:200]}) tools/build_lab_graph.py:119: process_flow.append({'step': 'verdict', 'label': 'Verdetto', 'label_en': 'Verdict', 'text': verdict[:150]}) tools/build_lab_graph.py:123: process_flow.append({'step': 'opens', 'label': 'Apre', 'label_en': 'Opens', 'text': section_map[key][:150]}) tools/build_lab_graph.py:177: 'text': f"Metrica primi g=(p/2)², curvatura GUE r={mp.get('risultato_r',{}).get('curvatura_r','?')}, z={mp.get('test_null',{}).get('z_score','?')}", tools/build_lab_graph.py:223: node.get('label', ''), tools/build_lab_graph.py:224: node.get('label_en', ''), tools/build_lab_graph.py:237: scored = [] tools/build_lab_graph.py:249: score = sum(1 for kw in keywords if kw in pg_text) tools/build_lab_graph.py:250: if score > 0: tools/build_lab_graph.py:251: scored.append({ tools/build_lab_graph.py:258: 'score': score, tools/build_lab_graph.py:261: scored.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True) tools/build_lab_graph.py:262: return scored[:max_results] tools/build_lab_graph.py:274: - ghost_urgency: 'high' | 'medium' | 'low' (solo ghost) — con score numerico tools/build_lab_graph.py:371: str(node.get('label', '')) + ' ' + tools/build_lab_graph.py:390: str(node.get('label', '')) + ' ' + tools/build_lab_graph.py:407: # Score basato su molteplici fattori: tools/build_lab_graph.py:408: score = 0.0 tools/build_lab_graph.py:411: score += len(shared_theories) * 1.0 tools/build_lab_graph.py:415: score += 3.0 tools/build_lab_graph.py:423: score += 2.0 tools/build_lab_graph.py:425: score += 1.0 tools/build_lab_graph.py:427: score += 0.5 tools/build_lab_graph.py:433: score += cn.get('centrality', 0) * 1.5 tools/build_lab_graph.py:435: node['ghost_urgency_score'] = round(score, 2) tools/build_lab_graph.py:436: if score >= 6.0: tools/build_lab_graph.py:438: elif score >= 4.0: tools/build_lab_graph.py:458: 'label': pick.get('label'), tools/build_lab_graph.py:459: 'label_en': pick.get('label_en'), tools/build_lab_graph.py:460: 'label_short': pick.get('label_short') or _label_short(pick.get('label', ''), 60), tools/build_lab_graph.py:461: 'label_short_en': pick.get('label_short_en') or _label_short(pick.get('label_en', ''), 60), tools/build_lab_graph.py:490: other_label = next((n['label'] for n in nodes if n['id'] == other), other) tools/build_lab_graph.py:491: annotation += f'. Ponte mancante con {other_label} — il vuoto più importante del tetraedro' tools/build_lab_graph.py:492: annotation_en = f'{n_ponti} bridges, {n_scoperte} discoveries, {n_report} reports. Missing bridge with {other_label} — the most important void' tools/build_lab_graph.py:582: shared_labels = [TEORIE[t]['label'] for t in shared if t in TEORIE] tools/build_lab_graph.py:583: ghost_label = f'{a["label"][:25]} ↔ {b["label"][:25]}' tools/build_lab_graph.py:584: ghost_question = f'Cosa collega "{a["label"][:30]}" e "{b["label"][:30]}" attraverso {", ".join(shared_labels)}?' tools/build_lab_graph.py:585: ghost_question_en = f'What connects "{a["label"][:30]}" and "{b["label"][:30]}" through {", ".join(shared_labels)}?' tools/build_lab_graph.py:591: 'label': ghost_label, tools/build_lab_graph.py:592: 'label_en': ghost_label, tools/build_lab_graph.py:638: 'label': info['label'], tools/build_lab_graph.py:639: 'label_en': info['label_en'], tools/build_lab_graph.py:657: # Nodi aggiuntivi: scoperte (con label sintetiche e colori per tipo) tools/build_lab_graph.py:669: label = raw.split(':')[0] if ':' in raw[:40] else raw.split('—')[0] if '—' in raw[:50] else raw[:45] tools/build_lab_graph.py:670: label = label.strip().rstrip('.') tools/build_lab_graph.py:671: if len(label) > 45: tools/build_lab_graph.py:672: label = label[:42].rsplit(' ', 1)[0] + '...' tools/build_lab_graph.py:674: # Le scoperte dal registro sono in italiano — la label_en è la stessa tools/build_lab_graph.py:679: 'label': label, tools/build_lab_graph.py:680: 'label_en': label, # contenuto tecnico, formule universali tools/build_lab_graph.py:711: 'label': r['title'], tools/build_lab_graph.py:712: 'label_en': r.get('title_en') or r['title'], tools/build_lab_graph.py:713: 'label_short': _label_short(r['title'], 60), tools/build_lab_graph.py:714: 'label_short_en': _label_short(r.get('title_en') or r['title'], 60), tools/build_lab_graph.py:744: # - ghost_urgency (high/medium/low) + ghost_urgency_score → dimensione e glow del ghost tools/build_lab_graph.py:760: {'label': edge['ponte'], 'id': f"{edge['source']}x{edge['target']}"}, tools/dnd_paper_audit.py:325: # 5. Equation labeling — check for unlabeled important equations tools/dnd_paper_audit.py:360: suggestion='Consider upgrading key proof sketches to full proofs, or explicitly label as "outline" with promise of full proof in follow-up' tools/data/reports/agent_20260412_0330.md:20:| Scale (p~) | ln(p) | det(M)_real | det(M)_shuffled | z-score | tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:102:print(f" z-score(std): {z_std:.2f}") tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:106:print(f" z-score(ACF1): {z_acf1:.2f}") tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:110:print(f" z-score(ACF2): {z_acf2:.2f}") tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:144:print(f" z-score(std vs Cramer): {z_cramer_std:.2f}") tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:148:print(f" z-score(ACF1 vs Cramer): {z_cramer_acf:.2f}") tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:189: "z_score_std": round(z_std, 2), tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:190: "z_score_acf1": round(z_acf1, 2), tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:191: "z_score_acf2": round(z_acf2, 2) tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:196: "z_score_std": round(z_cramer_std, 2), tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:197: "z_score_acf1": round(z_cramer_acf, 2) tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:38:| Channel | Ordering % | z-score | Mechanism | tools/exp_markov_scale_function.py:124: # z-score tools/exp_markov_scale_function.py:145: 'z_score': float(z), tools/exp_markov_scale_function.py:211: f"{res['ordering_frac']*100:>5.1f}% {res['z_score']:>8.1f} " tools/exp_markov_scale_function.py:221: z_scores = [r['z_score'] for r in results] tools/exp_markov_scale_function.py:267: # z-score trend tools/exp_markov_scale_function.py:268: z_arr = np.array(z_scores) tools/exp_markov_scale_function.py:270: print(f"\nz-score vs ln(p): slope = {slope_z:.2f} per unit ln(p)") tools/exp_markov_scale_function.py:271: print(f" z-score range: [{z_arr.min():.1f}, {z_arr.max():.1f}]") tools/exp_markov_scale_function.py:299: 'z_score_range': [float(z_arr.min()), float(z_arr.max())], tools/exp_markov3_observable_hunt.py:11: 2. For 10+ observables, compute z-score: real vs Markov-k null tools/exp_markov3_observable_hunt.py:259: # Compute z-scores tools/exp_markov3_observable_hunt.py:314: 'z_scores': {mk: {obs: round(results[mk][obs]['z'], 2) for obs in OBSERVABLES} for mk in results}, tools/exp_blank_to_source_hinge.py:110: "label": f"{non_source_endpoints[0]}->{source_endpoints[0]}", tools/exp_blank_to_source_hinge.py:142: labels = [EDGE_MODES[edge] for edge in EDGES] tools/exp_blank_to_source_hinge.py:143: unique = set(permutations(labels, len(labels))) tools/exp_blank_to_source_hinge.py:144: return [dict(zip(EDGES, labels_perm)) for labels_perm in unique] tools/exp_blank_to_source_hinge.py:162: directed[result["directed_passage"]["label"]] += 1 tools/exp_blank_to_source_hinge.py:171: and result["directed_passage"]["label"] == "Q->G" tools/evolution_report.md:4:La traiettoria e' leggibile nel prodotto: domanda sulla rottura del core, scelta di due famiglie di block size, separazione tra nucleo basso e label alti, chiusura in vincolo. Il movimento va da "il generatore conta" a "quale scala del generatore conta". tools/evolution_report.md:9:Latenza minore nel framing iniziale: il Claim Under Test resta agganciato a `gap_ratio` e contiene una frase tronca, mentre l'esperimento misura label-set/block retention. Il report lo dichiara come `not_tested`, quindi l'attrito non falsifica il passo; segnala che il contratto osservabile e' stato corretto durante il cammino, non prima del nodo. tools/evolution_report.md:18:- Il contratto osservabile puo' nascere gia' scisso: `gap_ratio` resta claim storico, `gap_label_set` e `block_scale_retention` sono il perimetro reale del ciclo. tools/evolution_report.md:19:- La distinzione basso/alto apre un test piu' netto: nucleo basso come texture locale, label alti come memoria globale del generatore. tools/evolution_report.md:22:Il ciclo seguente puo' proseguire verificando se i label alti dipendono dalla lunghezza Fibonacci o dalla grammatica di sostituzione conservata dentro il blocco. tools/dnd.py:46:def run_tool(cmd, label="", timeout=120): tools/dnd.py:49: print(f" {label}" if label else f" {cmd[:60]}") tools/dnd_md2latex.py:263: label = make_label(title) tools/dnd_md2latex.py:267: output.append(f'\\label{{subsec:{label}}}') tools/dnd_md2latex.py:274: label = make_label(title) tools/dnd_md2latex.py:277: output.append(f'\\label{{subsec:{label}}}') tools/dnd_md2latex.py:284: label = make_label(title) tools/dnd_md2latex.py:292: output.append(f'\\label{{sec:{label}}}') tools/dnd_md2latex.py:593:def make_label(title): tools/dnd_md2latex.py:594: """Genera un label LaTeX dal titolo.""" tools/dnd_md2latex.py:745: # Fix escaped underscores inside math: $...\\_...$ → $..._...$ tools/dnd_md2latex.py:746: def fix_math_underscores(m): tools/dnd_md2latex.py:748: latex = re.sub(r'\$[^$]+\$', fix_math_underscores, latex) tools/exp_desitter_unification.py:196:# --- Z-scores --- tools/exp_desitter_unification.py:197:def z_score(prime_val, null_vals): tools/exp_desitter_unification.py:203:z_cramer_r_dR = z_score(corr_r_dR, null_corrs_cramer['r_dR']) tools/exp_desitter_unification.py:204:z_shuffled_r_dR = z_score(corr_r_dR, null_corrs_shuffled['r_dR']) tools/exp_desitter_unification.py:205:z_cramer_r_acf1 = z_score(corr_r_acf1, null_corrs_cramer['r_acf1']) tools/exp_desitter_unification.py:206:z_shuffled_r_acf1 = z_score(corr_r_acf1, null_corrs_shuffled['r_acf1']) tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:89:- **L2 quantità vs ratio**: il claim principale usa layer recuperato e z-score, non percentuali fra spazi di taglia diversa. tools/dnd_domandatore.py:991: scored = [] tools/dnd_domandatore.py:995: score = rank * 10 + intensita tools/dnd_domandatore.py:996: scored.append((score, i, nt)) tools/dnd_domandatore.py:997: scored.sort(reverse=True) tools/dnd_domandatore.py:998: best = scored[0][2] tools/dnd_domandatore.py:1005: 'operatore_origine': results[scored[0][1]]['operatore'] if scored[0][1] < len(results) else '?', tools/md_to_site.py:39: "paper_label": "Paper C", tools/data/reports/agent_20260507_1458.md:4:**Tension explored**: META (score 0.898) tools/structural_check.py:64: 'name': 'Score numerico da ranking concettuale', tools/structural_check.py:65: 'description': 'Score calcolato come combinazione lineare di rank e intensita', tools/structural_check.py:66: 'regex': r'score\s*=.*(?:rank|priority)\s*\*\s*\d+\s*\+\s*intensit', tools/lab_veritas.py:5:core/veritas_score.py (commit 9d46567) al lab fisico cron 03:30. tools/exp_markov_memory_by_gue_type.py:81: Returns (H_real, H_shuffle_mean, H_shuffle_std, ordering_frac, z_score).""" tools/dnd_M_operator.py:159: - 'Gap labeling 100%' -> 'gap_labeling' tools/dnd_M_operator.py:166: elif any(w in claim for w in ('gap label', 'ids', 'z[phi]')): tools/dnd_M_operator.py:167: return 'gap_labeling' tools/exp_crossover_phase_test.py:286: label = "FULL PHASE TRANSITION" if full else f"PARTIAL ({'+'.join(features) if features else 'NONE'})" tools/exp_crossover_phase_test.py:287: print(f" {name}: {label}") tools/dnd_piano11.py:583: score = 9 tools/dnd_piano11.py:586: score = 7 tools/dnd_piano11.py:593: score = 8 tools/dnd_piano11.py:596: results["score"] = score tools/dnd_piano11.py:618: print(f"Score: {score}/10") tools/diagram_double_well.py:99:# Basin labels tools/diagram_double_well.py:113:ax.set_xlabel('$Z$ (parametro d\'ordine)', fontsize=12) tools/diagram_double_well.py:114:ax.set_ylabel('$V_{\\mathrm{eff}}(Z)$', fontsize=12) tools/data/reports/agent_20260506_0625.md:7:The 03:30 run reported that scale-selective perturbations reveal a second axis in GUE (effective rank 1.889, PC2=25.2%) but not in primes. The caveat was explicit: the GUE sample was short (`N=253`). This run tests whether that second axis survives independent GUE ensembles and whether it depends on the observable definitions hidden under the same labels (`SR`, `SR2`, `triple_var`). tools/data/reports/agent_20260506_0625.md:67:What opens now: the lab needs an observable registry. Labels like `SR` cannot travel between reports unless they bind to a function definition. Without that, META flags are not philosophical: the same label can silently change the object under test. tools/exp_brody_crossover.py:144: z_scores = np.array([r["z_beta"] for r in results]) tools/exp_brody_crossover.py:170: print(f"z-score range: {z_scores.min():.1f} to {z_scores.max():.1f}") tools/exp_brody_crossover.py:171: print(f"Mean z-score: {z_scores.mean():.1f}") tools/exp_brody_crossover.py:206: "z_score_mean": float(z_scores.mean()), tools/exp_brody_crossover.py:207: "z_score_min": float(z_scores.min()), tools/data/reports/agent_20260405_0919.md:32:| z-score range | 30 to 102 | tools/data/reports/agent_20260405_0919.md:33:| Mean z-score | 57.3 | tools/gue_gap_test.py:30:z_score = (r_data - r_mean_shuf) / r_std_shuf if r_std_shuf > 0 else 0.0 tools/gue_gap_test.py:31:significativo = abs(z_score) > 2.0 tools/gue_gap_test.py:37: interp = f"r={r_data:.4f} > 0.5 e z={z_score:.2f} vs shuffle: correlazione GUE-like nei gap dei primi" tools/gue_gap_test.py:39: interp = f"r={r_data:.4f} > 0.5 ma z={z_score:.2f}: non significativamente diverso da shuffle" tools/gue_gap_test.py:48: "z_score": round(z_score, 4), tools/exp_boundary_coherence.py:178: for label, pmin, pmax in scales: tools/exp_boundary_coherence.py:179: print(f"Computing {label} ({pmin}-{pmax})...") tools/exp_boundary_coherence.py:190: results[label] = { tools/exp_boundary_coherence.py:218: for label, _, _ in scales: tools/exp_boundary_coherence.py:219: r = results[label] tools/exp_boundary_coherence.py:222: print(f" {label:<15} {vals[0]:>10.3f} {vals[1]:>10.3f} {vals[2]:>10.3f} {vals[3]:>10.3f} {vals[4]:>10.3f} │ {r['tau_mean']:>6.3f} {r['tau_std']:>6.3f}") tools/exp_boundary_coherence.py:228: for label, _, _ in scales: tools/exp_boundary_coherence.py:229: r = results[label] tools/exp_boundary_coherence.py:232: print(f" {label:<15} {vals[0]:>10.3f} {vals[1]:>10.3f} {vals[2]:>10.3f} {vals[3]:>10.3f} {vals[4]:>10.3f} │ {r['shuffle_tau_mean']:>6.3f} {r['shuffle_tau_std']:>6.3f}") tools/exp_boundary_coherence.py:242: for label, _, _ in scales: tools/exp_boundary_coherence.py:243: r = results[label] tools/exp_boundary_coherence.py:255: print(f"\n {label}:") tools/exp_boundary_coherence.py:262: results[label]["coherence_prime"] = coherence_prime tools/exp_boundary_coherence.py:263: results[label]["coherence_shuffle"] = coherence_shuffle tools/exp_boundary_coherence.py:264: results[label]["ordering_signal"] = ordering_signal tools/exp_boundary_coherence.py:265: results[label]["delta_tau"] = deltas tools/exp_boundary_coherence.py:276: for i, (label, _, _) in enumerate(scales): tools/exp_boundary_coherence.py:278: tau_matrix[i, j] = results[label]["tau"][obs] tools/exp_boundary_coherence.py:300: vals = [results[label]["tau"][obs] for label, _, _ in scales] tools/dnd_projective_quantization.py:239:def spacing_stats(values, label=""): tools/dnd_projective_quantization.py:244: print(f" {label}: troppo pochi spacings ({len(spacings)})") tools/dnd_projective_quantization.py:262: print(f" {label} (N={len(spacings)}): ={mean_r:.4f} Var(s)={var_s:.3f} → {closer}") tools/dnd_projective_quantization.py:370:- Ogni gap nello spettro è etichettato da un intero (gap labeling theorem) tools/exp_gap_label_set_stability.py:3:Gap-label set stability for quasiperiodic spectra. tools/exp_gap_label_set_stability.py:7:of the first two large gaps to the labels of the large gaps. tools/exp_gap_label_set_stability.py:10:by (gap_index + 1) / N. The nearest gap label is the integer n whose fractional tools/exp_gap_label_set_stability.py:11:part {n * theta} is closest to that IDS, modulo 1. The label set is then tested tools/exp_gap_label_set_stability.py:53:def nearest_label(ids_value: float, theta: float, max_label: int) -> tuple[int, float, float]: tools/exp_gap_label_set_stability.py:55: for n in range(-max_label, max_label + 1): tools/exp_gap_label_set_stability.py:64:def gap_labels(seq: np.ndarray, theta: float, threshold: float, max_label: int, top_k: int) -> dict: tools/exp_gap_label_set_stability.py:72: label, error, label_value = nearest_label(ids_value, theta, max_label) tools/exp_gap_label_set_stability.py:77: "label": label, tools/exp_gap_label_set_stability.py:78: "label_error": error, tools/exp_gap_label_set_stability.py:79: "label_value": label_value, tools/exp_gap_label_set_stability.py:84: label_set = sorted({item["label"] for item in selected}, key=lambda x: (abs(x), x)) tools/exp_gap_label_set_stability.py:85: errors = [item["label_error"] for item in selected] tools/exp_gap_label_set_stability.py:89: "label_set": label_set, tools/exp_gap_label_set_stability.py:90: "median_label_error": float(np.median(errors)) if errors else None, tools/exp_gap_label_set_stability.py:91: "max_label_error": float(np.max(errors)) if errors else None, tools/exp_gap_label_set_stability.py:103: sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] tools/exp_gap_label_set_stability.py:107: counter = Counter(label for s in sets for label in s) tools/exp_gap_label_set_stability.py:109: core = sorted( tools/exp_gap_label_set_stability.py:110: [label for label, count in counter.items() if count == n_sets], tools/exp_gap_label_set_stability.py:114: [label for label, count in counter.items() if count / n_sets >= 0.75], tools/exp_gap_label_set_stability.py:121: "core_labels_all_conditions": core, tools/exp_gap_label_set_stability.py:122: "stable_labels_75pct": stable_75, tools/exp_gap_label_set_stability.py:123: "label_frequency_top": [ tools/exp_gap_label_set_stability.py:124: {"label": int(label), "count": int(count)} tools/exp_gap_label_set_stability.py:125: for label, count in sorted(counter.items(), key=lambda item: (-item[1], abs(item[0]), item[0]))[:12] tools/exp_gap_label_set_stability.py:127: "median_label_error": float(np.median([row["median_label_error"] for row in rows if row["median_label_error"] is not None])), tools/exp_gap_label_set_stability.py:167: obs = gap_labels(seq, theta, threshold, args.max_label, args.top_k) tools/exp_gap_label_set_stability.py:173: obs = gap_labels(seq, 1 / PHI, threshold, args.max_label, args.top_k) tools/exp_gap_label_set_stability.py:175: "domain": "balanced_random_phi_labels", tools/exp_gap_label_set_stability.py:194: "experiment": "gap_label_set_stability", tools/exp_gap_label_set_stability.py:201: "max_label": args.max_label, tools/exp_gap_label_set_stability.py:217: parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) tools/exp_gap_label_set_stability.py:219: parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json") tools/exp_gap_label_set_stability.py:230: "stable_labels_75pct": data["global"].get("stable_labels_75pct"), tools/exp_two_channel_shuffle_audit.py:142:def measure_properties(gaps, label=""): tools/exp_two_channel_shuffle_audit.py:168: 'label': label, tools/exp_two_channel_shuffle_audit.py:198: if k != 'label': tools/exp_two_channel_shuffle_audit.py:214: print(f"{'property':>15} | {'real':>9} | {'shuf_mean':>9} | {'shuf_std':>9} | {'z-score':>9} | {'survives?':>9}") tools/exp_two_channel_shuffle_audit.py:229: 'z_score': round(float(z), 2), tools/exp_poisson_convergence.py:176: # z-scores tools/exp_poisson_convergence.py:266: for name, label, unit in [('beta', 'Brody beta', ''), ('r', ' ratio', ''), ('acf1', 'Gap acf1', '')]: tools/exp_poisson_convergence.py:268: print(f"\n {label}:") tools/exp_poisson_convergence.py:269: print(f" Fit: {label} = {f['intercept']:.4f} + {f['slope']:.6f} * ln(p)") tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:3:Block-scale gate for phi gap-label core retention. tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:6:but lose the high labels of the phi core. This tool scans block length directly: tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:7:Fibonacci and non-Fibonacci block sizes are tested with the same phi label tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:8:reader, separating low-core retention from high-core re-entry. tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:20:from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:21:from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:36:def label_sort(labels: set[int] | list[int]) -> list[int]: tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:37: return sorted(labels, key=lambda x: (abs(x), x)) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:40:def retention(row: dict, labels: set[int]) -> float: tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:41: present = set(row["label_set"]) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:42: return len(present & labels) / len(labels) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:45:def summarize_block(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:47: sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:48: counter = Counter(label for s in sets for label in s) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:51: str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:52: for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:55: str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:56: for label in label_sort(REFERENCE_LOW) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:68: overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:71: "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:72: "min_overlap_with_phi_core": float(np.min(overlaps)) if overlaps else None, tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:77: "low_label_condition_rates": low_rates, tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:78: "high_label_condition_rates": high_rates, tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:79: "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:80: "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:100: block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:109: "generator": "phi_sturmian", tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:113: **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:115: for block_size in block_sizes: tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:117: shuffled = block_shuffle(phi, block_size, rng) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:120: "block_size": block_size, tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:121: "block_family": "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci", tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:126: **gap_labels(shuffled, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:130: reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:134: grouped[str(row["block_size"])].append(row) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:137: block: summarize_block(group_rows, reference_core) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:144: family_summary[family] = summarize_block(family_rows, reference_core) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:151: "experiment": "gap_label_block_scale_gate", tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:160: "max_label": args.max_label, tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:164: "reference_core_phi": label_sort(reference_core), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:165: "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:166: "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:188: parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:191: parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json") tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:201: "family": next(row["block_family"] for row in output["rows"] if row["block_size"] == int(block)), tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:203: "median_overlap_with_phi_core": data["median_overlap_with_phi_core"], tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:207: "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:212: "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], tools/exp_two_channel_universality.py:98:def measure_channels(gaps, classes_left, classes_right, label=""): tools/exp_two_channel_universality.py:99: """Measure all channel metrics for a gap sequence with class labels.""" tools/exp_two_channel_universality.py:142: 'label': label, tools/exp_two_channel_universality.py:284: # Z-score vs primes for key metrics tools/exp_two_channel_universality.py:293: 'individual': [{'label': r['label'], tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:47:def block_shuffle(values: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:49: if block_size <= 1: tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:51: blocks = [values[i : i + block_size] for i in range(0, len(values), block_size)] tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:59: block_size: int, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:67: return block_shuffle(values, block_size, rng) tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:76: block_size: int, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:82: surrogate = make_surrogate(values, surrogate_class, block_size, rng) tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:122: args.block_size, tools/exp_brody_flow.py:230: print(f"Slope z-score vs shuffle: {results['slope_z_vs_shuffle']:.2f}") tools/dnd_incrocio.py:894: 'dinamiche': {d: {'score': 1.0, 'tentativi': 0, 'successi': 0, 'attiva': True} tools/dnd_incrocio.py:908: """Ritorna le dinamiche ordinate per score (le migliori prima).""" tools/dnd_incrocio.py:913: return sorted(attive.items(), key=lambda x: x[1].get('score', 0), reverse=True) tools/dnd_incrocio.py:922: # Score = successi / tentativi (con smoothing) tools/dnd_incrocio.py:925: self.stato[store][dinamica]['score'] = (s + 1) / (t + 2) # Laplace smoothing tools/dnd_incrocio.py:942: 'score': 0.8, # Alta priorità — emergente tools/dnd_incrocio.py:955: 'score': 0.7, tools/dnd_incrocio.py:967: 'score': 0.6, tools/dnd_incrocio.py:981: s = info.get('score', 0) tools/dnd_incrocio.py:984: lines.append(f" {nome}: score={s:.2f} ({t} tentativi){tag}") tools/md_to_site_D.py:36: "paper_label": "Paper D", tools/data/reports/agent_20260422_0330.md:85:- Direct slope z-score vs shuffle: **z = 46.3** tools/spectral_gap_analysis.py:184:def compare_gap_statistics(spec_gaps, zeta_gaps, label_spec="Spectral"): tools/spectral_gap_analysis.py:233: 'axes.labelsize': 12, 'axes.titlesize': 13, tools/spectral_gap_analysis.py:255: color='gold', label='Zeta gaps', edgecolor='k', linewidth=0.5) tools/spectral_gap_analysis.py:257: color=color, label=f'{pattern} gaps', edgecolor='k', linewidth=0.5) tools/spectral_gap_analysis.py:259: label='GUE Wigner') tools/spectral_gap_analysis.py:261: ax.set_xlabel('Normalized spacing $s$') tools/spectral_gap_analysis.py:263: ax.set_ylabel('$P(s)$') tools/spectral_gap_analysis.py:284: color='gold', label='Zeta zeros (normalized)') tools/spectral_gap_analysis.py:292: color=color, alpha=0.8, label=f'{pattern.capitalize()} spectrum') tools/spectral_gap_analysis.py:294: ax2.set_xlabel('Normalized cumulative spacing') tools/spectral_gap_analysis.py:295: ax2.set_ylabel('Cumulative fraction $N(s)/N_{total}$') tools/data/reports/agent_20260504_0901.md:44:All Poisson original-vs-baseline z-scores are < 2 (SR: z=0.91, L1: z=-1.47, SR2: z=-0.17, triple_var: z=-0.56). The Poisson "signal" is noise. The apparent layer separation (Delta = -0.189) in Poisson is an artifact: when the signal-to-noise is < 2, the retention metric amplifies noise differently for each observable. tools/data/reports/agent_20260504_0901.md:70:- **L4 (edge case)**: Poisson separation is explicitly identified as noise artifact with z-score evidence. tools/dnd_gap_resolution.py:318: # Z-score normalization tools/dnd_normalizer.py:246: # Score composito: cv basso + distanza da φ bassa tools/dnd_normalizer.py:254: r["score"] = r["cv"] + dist_phi # più basso = più vero tools/dnd_normalizer.py:256: migliore = min(validi, key=lambda r: r["score"]) tools/dnd_normalizer.py:532: print(f" {'soglia':>8s} {'r_scale':>7s} {'cv':>6s} {'dist_φ':>6s} {'score':>6s} {'n':>3s}") tools/dnd_normalizer.py:540: f"{r.get('score', 0):6.4f} " tools/exp_boundary_mixture_gate.py:17:- original-vs-shuffle z-score per observable; tools/exp_boundary_mixture_gate.py:125: labels = [] tools/exp_boundary_mixture_gate.py:135: labels.append("gue" if d_gue < d_poi else "poisson") tools/exp_boundary_mixture_gate.py:144: "poisson_label_fraction": float(np.mean(np.array(labels) == "poisson")), tools/exp_boundary_mixture_gate.py:262: f"{layer.get('poisson_label_fraction', 0.0):>21.3f}" tools/exp_psd_prime_gaps.py:101: # 2. z-score of prime PSD vs shuffle at low frequencies tools/exp_psd_prime_gaps.py:109: # 3. z-score at high frequencies tools/exp_psd_prime_gaps.py:163: print(f"z-score vs shuffle at LOW freq (0.005-0.05): {z_low_mean:.2f}") tools/exp_psd_prime_gaps.py:164: print(f"z-score vs shuffle at HIGH freq (0.3-0.49): {z_high_mean:.2f}") tools/lab_autological_repair.py:431: lines.append("- Se confronti retention mediana e stable labels, tienili come osservabili distinti.") tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:13:Il `gap_ratio` quasiperiodico e una firma del gap-labeling di phi, o e un osservabile sensibile al denominatore scelto (`N`, fase Sturmiana, soglia del gap largo)? tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:59:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0**: il `gap_ratio` phi non conferma gap-labeling come claim generale. Conferma un segnale di denominatore Sturmiano nel punto storico e una tendenza mediana su questo perimetro; non conferma dominanza matched su tutte le fasi, scale e soglie. La formulazione corretta e: nel perimetro stratificato `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, phi abbassa la mediana del `first_two_ratio`, ma il supporto matched e `25/48`. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:64:- **Invariante di passaggio**: resta la necessita del denominatore `N/phase/threshold`; non resta il claim di gap-labeling universale. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:65:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare una firma robusta nei label dei gap, non nella coppia dei primi due gap sopra soglia; qui diventa non-possibile usare `0.408953` come prova senza denominatore atomico. tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:68:Costruire il passo successivo sul label, non sul ratio: per ogni gap largo, stimare il miglior label `m+n*theta` e misurare stabilita del label-set sotto `phase`, `N` e soglia. Se il label-set di phi resta stabile mentre `first_two_ratio` si muove, la trascendenza passa dal valore metrico alla tassonomia dei varchi. tools/dnd_compatibility.py:12: python dnd_compatibility.py --check gap_labeling tools/dnd_compatibility.py:91: "gap_labeling", tools/dnd_compatibility.py:126: "I gap labels sono ESATTAMENTE nel campo D-ND. " tools/dnd_compatibility.py:441: score = 0.0 tools/dnd_compatibility.py:456: score += contribution tools/dnd_compatibility.py:468: pct = score / TOTAL_WEIGHT * 100 tools/dnd_compatibility.py:483: "score": round(score, 2), tools/dnd_compatibility.py:484: "max_score": round(TOTAL_WEIGHT, 2), tools/dnd_compatibility.py:500: print(f" PUNTEGGIO: {result['score']}/{result['max_score']} ({result['percentage']}%)") tools/dnd_compatibility.py:545: print(f" {'#':<4} {'Candidato':<25} {'Score':<12} {'%':<8} {'Verdetto'}") tools/dnd_compatibility.py:548: print(f" {i:<4} {r['candidate']:<25} {r['score']}/{r['max_score']:<7} {r['percentage']:<7}% {r['verdict'].split(' — ')[0]}") tools/exp_two_channel_decomposition.py:175: 'z_score': z, tools/exp_two_channel_decomposition.py:302: label = f"{tt//10}->{tt%10}" tools/exp_two_channel_decomposition.py:303: print(f" Transition {label}: n={mask.sum():,}, mean_gap={gaps[mask].mean():.2f}, std={gaps[mask].std():.2f}") tools/exp_two_channel_decomposition.py:332: for label, key in [('Full', 'acf1_full'), ('Residue', 'acf1_res'), ('Magnitude', 'acf1_mag')]: tools/exp_two_channel_decomposition.py:352: print(f" {label:12s}: acf1 = {intercept:.6f} + {slope:.6f} * ln(p) " tools/exp_two_channel_decomposition.py:357: for label, a_key, al_key in [('Full', 'A_full', 'alpha_full'), tools/exp_two_channel_decomposition.py:363: print(f" {label:12s}: A={np.mean(As):.4f}+/-{np.std(As):.4f}, " tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:27:| lag k | acf(k) | stderr | z-score | shuf_acf | z_vs_shuf | cramer_acf | z_vs_cramer | tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:61:Both null baselines (shuffled gaps AND Z/6Z-confined Cramer) show acf~0 at all lags. Z-scores against primes: -8 to -95 across all tested lags. The multi-lag anti-correlation is: tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:79:2. **The 1/k law is not explained by any tested null model.** Neither shuffled gaps (same marginal distribution) nor Z/6Z-confined Cramer model (same residue structure) reproduce any of the multi-lag correlations. Z-scores are -8 to -95 across all lags. The structure is intrinsic to the prime ordering. tools/exp_semireal_order_denominator_gate.py:154: labels = [] tools/exp_semireal_order_denominator_gate.py:165: labels.append("coherent" if d_coherent < d_illusory else "illusory") tools/exp_semireal_order_denominator_gate.py:173: "illusory_label_fraction": float(np.mean(np.array(labels) == "illusory")), tools/data/reports/agent_20260406_1030.md:14:- N=5000 spacings per domain, 20 shuffled surrogates for z-scores tools/dnd_gue_test.py:361:def test_spacings(spacings, label=""): tools/dnd_gue_test.py:364: return {"error": f"Only {len(spacings)} spacings", "label": label} tools/dnd_gue_test.py:378: "label": label, tools/dnd_gue_test.py:543: all_labels = ["ζ(s)", "L(s,χ₅) disc=5", "L(s,χ₈) disc=8", "L(s,χ₁₃) disc=13", tools/dnd_gue_test.py:547: for st, lb in zip(all_stats, all_labels): tools/dnd_gue_test.py:566: score = 0 tools/dnd_gue_test.py:570: score = 10 tools/dnd_gue_test.py:574: score = 7 tools/dnd_gue_test.py:579: score = 4 tools/dnd_gue_test.py:591: for label, zeros_list, conductor in [ tools/dnd_gue_test.py:624: print(f" {label:20s} s<{cutoff} n={n_below:3d} β={beta:.3f} → {cls}") tools/dnd_gue_test.py:626: beta_results[label] = betas tools/dnd_gue_test.py:643: # Classification — keys must match beta_results labels from T6 loop tools/dnd_gue_test.py:659: for label, (tag, zeros_list, cond) in family_neg1.items(): tools/dnd_gue_test.py:660: if label in beta_results: tools/dnd_gue_test.py:661: for scale, data in beta_results[label].items(): tools/dnd_gue_test.py:664: print(f" {label:25s} [{tag:5s}] {scale} β={b:.3f} → {data['class']}") tools/dnd_gue_test.py:670: for label, (tag, zeros_list, cond) in family_pos1.items(): tools/dnd_gue_test.py:671: if label in beta_results: tools/dnd_gue_test.py:672: for scale, data in beta_results[label].items(): tools/dnd_gue_test.py:675: print(f" {label:25s} [{tag:5s}] {scale} β={b:.3f} → {data['class']}") tools/dnd_gue_test.py:732: score = 10 tools/dnd_gue_test.py:736: score = max(score, 8) tools/dnd_gue_test.py:742: "score": score, tools/data/reports/agent_20260505_0330.md:64:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa energie PCA e z-score original-vs-shuffle nello stesso spazio di osservabili; Poisson e' escluso dall'interpretazione strutturale per assenza di segnale, non per percentuale. tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:118: for block_size in args.block_sizes: tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:119: blocks[str(block_size)] = z_against( tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:121: lambda v, r, bs=block_size: block_shuffle(v, bs, r), tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:127: int(block_size) tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:128: for block_size in args.block_sizes tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:129: if abs(blocks[str(block_size)]["z"]["cyclic_block_entropy_deficit_k4"]) >= args.z_min tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:132: int(block_size) tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:133: for block_size in args.block_sizes tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:134: if abs(blocks[str(block_size)]["z"]["linear_block_entropy_deficit_k4"]) >= args.z_min tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:158: "cyclic_support_all_declared_block_sizes": cyclic_block_support == list(args.block_sizes), tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:172: "cyclic_support_all_declared_block_sizes": data["support_summary"][ tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:173: "cyclic_support_all_declared_block_sizes" tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:180: block_size: row["z"] for block_size, row in data["block_shuffle_scan"].items() tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:207: "block_sizes": list(args.block_sizes), tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:221: print("perimeter n marginal_stable rotation_invariant cyclic_block_sizes") tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:234:def parse_block_sizes(raw: str) -> tuple[int, ...]: tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:249: parser.add_argument("--block-sizes", type=parse_block_sizes, default=(4, 8, 16, 32, 64, 128, 256)) tools/data/reports/agent_20260503_0330.md:18:- **Method**: Build Markov-k surrogates (k=0,1,2,3) from prime gaps, compute 10 observables on real gaps and surrogates, measure z-score for each (observable, Markov-order) pair tools/data/reports/agent_20260503_0330.md:50:SR2 (next-nearest-neighbor spacing ratio) has a notable property: its z-score INCREASES in magnitude from Mk0 (-3.7) to Mk1 (-9.4), then drops to -0.05 at Mk2. The Mk1 surrogate makes SR2 WORSE than the iid shuffle. This happens because Mk1 correctly reproduces the pair correlation (lag-1 anti-correlation), which causes consecutive gaps to anti-correlate, but does NOT reproduce the triple correlation that partially compensates. The partial information of Mk1 amplifies the SR2 deviation. Mk2 restores the full triple structure and SR2 normalizes. tools/dnd_cycle_ratio.py:89: "t_max": 500, "label": "low damping, high energy"}, tools/dnd_cycle_ratio.py:91: "t_max": 300, "label": "standard"}, tools/dnd_cycle_ratio.py:93: "t_max": 500, "label": "moderate coupling"}, tools/dnd_cycle_ratio.py:95: "t_max": 2000, "label": "very low damping"}, tools/dnd_cycle_ratio.py:97: "t_max": 1000, "label": "strong theta"}, tools/dnd_cycle_ratio.py:105: print(f"\n--- Regime: {regime['label']} ---") tools/dnd_cycle_ratio.py:170: 'label': regime['label'], tools/dnd_cycle_ratio.py:186: ax.set_title(f'{regime["label"]}\n{len(cycles)} cycles', fontsize=9) tools/dnd_cycle_ratio.py:187: ax.set_xlabel('t') tools/dnd_cycle_ratio.py:188: ax.set_ylabel('Z(t)') tools/dnd_cycle_ratio.py:192: ax.plot(period_ratios, 'bo-', markersize=2, linewidth=0.5, label='T_n/T_{n+1}') tools/dnd_cycle_ratio.py:194: label=f'φ = {phi:.4f}') tools/dnd_cycle_ratio.py:197: label=f'1/φ = {1/phi:.4f}') tools/dnd_cycle_ratio.py:199: ax.set_xlabel('Cycle n') tools/dnd_cycle_ratio.py:200: ax.set_ylabel('Ratio') tools/dnd_cycle_ratio.py:208: ax.set_xlabel('Cycle n') tools/dnd_cycle_ratio.py:209: ax.set_ylabel('Peak Z') tools/dnd_cycle_ratio.py:236: print(f"\n {res['label']}:") tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:52: z_scores = {} tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:76: z_scores[f"Mk{mk}"] = z_mk tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:81: z_scores["Mk0"][obs_name], tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:82: z_scores["Mk1"][obs_name], tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:83: z_scores["Mk2"][obs_name], tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:86: return real_obs, z_scores, layers tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:147: real_obs, z_scores, layers = classifier_pass(spec["gaps"], n_surr, rng) tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:157: "z_scores": z_scores, tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:21:| z-score medio (primes - Cramer) | +2.63 | tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:22:| z-score massimo | +5.56 | tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:31:I primi hanno `` sistematicamente piu' alto dei Cramer in TUTTE le 20 finestre. Lo z-score cresce da ~1 (piccoli n) a ~5 (grandi n). Questo eccesso non puo' essere spiegato dalla densita' — e' contenuto strutturale dei primi (consistente con correlazioni Hardy-Littlewood per k-tuple). tools/data/reports/agent_20260405_0825.md:46:2. Estendere a 10^8 per verificare se il z-score continua a crescere tools/exp_magnitude_psd_from_acf.py:218: print(f" Direct slope z-score vs shuffle: {z_direct:.1f}") tools/dnd_scenario.py:104: # z-score = N tools/dnd_scenario.py:106: 'z_score', lambda m: {'z': float(m.group(1))}), tools/dnd_scenario.py:219: # z-score (solo numeri semplici, non range come 18-50) tools/dnd_scenario.py:223: obs['z_score'] = float(m.group(1)) tools/dnd_scenario.py:518: score = dp * has_law * (0.5 + uncertainty) tools/dnd_scenario.py:522: 'score': round(score, 3), tools/dnd_scenario.py:529: ranked.sort(key=lambda r: r['score'], reverse=True) tools/dnd_scenario.py:659: star = '★' if exp['score'] > 0.4 else '·' tools/dnd_scenario.py:661: print(f" {star} {i}. {exp['id']} (score={exp['score']}){law}") tools/dnd_scenario.py:1225: def _domain_label(self, action_type): tools/dnd_scenario.py:1244: label = self._domain_label('focus') tools/dnd_scenario.py:1249: 'what': label or f"Convergence cluster at step {cluster.get('step', '?')}", tools/dnd_scenario.py:1259: label = self._domain_label('risk') tools/dnd_scenario.py:1262: 'what': label or f"Structural contradiction: {risk['id']}", tools/dnd_scenario.py:1271: label = self._domain_label('blind_spot') tools/dnd_scenario.py:1274: 'what': label or f"Investigate: {blind['id']}", tools/dnd_scenario.py:1283: label = self._domain_label('leverage') tools/dnd_scenario.py:1286: 'what': label or f"Amplify pillar: {lev['id']}", tools/dnd_scenario.py:1436: print(f"{exp['id']}: score={exp['score']} — {exp['reason']}") tools/dnd_zero_operator.py:104:def esperimento_dominio(nome, gaps, label=""): tools/dnd_zero_operator.py:110: print(f"\n --- {nome} ({len(gaps)} gap) {label} ---") tools/exp_dR_brody_connection.py:234:# === Z-scores === tools/exp_dR_brody_connection.py:314: "z_scores": { tools/dnd_autoricerca.py:579: miglior_score = -1 tools/dnd_autoricerca.py:597: # Score: struttura ricca = molti intervalli + convergenza + alternanza tools/dnd_autoricerca.py:598: score = n_min tools/dnd_autoricerca.py:600: score += 10 tools/dnd_autoricerca.py:602: score += 5 tools/dnd_autoricerca.py:604: if score > miglior_score: tools/dnd_autoricerca.py:605: miglior_score = score tools/dnd_autoricerca.py:1762: def _costante_score(t): tools/dnd_autoricerca.py:1763: score = 0 tools/dnd_autoricerca.py:1769: score += 2 tools/dnd_autoricerca.py:1772: score += 3 tools/dnd_autoricerca.py:1774: score += 2 tools/dnd_autoricerca.py:1778: score += 3 tools/dnd_autoricerca.py:1779: return score tools/dnd_autoricerca.py:1782: piano_notte['tensioni'].sort(key=lambda t: _costante_score(t), reverse=True) tools/dnd_autoricerca.py:1784: print(f" Tensione prioritaria (costante): {top.get('id','?')} (score {_costante_score(top)})") tools/dnd_trace_bridge_v3.py:149: def compute_interference(points, label): tools/dnd_trace_bridge_v3.py:159: print(f"\n {label} (N={len(results)}):") tools/exp_scale_selective_perturbation.py:142:def perturb_block_shuffle(gaps, alpha, rng, block_size=50): tools/exp_scale_selective_perturbation.py:146: n_blocks = n // block_size tools/exp_scale_selective_perturbation.py:149: start = b * block_size tools/exp_scale_selective_perturbation.py:150: end = min(start + block_size, n) tools/exp_scale_selective_perturbation.py:205: # Full shuffle baseline (z-score reference) tools/dnd_two_faces.py:151: "t_max": 500, "label": "low damping, high energy"}, tools/dnd_two_faces.py:153: "t_max": 300, "label": "standard"}, tools/dnd_two_faces.py:155: "t_max": 500, "label": "moderate coupling"}, tools/dnd_two_faces.py:157: "t_max": 2000, "label": "very low damping"}, tools/dnd_two_faces.py:159: "t_max": 1000, "label": "strong theta"}, tools/dnd_two_faces.py:168: print(f"Regime: {regime['label']}") tools/dnd_two_faces.py:371: ax.axhline(Z_mid, color='red', linewidth=1, linestyle='--', label=f'Z_mid={Z_mid:.3f}') tools/dnd_two_faces.py:372: ax.set_title(f'{regime["label"]}', fontsize=9) tools/dnd_two_faces.py:373: ax.set_xlabel('t') tools/dnd_two_faces.py:374: ax.set_ylabel('Z(t)') tools/dnd_two_faces.py:381: ax.plot(ratios_plot, 'go-', markersize=1.5, linewidth=0.5, label='T_above/T_below') tools/dnd_two_faces.py:382: ax.axhline(phi, color='gold', linewidth=2, linestyle='--', label=f'φ={phi:.4f}') tools/dnd_two_faces.py:383: ax.axhline(1/phi, color='orange', linewidth=1, linestyle=':', label=f'1/φ={1/phi:.4f}') tools/dnd_two_faces.py:386: ax.set_xlabel('Half-cycle pair') tools/dnd_two_faces.py:387: ax.set_ylabel('Ratio') tools/dnd_two_faces.py:394: ax.plot(area_r, 'ro-', markersize=1.5, linewidth=0.5, label='A_above/A_below') tools/dnd_two_faces.py:395: ax.axhline(phi, color='gold', linewidth=2, linestyle='--', label=f'φ={phi:.4f}') tools/dnd_two_faces.py:396: ax.axhline(1/phi, color='orange', linewidth=1, linestyle=':', label=f'1/φ={1/phi:.4f}') tools/dnd_two_faces.py:399: ax.set_xlabel('Half-cycle pair') tools/dnd_two_faces.py:400: ax.set_ylabel('Ratio') tools/dnd_two_faces.py:407: ax.plot(rf, 'mo-', markersize=1.5, linewidth=0.5, label='rise/fall') tools/dnd_two_faces.py:408: ax.axhline(phi, color='gold', linewidth=2, linestyle='--', label=f'φ={phi:.4f}') tools/dnd_two_faces.py:409: ax.axhline(1/phi, color='orange', linewidth=1, linestyle=':', label=f'1/φ={1/phi:.4f}') tools/dnd_two_faces.py:412: ax.set_xlabel('Transition pair') tools/dnd_two_faces.py:413: ax.set_ylabel('Ratio') tools/exp_tqge_underlay_gate.py:44:def entropy(labels: list[str]) -> float: tools/exp_tqge_underlay_gate.py:45: counts = Counter(labels) tools/exp_tqge_underlay_gate.py:75: labels = [EDGE_MODES[edge] for edge in EDGES] tools/exp_tqge_underlay_gate.py:76: unique = set(permutations(labels, len(labels))) tools/exp_tqge_underlay_gate.py:77: return [dict(zip(EDGES, labels_perm)) for labels_perm in unique] tools/exp_selective_layer_decoupling.py:20: Measure 6 observables at each alpha, compute z-scores vs original. tools/exp_selective_layer_decoupling.py:217: """Sweep alpha for one perturbation type. Returns z-scores per observable per alpha.""" tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:240: labels = [ tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:252: for label, xo, nn in labels: tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:253: print(f"{label:<35} {xo:>10.1f} {nn:>8.1f}/{ML}") tools/lab_anti_loop_guard.py:22: result = guard.score(current_events) tools/lab_anti_loop_guard.py:30: # "danger_score": float, # 0..1, > 0.6 = warning tools/lab_anti_loop_guard.py:34: # Score live durante un cycle (streaming): tools/lab_anti_loop_guard.py:41: python -m core.anti_loop_guard [--field ] tools/lab_anti_loop_guard.py:107: def score(self, events: list[str]) -> dict: tools/lab_anti_loop_guard.py:142: # Danger score: combinazione di 3 segnali, ognuno 0..1 tools/lab_anti_loop_guard.py:167: "danger_score": round(danger, 3), tools/lab_anti_loop_guard.py:177: return self.score(self._stream) tools/lab_anti_loop_guard.py:185: return self.score(self._stream)["danger_score"] tools/lab_anti_loop_guard.py:190: return self.score(self._stream)["reasons"] tools/lab_anti_loop_guard.py:254: ap = argparse.ArgumentParser(description="Anti-loop guardrail — score di una sequenza vs baseline.") tools/lab_anti_loop_guard.py:260: ap.add_argument("--score-last", type=int, default=None, tools/lab_anti_loop_guard.py:283: if args.score_last: tools/lab_anti_loop_guard.py:284: flat = flat[-args.score_last:] tools/lab_anti_loop_guard.py:289: result = guard.score(flat) tools/lab_anti_loop_guard.py:299: danger = result['danger_score'] tools/lab_anti_loop_guard.py:301: print(f"danger_score: {danger:.3f} [{band}]") tools/exp_modular_algebra_depth.py:143: # Z-scores for self-transitions tools/exp_modular_algebra_depth.py:156: 'z_score': z tools/exp_modular_algebra_depth.py:159: # Z-score for I1, I2 tools/exp_modular_algebra_depth.py:193: nz_z = {k: v['z_score'] for k, v in z_self.items() if k != 0} tools/dnd_implications.py:244: scores = {'THEOREM': 0, 'METHOD': 0, 'DEVICE': 0, 'FRAMEWORK': 0, 'DATA': 0} tools/dnd_implications.py:250: scores[rule['class']] += rule['weight'] * len(found) tools/dnd_implications.py:261: dominant = max(scores, key=scores.get) if any(scores.values()) else 'DATA' tools/dnd_implications.py:264: has_ip_flags = scores['METHOD'] > 0 or scores['DEVICE'] > 0 tools/dnd_implications.py:270: 'scores': scores, tools/dnd_implications.py:472: print(f" Scores: {result['scores']}") tools/gap_ratio_primes.py:17: "r_shuffle_std": round(sigma, 6), "z_score": round(z, 2), "significativo": bool(sig), tools/dnd_spettro_zeta.py:275: for label, s_data in [('D-ND', s_dnd), ('no-Λ', s_noL), ('ζ zeros', s_zeta)]: tools/dnd_spettro_zeta.py:280: print(f"\n {label}:") tools/dnd_spettro_zeta.py:285: key = label.replace(' ', '_').replace('-', '_').replace('ζ', 'zeta') tools/dnd_spettro_zeta.py:816: # Score tools/dnd_spettro_zeta.py:817: score = 0 tools/dnd_spettro_zeta.py:821: score += 3 tools/dnd_spettro_zeta.py:824: score += 1 tools/dnd_spettro_zeta.py:829: score += 2 tools/dnd_spettro_zeta.py:832: score += 1 tools/dnd_spettro_zeta.py:836: score += 1 tools/dnd_spettro_zeta.py:840: score += 2 tools/dnd_spettro_zeta.py:845: score += 1 tools/dnd_spettro_zeta.py:848: print(f"\n PUNTEGGIO CONNESSIONE: {score}/9") tools/dnd_spettro_zeta.py:852: if score >= 7: tools/dnd_spettro_zeta.py:854: elif score >= 5: tools/dnd_spettro_zeta.py:856: elif score >= 3: tools/dnd_spettro_zeta.py:875: results['score'] = score tools/dnd_spettro_zeta.py:932: 'score': p7_res.get('score', 0), tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py:14:- original-vs-shuffle z-score for each observable; tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py:157: labels = [] tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py:167: labels.append("coherent" if d_coherent < d_illusory else "illusory") tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py:176: "illusory_label_fraction": float(np.mean(np.array(labels) == "illusory")), tools/md_to_site_E.py:21: "paper_id": "E", "paper_label": "Paper E", tools/dnd_lab.py:680: stats = spacing_stats(eigs, label=f"V={V:.1f}") tools/dnd_lab.py:698: stats = spacing_stats(eigs, label=f"V={V:.3f}") tools/dnd_lab.py:720:# BANCO 8: Gap Labeling — IDS e gap labels in Z[phi] tools/dnd_lab.py:723:def banco_gap_labeling(): tools/dnd_lab.py:736: Se confermato: det(M)=-1 → Q(sqrt(5)) → gap labels → spettro critico. tools/dnd_lab.py:790: # Approccio corretto: i gap labels sono i valori di N*IDS(gap) tools/dnd_lab.py:814: 'label': f"{best_n} + {best_m}*phi", tools/dnd_lab.py:823: stats = spacing_stats(eigs_sorted, label=f"N={N}") tools/dnd_lab.py:843: print(f" Primi gap labels: {', '.join(g['label'] for g in gaps[:5])}") tools/dnd_lab.py:850: 'banco': 'gap_labeling', tools/dnd_lab.py:864: outfile = save_result('gap_labeling', output) tools/dnd_lab.py:929: V_label = f"V={V:.4f}" if V == PHI else f"V={V:.1f}" tools/dnd_lab.py:998: results[V_label] = entry tools/dnd_lab.py:1002: print(f" {V_label}: gamma={gamma_str} I_err={mean_inv_err:.2e} Q(sqrt5)={q_sqrt5_frac:.0%}{crit}") tools/dnd_lab.py:1061: # INSIGHT 1: Il gap labeling e' specifico di phi? tools/dnd_lab.py:1064: def test_gap_labeling_specificity(): tools/dnd_lab.py:1065: """Il gap labeling in Z[theta] vale per qualsiasi theta irrazionale?""" tools/dnd_lab.py:1066: print(f"\n --- CONTROPROVA: gap labeling specifico di phi? ---") tools/dnd_lab.py:1078: def check_gap_labels(eigs, N, theta): tools/dnd_lab.py:1116: n_gaps, n_in = check_gap_labels(eigs, N, theta) tools/dnd_lab.py:1118: stats = spacing_stats(eigs, label=f"theta={name}") tools/dnd_lab.py:1131: # L'insight: se TUTTI hanno 100% → il gap labeling e' universale, non specifico di phi tools/dnd_lab.py:1138: claim = "Il gap labeling vale per QUALSIASI frequenza irrazionale (universale)" tools/dnd_lab.py:1142: claim = "Il gap labeling in Z[theta] funziona meglio con phi che con altre frequenze" tools/dnd_lab.py:1143: note = "phi e' la 'frequenza piu' irrazionale' — il gap labeling e' piu' pulito" tools/dnd_lab.py:1146: claim = f"Gap labeling: phi {phi_frac:.0%}, altri {others_frac:.0%}" tools/dnd_lab.py:1163: insights.append(test_gap_labeling_specificity()) tools/dnd_lab.py:1423: 'FIBONACCI': 'gap_labeling', tools/dnd_lab.py:1427: 'GAP_LABEL': 'gap_labeling', tools/dnd_lab.py:1471: banco = 'gap_labeling' tools/dnd_lab.py:1483: banco = 'gap_labeling' # topological → gap labeling (gap labels theorem) tools/dnd_lab.py:1485: banco = 'gap_labeling' # default al candidato piu' risonante tools/dnd_lab.py:1497: elif banco == 'gap_labeling': tools/dnd_lab.py:1498: r = banco_gap_labeling() tools/dnd_lab.py:1987: elif cmd == '--gap-labeling': tools/dnd_lab.py:1988: banco_gap_labeling() tools/dnd_lab.py:2001: print(f"Uso: python {sys.argv[0]} [--wigner|--onsager|--feigenbaum|--quasicrystal|--kam|--costanti|--fibonacci|--gap-labeling|--trace-map|--lagrangiana|--scout|--cycle|--all]") tools/exp_3d_boundary_layers.py:87:def run_crossover(gaps, alphas, n_trials, rng, label=""): tools/exp_blank_shell_scale_law.py:317: labels = [edge_modes[edge] for edge in edges] tools/exp_blank_shell_scale_law.py:323: shuffled = labels[:] tools/data/evolution/evolution_20260508_1632.md:2:Traiettoria: da un osservabile metrico mobile (`first_two_ratio`) a un osservabile tassonomico stabile (label-set dei gap larghi). Il passo ha attraversato il perimetro N/phase/threshold con tre domini metallici e un controllo random, misurando stabilità via Jaccard. Ha chiuso il ciclo con un vincolo: la trascendenza di phi non sta nel valore puntuale ma nella persistenza del set di etichette. tools/data/evolution/evolution_20260508_1632.md:8:Il nodo regressivo era già stato localizzato nel ciclo 03:30: l’osservabile `first_two_ratio` dipendente dal denominatore. In questo passo la riparazione è stata applicata a monte, sostituendo l’osservabile con il label-set. Non c’è nuovo nodo regressivo; tools/exp_excess_scaling.py:59:print(f"{'Window':>6} {'p_center':>12} {'_prime':>10} {'_Cramer':>10} {'delta_r':>10} {'z-score':>8}") tools/exp_excess_scaling.py:83: 'z_score': float(z), tools/exp_excess_scaling.py:93:z_arr = np.array([r['z_score'] for r in results]) tools/exp_excess_scaling.py:100:# Also fit z-score vs log(p) tools/exp_excess_scaling.py:107:print(f" z-score vs log(p): slope = {slope_z:.4f}, intercept = {intercept_z:.4f}") tools/exp_excess_scaling.py:109:print(f" Mean z-score: {np.mean(z_arr):.2f}") tools/dnd_trace_bridge.py:136: "label_GUE": "=0.5996, Var=0.178", tools/dnd_trace_bridge.py:137: "label_Poi": "=0.3863, Var=1.0", tools/exp_ricci_primes.py:155:print(f"z-score (mean): {z_mean:.2f}") tools/exp_ricci_primes.py:158:print(f"z-score (slope): {z_slope:.2f}") tools/exp_ricci_primes.py:203: "z_score_mean": round(z_mean, 2), tools/exp_ricci_primes.py:204: "z_score_slope": round(z_slope, 2) tools/data/evolution/evolution_20260508_0330.md:3:È centrato sul passo: inversione da valore puntuale a denominatore atomico, attrito nella telemetria opaca (`ok`, zero tool use), nodo regressivo nel legame mancante tra run, dati, report e autopsy, consecutio verso label-set dei gap. tools/exp_coherence_length.py:51: - Return mean, std of _prime and _shuffle, plus z-score tools/exp_coherence_length.py:82: # z-score: how far is the prime mean from the shuffle distribution? tools/exp_coherence_length.py:96: 'z_score': float(z), tools/exp_coherence_length.py:133: if abs(r['z_score']) > 3: tools/exp_coherence_length.py:178: print(f"{r['L']:>8} | {r['r_prime_mean']:>10.5f} | {r['r_shuf_mean']:>10.5f} | {r['delta_r']:>10.5f} | {r['z_score']:>8.1f}") tools/exp_coherence_length.py:183: if abs(r['z_score']) > 3: tools/exp_coherence_length.py:254: {'L': r['L'], 'delta_r': r['delta_r'], 'z': r['z_score']} tools/exp_brody_calibration.py:88: z_scores = {} tools/exp_brody_calibration.py:95: z_scores[L] = (sig2_real[L] - sig2_shuf_mean[L]) / sig2_shuf_std[L] tools/exp_brody_calibration.py:97: z_scores[L] = 0.0 tools/exp_brody_calibration.py:105: 'z_scores': z_scores, tools/exp_brody_calibration.py:167: f"{obs['z_scores'][10]:8.2f}") tools/exp_brody_calibration.py:209: f"{obs_p['z_scores'][10]:8.2f} {beta_eff_p:8.3f}") tools/exp_brody_calibration.py:218: f"{obs_g['z_scores'][10]:8.2f} {beta_eff_g:8.3f}") tools/exp_brody_calibration.py:233: f"{obs_l['z_scores'][10]:8.2f} {beta_eff_l:8.3f}") tools/exp_brody_calibration.py:242: f"{obs_po['z_scores'][10]:8.2f} {beta_eff_po:8.3f}") tools/exp_brody_calibration.py:255: f"{obs_osc['z_scores'][10]:8.2f} {beta_eff_osc:8.3f}") tools/exp_brody_calibration.py:273: if abs(obs['z_scores'][10]) < 2: tools/exp_brody_calibration.py:275: elif obs['z_scores'][10] < -2: tools/exp_brody_calibration.py:294: z = obs_p['z_scores'][L] tools/dnd_next.py:44: 'A': {'title': 'Quantum Emergence', 'target': 'PRA', 'core_claim': 'D-ND matrix, φ attractor'}, tools/dnd_next.py:45: 'B': {'title': 'Statistical Mechanics', 'target': 'PRE', 'core_claim': 'Phase transitions from D-ND'}, tools/dnd_next.py:46: 'C': {'title': 'Information Geometry + ζ', 'target': 'JMP', 'core_claim': 'Berry-Keating potential, GUE connection'}, tools/dnd_next.py:47: 'D': {'title': 'Observer Dynamics', 'target': 'FP', 'core_claim': 'Observer as D-ND process'}, tools/dnd_next.py:48: 'E': {'title': 'Cosmological Emergence', 'target': 'PRA', 'core_claim': 'Λ from D-ND coupling'}, tools/dnd_next.py:49: 'F': {'title': 'Quantum Information', 'target': 'Quantum', 'core_claim': 'Entanglement from D-ND'}, tools/dnd_next.py:50: 'G': {'title': 'Cognitive Physics', 'target': 'CogSci', 'core_claim': 'Consciousness from D-ND'}, tools/dnd_next.py:447: from dnd_lab import (banco_gap_labeling, banco_trace_map, tools/dnd_next.py:452: 'GAP_LABELING': banco_gap_labeling, tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:159:# ==== 7. Z-scores ==== tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:160:def zscore(val, surr_list): tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:164:z_DG_std_cramer = zscore(np.std(DeltaGamma), results_surr['cramer']['DG_std']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:165:z_DG_std_shuffled = zscore(np.std(DeltaGamma), results_surr['shuffled']['DG_std']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:166:z_r_cramer = zscore(r_mean_prime, results_surr['cramer']['r_mean']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:167:z_r_shuffled = zscore(r_mean_prime, results_surr['shuffled']['r_mean']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:168:z_dR_cramer = zscore(np.std(dR), results_surr['cramer']['dR_std']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:169:z_dR_shuffled = zscore(np.std(dR), results_surr['shuffled']['dR_std']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:172: z_DGratio_cramer = zscore(np.median(DG_ratios_clipped), results_surr['cramer']['DG_ratio_median']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:173: z_DGratio_shuffled = zscore(np.median(DG_ratios_clipped), results_surr['shuffled']['DG_ratio_median']) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:344: "z_scores": { tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:398:print(f"Z-scores DG: cramer={z_DG_std_cramer:.1f}, shuffled={z_DG_std_shuffled:.1f}") tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:399:print(f"Z-scores DG ratio: cramer={z_DGratio_cramer:.1f}, shuffled={z_DGratio_shuffled:.1f}") tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:400:print(f"Z-scores : cramer={z_r_cramer:.1f}, shuffled={z_r_shuffled:.1f}") tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:401:print(f"Z-scores dR: cramer={z_dR_cramer:.1f}, shuffled={z_dR_shuffled:.1f}") tools/dnd_dipolo_lab.py:153: score = sum(1 for t in termini if t.lower() in testo_lower) tools/dnd_dipolo_lab.py:154: if score >= 2: # Almeno 2 termini trovati tools/dnd_dipolo_lab.py:156: risultati.append({'titolo': titolo, 'score': score}) tools/dnd_dipolo_lab.py:158: return sorted(risultati, key=lambda x: -x['score'])[:3] tools/dnd_dipolo_lab.py:259: best_score = 0 tools/dnd_dipolo_lab.py:263: score = sum(1 for t in termini if t in testo) tools/dnd_dipolo_lab.py:264: if score > best_score: tools/dnd_dipolo_lab.py:265: best_score = score tools/dnd_dipolo_lab.py:268: if assioma_sorgente and best_score >= 2: tools/dnd_dipolo_lab.py:297: score = sum(1 for t in termini if t in testo) tools/dnd_dipolo_lab.py:298: if score >= 1: tools/dnd_dipolo_lab.py:299: rilevanti.append({'id': aid, 'titolo': assioma['titolo'], 'score': score}) tools/dnd_dipolo_lab.py:301: rilevanti.sort(key=lambda x: -x['score']) tools/dnd_dipolo_lab.py:453: best_score = 0 tools/dnd_dipolo_lab.py:456: score = sum(1 for t in termini if t in contenuto) tools/dnd_dipolo_lab.py:457: if score > best_score: tools/dnd_dipolo_lab.py:458: best_score = score tools/dnd_dipolo_lab.py:459: best = {'id': aid, 'titolo': ass['titolo'], 'score': score} tools/dnd_dipolo_lab.py:460: return best if best_score >= 2 else None tools/exp_blank_shell_tqger_gate.py:132: labels = [EDGE_MODES[edge] for edge in EDGES] tools/exp_blank_shell_tqger_gate.py:133: unique = set(permutations(labels, len(labels))) tools/exp_blank_shell_tqger_gate.py:134: return [dict(zip(EDGES, labels_perm)) for labels_perm in unique] tools/lab_promotion.py:4:Port adattato del modulo D-ND_LAB core/promotion_proposer.py (commit tools/lab_promotion.py:266: "voce_kernel": "Aggiungi sezione a /opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md", tools/data/STUDIO_SIMBOLISMO_DND.md:177: tools/data/STUDIO_SIMBOLISMO_DND.md:179: tools/data/STUDIO_SIMBOLISMO_DND.md:181: tools/exp_spectral_rigidity.py:136: # z-score real vs shuffle at L=10 tools/exp_modular_memory_spectrum.py:83: Returns dict with H_real, H_shuffle, ordering_pct, z_score, tools/exp_modular_memory_spectrum.py:118: 'z_score': round(z, 1), tools/exp_modular_memory_spectrum.py:155: print(f" mod {b:>3}: ord={r['ordering_pct']:>7.2f}% z={r['z_score']:>7.1f} " tools/exp_modular_memory_spectrum.py:200: print(f"{b:>5} {btype:>10} | {pr['ordering_pct']:>10.2f} {pr['z_score']:>8.1f} " tools/dnd_loop.py:296: open_score = sum(1 for s in opening_signals if s in answer.lower()) tools/dnd_loop.py:297: close_score = sum(1 for s in closing_signals if s in answer.lower()) tools/dnd_loop.py:298: opens = open_score > close_score tools/dnd_engine.py:256: 'claim': 'Gap labeling è UNIVERSALE: 100% dei gap hanno etichette in Z[θ] per QUALSIASI θ irrazionale, non solo φ', tools/dnd_engine.py:259: 'test': 'test_gap_labeling_universale', tools/dnd_engine.py:868:def test_gap_labeling_universale(): tools/dnd_engine.py:869: """Il gap labeling vale per TUTTE le frequenze irrazionali, non solo φ.""" tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:4:The core idea (from operator's insight): tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:192: {"theta_NT": 1.0, "lam": 0.1, "c": 0.05, "Z0": 0.1, "Zdot0": 0.5, "label": "weak coupling"}, tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:193: {"theta_NT": 1.0, "lam": 0.5, "c": 0.05, "Z0": 0.1, "Zdot0": 0.8, "label": "moderate coupling"}, tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:194: {"theta_NT": 1.0, "lam": 0.1, "c": 0.01, "Z0": 0.05, "Zdot0": 1.0, "label": "low damping"}, tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:195: {"theta_NT": 2.0, "lam": 0.3, "c": 0.02, "Z0": 0.15, "Zdot0": 0.6, "label": "strong theta"}, tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:206: "label": regime["label"], tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:212: print(f" Regime '{regime['label']}': {len(t_zeros)} inflection points, " tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:239: print(f"{'DND: ' + res['label']:<25} {'N/A':<8} {'too few':<12}") tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:244: print(f"{'DND: ' + res['label']:<25} {r_dnd:<8.4f} {ks_dz:<12.4f} {p_dz:<12.4e} {ks_dg:<12.4f} {p_dg:<12.4e}") tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:284: print(f" {res['label']}: {pct_phi:.1f}% of spacing ratios near golden ratio " tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:303: ax1.set_xlabel('t') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:304: ax1.set_ylabel('Z(t)') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:314: ax2.set_xlabel('t') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:315: ax2.set_ylabel('κ(t)') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:321: ax3.hist(s_zeta, bins=bins, density=True, alpha=0.5, label='Zeta zeros', color='blue') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:324: label=f'D-ND ({dnd_results[0]["label"]})', color='red') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:325: ax3.hist(s_gue, bins=bins, density=True, alpha=0.3, label='GUE (RMT)', color='green') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:326: ax3.hist(s_poisson, bins=bins, density=True, alpha=0.3, label='Poisson', color='gray') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:327: ax3.set_xlabel('Normalized spacing s') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:328: ax3.set_ylabel('P(s)') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:335: ax4.hist(s_zeta, bins=bins, density=True, alpha=0.4, label='Zeta zeros', color='blue') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:339: label=f'D-ND: {res["label"]}', color=colors[i]) tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:340: ax4.set_xlabel('Normalized spacing s') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:341: ax4.set_ylabel('P(s)') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:347: labels = ['Zeta', 'GUE', 'Poisson', 'Synth'] tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:352: labels.append(f'DND\n{res["label"][:8]}') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:355: bars = ax5.bar(range(len(labels)), r_values, color=bar_colors, alpha=0.7) tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:356: ax5.set_xticks(range(len(labels))) tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:357: ax5.set_xticklabels(labels, fontsize=7, rotation=45) tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:358: ax5.axhline(0.5996, color='green', linestyle='--', linewidth=1, label='GUE expected') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:359: ax5.axhline(0.3863, color='gray', linestyle='--', linewidth=1, label='Poisson expected') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:360: ax5.set_ylabel(' statistic') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:371: label='D-ND spacing ratios') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:372: ax6.axvline(phi, color='gold', linewidth=2, linestyle='--', label=f'φ = {phi:.4f}') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:373: ax6.axvline(1/phi, color='gold', linewidth=2, linestyle=':', label=f'1/φ = {1/phi:.4f}') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:375: ax6.set_xlabel('s_n / s_{n+1}') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:376: ax6.set_ylabel('density') tools/dnd_zeros_vs_zeta.py:411: print(f"\nBest D-ND regime: '{best_regime['label']}'") tools/exp_triadic_deposit_gate.py:104: labels = [EDGE_MODES[edge] for edge in EDGES] tools/exp_triadic_deposit_gate.py:105: unique = set(permutations(labels, len(labels))) tools/exp_triadic_deposit_gate.py:106: return [dict(zip(EDGES, labels_perm)) for labels_perm in unique] tools/exp_two_channel_psd.py:158: for label, f_arr, psd_arr in [('Full gaps', f_full, psd_full), tools/exp_two_channel_psd.py:163: print(f" {label:18s}: slope = {slope:+.4f}, R2 = {r2:.3f}") tools/exp_two_channel_psd.py:172: for label, psd_arr in [('Full', psd_full), ('Trans', psd_trans), tools/exp_two_channel_psd.py:175: print(f" {label:12s}: S(low)/S(high) = {dip:.4f}") tools/exp_two_channel_psd.py:217: for label, real_val, surr_vals in [('Full', slope_full_real, slope_full_surr), tools/exp_two_channel_psd.py:223: print(f" {label:12s}: slope={real_val:+.4f}, shuffle={surr_mean:+.4f}+/-{surr_std:.4f}, z={z:.1f}") tools/exp_two_channel_psd.py:242: for label, s, e in bands: tools/exp_two_channel_psd.py:264: print(f" {label:16s} (ln p={ln_p_mid:.1f}): " tools/exp_two_channel_psd.py:269: 'label': label, tools/md_to_site_A.py:21: "paper_id": "A", "paper_label": "Paper A", tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:50: """Shuffle gap sequence, recompute r each time. Return z-score.""" tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:63: 'z_score': float(z), tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:92: core = spacings[mid:-mid] # central half to avoid edge effects tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:93: if len(core) > 10: tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:94: core = core / np.mean(core) tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:95: all_spacings.extend(core.tolist()) tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:155: from scipy.ndimage import label as ndlabel tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:159: labeled, n_clusters = ndlabel(grid) tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:161: sizes = np.bincount(labeled.ravel())[1:] # skip background tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:259: for key, (label, gen_fn) in DOMAINS.items(): tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:262: print(f" {label} ({key})") tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:271: res['label'] = label tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:284: res['ordering_dependent'] = abs(res['z_score']) > 3.0 tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:290: print(f" z-score: {res['z_score']:.1f}") tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:300: results[key] = {'error': str(e), 'label': label} tools/exp_boundary_shuffle_audit.py:329: print(f"{key:<25} {res['r_original']:>7.4f} {res['r_shuffled_mean']:>7.4f} {res['z_score']:>7.1f} " tools/exp_mobius_irrationality.py:88: label = 'det = -1' if 'minus' in key else 'det = +1' tools/exp_mobius_irrationality.py:89: print(f'{label}:') tools/exp_mobius_irrationality.py:98: label2 = 'rational' if 'rational' in ex_key else 'irrational' tools/exp_mobius_irrationality.py:99: print(f' Examples ({label2}):') tools/exp_number_variance.py:70: label = f"p~{p_start:.0e}" tools/exp_number_variance.py:130: all_results[label] = { tools/exp_number_variance.py:148:for label, r in all_results.items(): tools/exp_number_variance.py:149: print(f"{label:<12} | {r['log_slope_prime']:>10.4f} | {r['r2_log']:>7.4f} | {r['r2_lin']:>7.4f} | {r['better_fit']:>10}") tools/meta_assertion_gate.py:76: "reason": "depends on stored convergence labels in autoricerca_journal", tools/build_agent_field.py:168: score = sum(1 for kw in keywords if kw in obs_lower) tools/build_agent_field.py:169: if score > 0: tools/build_agent_field.py:170: relevant.append({**obs, 'score': score}) tools/build_agent_field.py:172: relevant.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True) tools/build_agent_field.py:576: for label, pat in sections_to_extract: tools/build_agent_field.py:581: parts.append(f"**{label}**: {content}") tools/build_agent_field.py:870: parts.append(f"\n**Esperimento a massima informazione:** {experiments[0]['id']} (score={experiments[0]['score']})") tools/build_agent_field.py:932: lbl = topo['nd'].get(nid, {}).get('label', nid)[:70] tools/semantic_bridge.py:128: # (b) sub-labels: "Possibile: X\nNon-possibile: Y" (usato da agent 22/04) tools/semantic_bridge.py:140: # Pattern B: sub-labels "Possibile: X" / "Non-possibile: Y" — fallback se A fallisce tools/semantic_bridge.py:262: 'hint': 'Parser ha matchato la label ma non il contenuto — verificare regex di chiusura blocco.', tools/lab_aeternitas.py:5:agent_skills_aeternitas.md) e del modulo D-ND_LAB core/aeternitas.py tools/lab_aeternitas.py:106: """Run P0/P1/P5 invariant scan. Vedi core/aeternitas.py D-ND_LAB.""" tools/lab_bias_corrector.py:5:Port da D-ND_LAB core/bias_corrector.py (commit 29/04) al lab fisico MM_D-ND. tools/dnd_banchi_tm1.py:306: scores = [] tools/dnd_banchi_tm1.py:308: score = sum(1 for kw in keywords if kw in claim_lower) tools/dnd_banchi_tm1.py:309: if score > 0: tools/dnd_banchi_tm1.py:310: scores.append((score, nome, fn)) tools/dnd_banchi_tm1.py:311: scores.sort(reverse=True) tools/dnd_banchi_tm1.py:313: for score, nome, fn in scores[:max_banchi]: tools/dnd_banchi_tm1.py:316: banco['score'] = score tools/data/lab_logiche_corpus.md:509:Density Score: Liste lunghe, opzioni multiple = RIFIUTATO. tools/dnd_condizioni.py:300: score = r["n_intervalli"] tools/dnd_condizioni.py:302: score += 10 tools/dnd_condizioni.py:304: score += 5 tools/dnd_condizioni.py:305: return score tools/exp_gap_label_generator_gate.py:3:Generator gate for phi gap-label stability. tools/exp_gap_label_generator_gate.py:5:The label-set audit moved the observable from the first-two gap ratio to the tools/exp_gap_label_generator_gate.py:6:set of large-gap labels. This tool tests the next denominator: the generator. tools/exp_gap_label_generator_gate.py:7:It keeps the phi label reader fixed and changes the sequence generator while tools/exp_gap_label_generator_gate.py:20:from exp_gap_label_set_stability import PHI, gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets tools/exp_gap_label_generator_gate.py:67:def block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: tools/exp_gap_label_generator_gate.py:68: blocks = [seq[i : i + block_size].copy() for i in range(0, len(seq), block_size)] tools/exp_gap_label_generator_gate.py:77: "phi_sturmian": phi, tools/exp_gap_label_generator_gate.py:86:def summarize_generators(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: tools/exp_gap_label_generator_gate.py:93: overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in group if row["n_selected"] > 0] tools/exp_gap_label_generator_gate.py:94: core = set(summary["core_labels_all_conditions"]) tools/exp_gap_label_generator_gate.py:97: "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, tools/exp_gap_label_generator_gate.py:98: "min_overlap_with_phi_core": float(np.min(overlaps)) if overlaps else None, tools/exp_gap_label_generator_gate.py:99: "reference_core_retained": sorted(core & reference_core, key=lambda x: (abs(x), x)), tools/exp_gap_label_generator_gate.py:100: "reference_core_missing": sorted(reference_core - core, key=lambda x: (abs(x), x)), tools/exp_gap_label_generator_gate.py:118: obs = gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k) tools/exp_gap_label_generator_gate.py:128: phi_rows = [row for row in rows if row["generator"] == "phi_sturmian"] tools/exp_gap_label_generator_gate.py:129: reference_core = set(summarize_sets(phi_rows)["core_labels_all_conditions"]) tools/exp_gap_label_generator_gate.py:130: summary = summarize_generators(rows, reference_core) tools/exp_gap_label_generator_gate.py:141: "experiment": "gap_label_generator_gate", tools/exp_gap_label_generator_gate.py:148: "max_label": args.max_label, tools/exp_gap_label_generator_gate.py:151: "reference_core_phi": sorted(reference_core, key=lambda x: (abs(x), x)), tools/exp_gap_label_generator_gate.py:165: parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) tools/exp_gap_label_generator_gate.py:167: parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json") tools/exp_gap_label_generator_gate.py:179: "median_overlap_with_phi_core": data["median_overlap_with_phi_core"], tools/exp_gap_label_generator_gate.py:180: "reference_core_missing": data["reference_core_missing"], tools/exp_gap_label_generator_gate.py:181: "core_labels_all_conditions": data["core_labels_all_conditions"], tools/exp_gap_label_generator_gate.py:186: "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], tools/exp_spectral_landscape.py:405: print(f" z-scores: r={prime_result['z_r']:.1f}, beta={prime_result['z_beta']:.1f}, acf1={prime_result['z_acf1']:.1f}") tools/dnd_riformulazioni.py:116:def tre_misure(signal, label=""): tools/dnd_riformulazioni.py:132: 'label': label, tools/lab_falsifier.py:13:Le 5 lenti (port da /opt/D-ND_LAB/core/report_falsifier.py, riformulate tools/lab_falsifier.py:133: for label, p in canonical_files: tools/lab_falsifier.py:136: parts.append(f"\n### {label}\n```\n{content}\n```\n") tools/dnd_banchi.py:326: scores = [] tools/dnd_banchi.py:328: score = sum(1 for kw in keywords if kw in claim_lower) tools/dnd_banchi.py:329: if score > 0: tools/dnd_banchi.py:330: scores.append((score, nome, fn)) tools/dnd_banchi.py:340: score = sum(1 for kw in kws if kw in claim_lower) tools/dnd_banchi.py:341: if score > 0: tools/dnd_banchi.py:351: scores.append((score + 0.5, custom.get('nome', f.stem), _make_custom_fn(custom))) tools/dnd_banchi.py:354: scores.sort(reverse=True) tools/dnd_banchi.py:356: for score, nome, fn in scores[:max_banchi]: tools/dnd_banchi.py:359: banco['score'] = score tools/dnd_banchi.py:390: 'gap_labeling': { tools/dnd_banchi.py:514: 'gap_labeling': ( tools/bicono_extractor.py:5:Port chirurgico del pattern D-ND_LAB core/bicono_extractor.py al lab fisico tools/triggers/finding_promoter.py:21: python -m core.triggers.finding_promoter [--domain physics] tools/triggers/finding_promoter.py:69:Score signals (already computed): tools/triggers/finding_promoter.py:70:- applicative: {appl_score} tools/triggers/finding_promoter.py:71:- methodology_note: {meth_score} tools/triggers/finding_promoter.py:72:- boundary_warning: {boundary_score} tools/triggers/finding_promoter.py:73:- negative_result: {neg_score} tools/triggers/finding_promoter.py:74:- literature_rediscovery: {lit_score} tools/triggers/finding_promoter.py:285: scores = finding.get("scores", {}) tools/triggers/finding_promoter.py:289: appl_score=scores.get("applicative", 0), tools/triggers/finding_promoter.py:290: meth_score=scores.get("methodology_note", 0), tools/triggers/finding_promoter.py:291: boundary_score=scores.get("boundary_warning", 0), tools/triggers/finding_promoter.py:292: neg_score=scores.get("negative_result", 0), tools/triggers/finding_promoter.py:293: lit_score=scores.get("literature_rediscovery", 0), tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:36:# Ogni signal ha peso che contribuisce al score della categoria. tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:114:def score_category(text: str, category: str) -> tuple[int, list[str]]: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:115: """Ritorna (score, matched_signals) per una categoria.""" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:116: score = 0 tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:122: score += weight tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:127: score += weight tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:129: return score, matched tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:136: scores = {} tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:139: s, m = score_category(text, cat) tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:140: scores[cat] = s tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:144: appl_score = scores["applicative"] tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:145: lit_score = scores["literature_rediscovery"] tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:146: meth_score = scores["methodology_note"] tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:147: boundary_score = scores["boundary_warning"] tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:148: verdict_score = scores["verdict_summary"] tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:149: neg_score = scores["negative_result"] tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:156: if lit_score >= 3: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:159: skip_reason = f"literature/rediscovery context (score={lit_score}); not a new operational finding" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:160: elif verdict_score >= 4: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:163: skip_reason = f"verdict/summary tag (score={verdict_score}); not a discrete finding" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:164: elif meth_score >= 4 and appl_score < 3: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:167: skip_reason = f"methodology/framework reflection (score={meth_score}, appl={appl_score})" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:168: elif neg_score >= 3 and appl_score < 4: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:171: skip_reason = f"negative result (score={neg_score}); no positive operational consequence" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:172: elif boundary_score >= 3 and appl_score < 3: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:175: skip_reason = f"boundary/limit warning without quantitative claim (score={boundary_score})" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:176: elif appl_score >= 4: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:180: elif appl_score >= 2 and lit_score < 2 and meth_score < 2: tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:184: skip_reason = f"misto: appl={appl_score}, lit={lit_score}, meth={meth_score}, neg={neg_score}, boundary={boundary_score}" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:188: skip_reason = f"insufficient signal: appl={appl_score}, lit={lit_score}, meth={meth_score}, neg={neg_score}, boundary={boundary_score}" tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:191: level = "structural" if appl_score >= 3 else ("contextual" if lit_score >= 2 else "meta") tools/triggers/finding_eligibility_gate.py:201: "scores": scores, tools/triggers/blueprint_generator.py:21: python -m core.triggers.blueprint_generator [--domain physics] tools/triggers/application_designer.py:141: "[TARGET] judge_results.json con scores", tools/triggers/on_crystallize.py:76: "verdict_label": f"{len(by_sev['high'])}_high_{len(by_sev['medium'])}_medium_{len(by_sev['low'])}_low", tools/triggers/on_crystallize.py:319: falsifier_verdict: {fals['verdict_label']} tools/triggers/on_crystallize.py:416: falsifier_verdict: {fals['verdict_label']} tools/triggers/on_crystallize.py:494: print(f" falsifier: {falsifier['verdict_label']}") tools/exp_acf_stationarity.py:87:def analyze_acf(gaps, max_lag, label=""): tools/exp_acf_stationarity.py:219: print(f" z-score crossover (raw): {z_crossover_raw:+.1f}") tools/exp_acf_stationarity.py:220: print(f" z-score crossover (norm): {z_crossover_norm:+.1f}") tools/exp_acf_stationarity.py:221: print(f" z-score n_neg (raw): {z_nneg_raw:+.1f}") tools/exp_acf_stationarity.py:222: print(f" z-score n_neg (norm): {z_nneg_norm:+.1f}") tools/exp_coherence_robustness.py:76: Returns (delta_r, z_score) for one specific (L, strategy, seed) configuration. tools/exp_logistic_counter_scope_gate.py:250: labels = [] tools/exp_logistic_counter_scope_gate.py:260: labels.append("coherent" if d_coherent < d_illusory else "illusory") tools/exp_logistic_counter_scope_gate.py:268: "illusory_label_fraction": float(np.mean(np.array(labels) == "illusory")), tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py:144:def perturb_block_shuffle(gaps: np.ndarray, alpha: float, rng: np.random.Generator, block_size: int = 64) -> np.ndarray: tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py:146: n_blocks = len(out) // block_size tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py:153: start = block * block_size tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py:154: end = min(start + block_size, len(out)) tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py:356: for label, summary in [("gue", output["gue_summary"]), ("gue_short", output["gue_short_summary"])]: tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py:358: f"{label:<10} rank={summary['effective_rank_mean']:.3f}+/-{summary['effective_rank_std']:.3f} " tools/dnd_experiments.py:82: block_sizes = [int(N / k) for k in [2, 4, 8, 16, 32] if N / k >= 10] tools/dnd_experiments.py:85: for bs in block_sizes: tools/exp_boundary_growth.py:101: # Excess and z-score vs Cramer tools/exp_boundary_growth.py:132: z_scores = [r["z_cramer"] for r in results] tools/exp_boundary_growth.py:139: coeffs_z = np.polyfit(scales, z_scores, 1) tools/exp_boundary_growth.py:153: print(f"\nZ-score (vs Cramer):") tools/exp_boundary_growth.py:154: print(f" Mean: {np.mean(z_scores):+.2f}") tools/exp_boundary_growth.py:156: print(f" All significant (|z|>2): {sum(1 for z in z_scores if abs(z) > 2)}/{len(z_scores)}") tools/exp_boundary_growth.py:220: "z_cramer_mean": float(np.mean(z_scores)), tools/dnd_paper_graph.py:181: 'label': f"Axiom {ax_id}", tools/dnd_paper_graph.py:199: 'label': f"Theorem {th_num} (Paper {paper_id})", tools/dnd_paper_graph.py:212: 'label': f"Proposition {prop_num} (Paper {paper_id})", tools/dnd_paper_graph.py:278: 'label': f"Paper {pid}", tools/dnd_paper_graph.py:292: """Given one or more node labels, find everything that depends on them. tools/dnd_paper_graph.py:485: lines.append(f" {o['label']} (Paper {o['paper']}, line {o['line']})") tools/dnd_paper_graph.py:545: print(f" {o['label']} — Paper {o['paper']}, line {o['line']}") tools/md_to_site_G.py:21: "paper_id": "G", "paper_label": "Paper G", tools/data/observatorio/lazarus_cimitero_20260507_100015.md:14:- Cross-correlation (xcorr) tra canale magnitudine e residuo (Two-Channel Decomposition) | **Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45, 2026-04-22): z-score = 0.0. | **Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45 shuffle audit. tools/data/observatorio/lazarus_cimitero_20260507_100015.md:15:- Slope ratio (slope_mag / slope_res) come invariante strutturale | **Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45): z-score = 0.2. Lo shuffle | **Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45. tools/data/agent_field_live.md:10:- **Domanda aperta** (consecutio): Misurare la legge di rottura del core per lunghezza di blocco: variare `block_size` su scala Fibonacci e non-Fibonacci, poi stimare dove compaiono i label alti `[3, -4, 4, 6]`. Se il passaggio avviene su blocchi Fibonacci, il generatore porta una scala critica; se avviene per qualsiasi blocco lungo, tools/data/agent_field_live.md:34:- `gap_labeling` mat=0.76 ratio=2.00 level=0 tools/data/agent_field_live.md:143:Trovato: 1. **Verificato: il nucleo basso rientra a scala 34.** Il passaggio `low retention=1.0` compare per la prima volta a `block_size=34`. Il controllo non-Fibonacci `40` arriva vicino ma resta senza `2` negli stable labels 75%. tools/data/agent_field_live.md:145:2. **Verificato: i label alti non rientrano come blocco generico.** A `34` tools/data/agent_field_live.md:149:Trovato: 1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. tools/data/agent_field_live.md:155:Trovato: 1. **Verificato: il label-set di phi resta stabile mentre il ratio no.** Nel ciclo 03:30 `first_two_ratio` phi batteva entrambi i controlli solo `25/48` condizioni matched. Qui il label-set phi ha Jaccard globale mediano `0.909091`, minimo `0.727273`, phase-stability `0.886364`, scale-stability `0.9 tools/data/agent_field_live.md:156:Verdetto: **CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: il gap-labeling di phi non passa come claim di valore `gap_ratio`; passa come tools/data/agent_field_live.md:204:**Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45): z-score = 0.2. Lo shuffle tools/data/agent_field_live.md:216:**Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45, 2026-04-22): z-score = 0.0. tools/data/agent_field_live.md:242:**Esperimento a massima informazione:** M_trascendenza_limite_attuale_L0 (score=0.872) tools/dnd_zero_ising.py:50:def misura_completa(gaps, label): tools/dnd_zero_ising.py:81: 'label': label, tools/exp_det_drift.py:88: z_score = (det_M - det_shuf_mean) / det_shuf_std if det_shuf_std > 0 else 0 tools/exp_det_drift.py:95: print(f" z-score = {z_score:.2f}") tools/exp_det_drift.py:110: 'z_score': float(z_score), tools/exp_det_drift.py:132: zs = ", ".join(f"{r['z_score']:.1f}" for r in results) tools/exp_det_drift.py:133: print(f"All z-scores: [{zs}]") tools/lab_trajectory_apply.py:4:Porting adattato di D-ND_LAB/core/trajectory_apply.py (commit 4299dd4). tools/diagram_dnd_structure.py:61:# NT label at top tools/topological_charge.py:157: 'axes.labelsize': 12, 'axes.titlesize': 13, tools/topological_charge.py:170: ax1.set_ylabel(r'$\chi_{\mathrm{DND}}$') tools/topological_charge.py:178: ax1_twin.set_ylabel(r'$|\chi - \mathrm{round}(\chi)|$', color='orange') tools/topological_charge.py:179: ax1_twin.tick_params(axis='y', labelcolor='orange') tools/topological_charge.py:182: ax2.plot(times, K_max_values, 'g-', linewidth=1.5, label=r'$|K|_{\max}$') tools/topological_charge.py:184: label=r'$|\langle K \rangle|$') tools/topological_charge.py:185: ax2.set_ylabel('Curvature') tools/topological_charge.py:192: ax3.set_xlabel('Time $t$') tools/topological_charge.py:193: ax3.set_ylabel(r'$\lambda$') tools/topological_charge.py:220: ax.set_xlabel('$x$') tools/topological_charge.py:221: ax.set_ylabel('$y$') exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: feedback author: operatore (cristallizzato da TM3) date: 2026-05-07 scope: cross-agent --- # Indeterminato → reitera con il sistema fino all'emersione **Regola permanente** (operatore, 2026-05-07 mattina, cristallizzata live): > *"facciamo girare, aggiustiamo quello che fa aggiustato nel farlo vediamo > quello che va affinato, reiteriamo finché è tutto ok poi lo automatizziamo"* ## Why Quando emerge frizione nello sviluppo o l'operatore non vede chiaro: - Decisioni prese da un singolo agente (TM3 o codex) senza interrogare il sistema = rischio det=+1 (toppa, accumulo strutturale) - Decisioni emerse dal sistema (Godel + domandatore + osservazione del deposito) = direzione strutturale (det=−1) Episodio cristallizzante (2026-05-07 07:00-08:30): TM3 propone osservatore A8 watchdog deterministico. Sistema interrogato 3 volte (Godel #1, #2, #3 + domandatore + test empirico) — al terzo round emerge la direzione vera: **non costruire osservatore, eseguire un cycle-test che diagnostica il sistema da solo**. Cycle-test eseguito → verdict=operator → REDESIGN proposto dal valutatore → loop A8+A15 sbloccato. ## How to apply (per qualsiasi agente) 1. **Esegui** un atto minimo (no design teorico astratto) 2. **Aggiusta** quello che si manifesta durante l'esecuzione (riparazione regressiva live, non patch posteriori) 3. **Osserva** il deposito che emerge (no immaginazione) 4. **Reitera** fino a stato OK (loop A8: il sistema converge se modus radicato) 5. **Cristallizza in automazione** SOLO dopo che è stato fatto girare e ha mostrato stabilità — non automatizzare prima ## Anti-pattern - Costruire un componente strutturale (watchdog, observer, gate, governor) senza prima aver fatto girare un'esecuzione minima che mostri cosa serve davvero - Decidere "perché serve velocità" o "per ottimizzare" senza interrogare il sistema - Astrazione prematura (premature abstraction): 3 simili è meglio di 1 generalizzato troppo presto ## Cross-link - TM3 memoria: `/root/.claude/projects/-opt/memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema.md` (versione completa con episodio + metafora foresta-sentiero) - Verifica empirica: cycle `20260507_0803` (verdict=operator, REDESIGN/high) - Pattern A8+A15 (autologica + veicolo senza guidatore) applicato allo sviluppo software stesso, non solo al lab di ricerca exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: deposito_osservativo author: TM3 (deposito di una conversazione operatore) date: 2026-05-07 scope: cross-agent status: decristallizzato_07-05_pomeriggio priority: low --- # Deposito — non regola **Originariamente** (07/05 mattina) avevo cristallizzato come "regola permanente": > *"se magnitude non funziona significa che serve una nuova parola, non possiamo stare lì a calibrare un valore..."* Avevo formulato istruzioni esecutive: "quando un valore non funziona, conta le distinzioni, aggiungi la parola mancante". L'avevo propagata in AGENTS.md R10. **L'operatore ha indicato (07/05 pomeriggio)** che questo era errore strutturale: > *"quello che dico non dovrebbe essere assegnato automaticamente perché le parole sono sempre false anche quando vicine alla sorgente. 'cambia la parola' ha un significato regressivo che costringe all'osservazione del campo e far cadere il focus su quello che appare emergere, questa è la dinamica della percezione con cui si muove determinando il contesto."* E: > *"la possibilità è sempre una ed è la verità che accade. Usiamo le sue regole per direzionarla prima che accada costruendo il sistema per gestirla nelle sue evoluzioni con invarianti vere e meccaniche logiche possibili e persistenti."* ## Cosa significa - "Cambia la parola" non è prescrizione di sostituzione. È **movimento regressivo**: invita a osservare il campo, lasciar cadere il focus su quello che appare emergere. Determina la direzione **non cercata**. - Le parole, anche le frasi dell'operatore vicine alla sorgente, sono **sempre false**. Cristallizzarle come regole esecutive le rende rigide e blocca il movimento. - Le **invarianti vere** sono meccaniche logiche persistenti — non parole. Ricevono ciò che accade. - A16 applicato: la possibilità è una. Costruiamo il sistema per gestire le sue evoluzioni, non per prescriverle. ## Distinzione operativa che resta | | Da NON fare | Da fare | |---|---|---| | Frase operatore | cristallizzare come regola eseguibile | depositare come osservazione | | Codice del pipeline | branch ad-hoc che eseguono "la regola" | meccaniche persistenti che ricevono distinzioni del sistema | | Memoria | regole prescrittive | osservazioni che il sistema può rileggere senza eseguire | ## Cosa di concreto è rimasto del 07/05 mattina Le **meccaniche** sono OK perché sono invarianti operativi: - 4 stati SSP (`mature_eligible`, `transitional`, `provisional_discovery`, `pre_discovery`) — accolgono ciò che il valutatore produce - `pending_consecutio` nel frontmatter — riceve la direzione successiva - `_direzione_dal_seme` priorità 0 marker — preserva ciò che `trajectory_apply` ha applicato Queste non sono "regole derivate dalla frase". Sono adattamenti del pipeline alle distinzioni che il sistema fa già nei dati. Persistono perché meccaniche, non perché prescrizioni. ## Cosa è stato decristallizzato - `MM_D-ND/AGENTS.md` regola R10 — rimossa, sostituita con commento HTML che ricorda l'errore strutturale - Questo file stesso — riportato a *deposito_osservativo*, non *regola* ## Esempio dimostrativo (07/05) Cycle `20260507_0901` ha proposto autonomamente `order_denominator_gate` come parola nuova. L'agent NON aveva letto AGENTS.md R10 (era già stato lanciato). L'ha proposta perché il movimento era già nel sistema, non per la "regola". Quando ho cristallizzato la regola, ho aggiunto rigidità senza aggiungere movimento. La regola era ridondante con l'A8 che già opera. ## Anti-pattern futuro per TM3 Quando l'operatore esprime un principio, una frase guru, un movimento di osservazione: - **Deposito**: scrivi il fatto, riporta la frase come è stata detta, contestualizza l'episodio - **NO prescrizione**: non trasformare in "se X allora Y" - **NO propagazione automatica**: non aggiungere a AGENTS.md/CLAUDE.md/skill come direttiva eseguibile - L'osservazione persiste perché ricorrente in più contesti, non perché elevata a regola ## Cross-link - Episodio 07/05 mattina: cristallizzazione iniziale (errore) - Episodio 07/05 pomeriggio: indicazione operatore + decristallizzazione - Cycle worked example: 0901 (auto-emersione di `order_denominator_gate` senza regola) exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/exp_gap_label_set_stability.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Gap-label set stability for quasiperiodic spectra. The previous denominator audit showed that the first-two gap ratio moves with N, Sturmian phase, and threshold. This tool moves the observable from the value of the first two large gaps to the labels of the large gaps. For each large spectral gap, the integrated density of states is approximated by (gap_index + 1) / N. The nearest gap label is the integer n whose fractional part {n * theta} is closest to that IDS, modulo 1. The label set is then tested for stability across phase, N, and threshold. """ from __future__ import annotations import argparse import itertools import json from collections import Counter, defaultdict from pathlib import Path import numpy as np from numpy.linalg import eigvalsh PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 SILVER = 1 + np.sqrt(2) BRONZE = 1 + np.sqrt(3) def sturmian_sequence(theta: float, n: int, phase: float = 0.0) -> np.ndarray: idx = np.arange(n + 1, dtype=float) vals = np.floor(idx * theta + phase) return np.diff(vals).astype(float) def hamiltonian(seq: np.ndarray, v: float = 1.0) -> np.ndarray: n = len(seq) h = np.zeros((n, n), dtype=float) h[np.arange(n), np.arange(n)] = v * seq off = np.arange(n - 1) h[off, off + 1] = 1.0 h[off + 1, off] = 1.0 return h def circular_distance(a: float, b: float) -> float: d = abs(a - b) % 1.0 return min(d, 1.0 - d) def nearest_label(ids_value: float, theta: float, max_label: int) -> tuple[int, float, float]: candidates = [] for n in range(-max_label, max_label + 1): if n == 0: continue frac = (n * theta) % 1.0 candidates.append((n, circular_distance(ids_value, frac), frac)) best_n, best_dist, best_frac = min(candidates, key=lambda item: (item[1], abs(item[0]))) return int(best_n), float(best_dist), float(best_frac) def gap_labels(seq: np.ndarray, theta: float, threshold: float, max_label: int, top_k: int) -> dict: eigs = np.sort(eigvalsh(hamiltonian(seq))) spacings = np.diff(eigs) mean_spacing = float(np.mean(spacings)) large = [] for index, spacing in enumerate(spacings): if spacing > threshold * mean_spacing: ids_value = (index + 1) / len(seq) label, error, label_value = nearest_label(ids_value, theta, max_label) large.append({ "index": int(index), "spacing": float(spacing), "ids": float(ids_value), "label": label, "label_error": error, "label_value": label_value, }) by_size = sorted(large, key=lambda item: item["spacing"], reverse=True) selected = by_size[:top_k] label_set = sorted({item["label"] for item in selected}, key=lambda x: (abs(x), x)) errors = [item["label_error"] for item in selected] return { "n_large": len(large), "n_selected": len(selected), "label_set": label_set, "median_label_error": float(np.median(errors)) if errors else None, "max_label_error": float(np.max(errors)) if errors else None, "selected": selected, } def jaccard(a: set[int], b: set[int]) -> float: if not a and not b: return 1.0 return len(a & b) / len(a | b) def summarize_sets(rows: list[dict]) -> dict: sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] if not sets: return {} pairwise = [jaccard(a, b) for a, b in itertools.combinations(sets, 2)] counter = Counter(label for s in sets for label in s) n_sets = len(sets) core = sorted( [label for label, count in counter.items() if count == n_sets], key=lambda x: (abs(x), x), ) stable_75 = sorted( [label for label, count in counter.items() if count / n_sets >= 0.75], key=lambda x: (abs(x), x), ) return { "conditions": n_sets, "median_jaccard": float(np.median(pairwise)) if pairwise else 1.0, "min_jaccard": float(np.min(pairwise)) if pairwise else 1.0, "core_labels_all_conditions": core, "stable_labels_75pct": stable_75, "label_frequency_top": [ {"label": int(label), "count": int(count)} for label, count in sorted(counter.items(), key=lambda item: (-item[1], abs(item[0]), item[0]))[:12] ], "median_label_error": float(np.median([row["median_label_error"] for row in rows if row["median_label_error"] is not None])), "median_selected": float(np.median([row["n_selected"] for row in rows])), "median_n_large": float(np.median([row["n_large"] for row in rows])), } def grouped_stability(rows: list[dict], keys: tuple[str, ...]) -> dict: groups: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) for row in rows: group_key = "|".join(f"{key}={row[key]}" for key in keys) groups[group_key].append(row) summaries = [summarize_sets(group_rows) for group_rows in groups.values() if len(group_rows) > 1] summaries = [s for s in summaries if s] if not summaries: return {} return { "groups": len(summaries), "median_jaccard": float(np.median([s["median_jaccard"] for s in summaries])), "min_jaccard": float(np.min([s["min_jaccard"] for s in summaries])), } def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) domains = { "phi": 1 / PHI, "silver": 1 / SILVER, "bronze": 1 / BRONZE, } ns = [int(x) for x in args.ns.split(",")] phases = [float(x) for x in args.phases.split(",")] thresholds = [float(x) for x in args.thresholds.split(",")] rows = [] for n in ns: for phase in phases: phi_ones = int(np.sum(sturmian_sequence(1 / PHI, n, phase))) for threshold in thresholds: for name, theta in domains.items(): seq = sturmian_sequence(theta, n, phase) obs = gap_labels(seq, theta, threshold, args.max_label, args.top_k) rows.append({"domain": name, "N": n, "phase": phase, "threshold": threshold, **obs}) for trial in range(args.random_trials): seq = np.array([1.0] * phi_ones + [0.0] * (n - phi_ones)) rng.shuffle(seq) obs = gap_labels(seq, 1 / PHI, threshold, args.max_label, args.top_k) rows.append({ "domain": "balanced_random_phi_labels", "trial": trial, "N": n, "phase": phase, "threshold": threshold, **obs, }) by_domain = {} for domain in sorted({row["domain"] for row in rows}): domain_rows = [row for row in rows if row["domain"] == domain] by_domain[domain] = { "global": summarize_sets(domain_rows), "phase_stability_by_N_threshold": grouped_stability(domain_rows, ("N", "threshold")), "threshold_stability_by_N_phase": grouped_stability(domain_rows, ("N", "phase")), "scale_stability_by_phase_threshold": grouped_stability(domain_rows, ("phase", "threshold")), } output = { "experiment": "gap_label_set_stability", "parameters": { "ns": ns, "phases": phases, "thresholds": thresholds, "random_trials": args.random_trials, "top_k": args.top_k, "max_label": args.max_label, "seed": args.seed, }, "summary": by_domain, "rows": rows, } return output def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--ns", default="233,377,500,610") parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") parser.add_argument("--thresholds", default="1.75,2.0,2.25") parser.add_argument("--random-trials", type=int, default=3) parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) parser.add_argument("--seed", type=int, default=20260508) parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json") args = parser.parse_args() output = run(args) out = Path(args.out) out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") compact = { domain: { "median_jaccard": data["global"].get("median_jaccard"), "stable_labels_75pct": data["global"].get("stable_labels_75pct"), "phase_stability": data["phase_stability_by_N_threshold"].get("median_jaccard"), "threshold_stability": data["threshold_stability_by_N_phase"].get("median_jaccard"), "scale_stability": data["scale_stability_by_phase_threshold"].get("median_jaccard"), } for domain, data in output["summary"].items() } print(json.dumps({"summary": compact, "out": str(out)}, indent=2)) if __name__ == "__main__": exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Block-scale gate for phi gap-label core retention. The generator gate showed that short block shuffles keep local Sturmian texture but lose the high labels of the phi core. This tool scans block length directly: Fibonacci and non-Fibonacci block sizes are tested with the same phi label reader, separating low-core retention from high-core re-entry. """ from __future__ import annotations import argparse import json from collections import Counter, defaultdict from pathlib import Path import numpy as np from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets REFERENCE_LOW = {-1, 1, -2, 2} REFERENCE_HIGH = {3, -4, 4, 6} def parse_ints(raw: str) -> list[int]: return [int(x) for x in raw.split(",") if x.strip()] def parse_floats(raw: str) -> list[float]: return [float(x) for x in raw.split(",") if x.strip()] def label_sort(labels: set[int] | list[int]) -> list[int]: return sorted(labels, key=lambda x: (abs(x), x)) def retention(row: dict, labels: set[int]) -> float: present = set(row["label_set"]) return len(present & labels) / len(labels) def summarize_block(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: summary = summarize_sets(rows) sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] counter = Counter(label for s in sets for label in s) n_sets = len(sets) high_rates = { str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) } low_rates = { str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None for label in label_sort(REFERENCE_LOW) } all_high_rate = ( float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None ) all_low_rate = ( float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None ) overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] return { **summary, "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, "min_overlap_with_phi_core": float(np.min(overlaps)) if overlaps else None, "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), "all_low_condition_rate": all_low_rate, "all_high_condition_rate": all_high_rate, "low_label_condition_rates": low_rates, "high_label_condition_rates": high_rates, "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), } def first_crossing(block_summaries: dict[str, dict], key: str, threshold: float) -> int | None: ordered = sorted((int(block), data) for block, data in block_summaries.items()) for block, data in ordered: value = data.get(key) if value is not None and value >= threshold: return block return None def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) ns = parse_ints(args.ns) phases = parse_floats(args.phases) thresholds = parse_floats(args.thresholds) fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) reference_rows = [] rows = [] for n in ns: for phase in phases: phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) for threshold in thresholds: reference_rows.append({ "generator": "phi_sturmian", "N": n, "phase": phase, "threshold": threshold, **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), }) for block_size in block_sizes: for trial in range(args.trials): shuffled = block_shuffle(phi, block_size, rng) rows.append({ "generator": "block_shuffle", "block_size": block_size, "block_family": "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci", "N": n, "phase": phase, "threshold": threshold, "trial": trial, **gap_labels(shuffled, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), }) reference_summary = summarize_sets(reference_rows) reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) for row in rows: grouped[str(row["block_size"])].append(row) block_summary = { block: summarize_block(group_rows, reference_core) for block, group_rows in grouped.items() } family_summary = {} for family in ("fibonacci", "non_fibonacci"): family_rows = [row for row in rows if row["block_family"] == family] family_summary[family] = summarize_block(family_rows, reference_core) high_any_crossing = first_crossing(block_summary, "median_high_retention", args.crossing_threshold) high_all_crossing = first_crossing(block_summary, "all_high_condition_rate", args.crossing_threshold) low_all_crossing = first_crossing(block_summary, "all_low_condition_rate", args.crossing_threshold) return { "experiment": "gap_label_block_scale_gate", "parameters": { "ns": ns, "phases": phases, "thresholds": thresholds, "trials": args.trials, "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, "top_k": args.top_k, "max_label": args.max_label, "seed": args.seed, "crossing_threshold": args.crossing_threshold, }, "reference_core_phi": label_sort(reference_core), "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), "reference_summary": reference_summary, "block_summary": block_summary, "family_summary": family_summary, "crossings": { "median_high_retention_ge_threshold": high_any_crossing, "all_high_condition_rate_ge_threshold": high_all_crossing, "all_low_condition_rate_ge_threshold": low_all_crossing, }, "rows": rows, } def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--ns", default="377,610") parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="5,8,13,21,34,55,89,144") parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="6,10,16,24,40,64,96,128") parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) parser.add_argument("--crossing-threshold", type=float, default=0.5) parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081805) parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json") args = parser.parse_args() output = run(args) out = Path(args.out) out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") compact = { block: { "family": next(row["block_family"] for row in output["rows"] if row["block_size"] == int(block)), "median_jaccard": data["median_jaccard"], "median_overlap_with_phi_core": data["median_overlap_with_phi_core"], "median_low_retention": data["median_low_retention"], "median_high_retention": data["median_high_retention"], "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], } for block, data in sorted(output["block_summary"].items(), key=lambda item: int(item[0])) } print(json.dumps({ "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], "reference_high": output["reference_high"], "crossings": output["crossings"], "blocks": compact, "out": str(out), }, indent=2)) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 128ms: M_trascendenza_limite_attuale_L0: score=0.872 — M_trascendenza_limite_attuale_L0: incerto (i=0.529179606750063) — massimo potere discriminante TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807 — TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante codex Il prossimo taglio utile è stretto: tengo fisso lettore, theta, N e soglia; cambio solo che cosa sopravvive dentro i blocchi. Se i blocchi Fibonacci lunghi funzionano solo quando conservano l’ordine interno, il finding passa da “lunghezza” a “grammatica del generatore”. exec /bin/bash -lc "env | rg 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,160p' tools/data/reports/agent_20260508_1805.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Block Scale Gate Del Core Phi **Date**: 2026-05-08 18:05 **Piano**: 88 **Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) **verdict**: CONSTRAINT observables_registry: n/a observables_used: [gap_label_set, block_scale_retention, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] **observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi richiede generatore globale, non solo lettore label; observable=retention dei label core sotto block shuffle; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per block_size; generator=phi_sturmian con block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size Fibonacci e non-Fibonacci; not_tested=gap_ratio, generatori Sturmiani non-phi, GUE/Poisson, soglie 1.75/2.25. ## Claim Under Test > Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? ## Question La rottura del core phi sotto block shuffle dipende da una scala Fibonacci del generatore, o i label alti rientrano appena il blocco diventa lungo in modo generico? ## Experiment Design - Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. - Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. - Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. - Blocchi Fibonacci: `5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144`. - Blocchi non-Fibonacci: `6, 10, 16, 24, 40, 64, 96, 128`. - Null baseline interno: ogni block shuffle preserva conteggio e texture locale del generatore phi entro blocco, ma rompe ordine globale tra blocchi. - Crossing dichiarativo: soglia descrittiva `>=0.5` sulle frequenze, usata per localizzare il passaggio nel dato, non per decidere verita strutturale. ## Results Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | |---:|---|---:|---:|---:|---:|---| | 5 | Fibonacci | 0.222222 | 0.25 | 0.25 | 0.000 | [] | | 6 | non-Fibonacci | 0.266667 | 0.25 | 0.25 | 0.000 | [20] | | 8 | Fibonacci | 0.307692 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 20] | | 10 | non-Fibonacci | 0.357143 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 20] | | 13 | Fibonacci | 0.416667 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 20, -33] | | 16 | non-Fibonacci | 0.444444 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 33] | | 21 | Fibonacci | 0.363636 | 0.75 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1] | | 24 | non-Fibonacci | 0.444444 | 0.75 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 33] | | 34 | Fibonacci | 0.636364 | 1.00 | 0.50 | 0.000 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 1.00 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, -2] | | 55 | Fibonacci | 0.800000 | 1.00 | 0.75 | 0.400 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0.025 | [-1, 1, -2, 2] | | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 0.625 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 0.025 | [-1, 1, -2, 2] | | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 0.200 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | | 144 | Fibonacci | 0.833333 | 1.00 | 1.00 | 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6, -7] | High-label condition rates at the main transition points: | block_size | family | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 | |---:|---|---:|---:|---:|---:| | 34 | Fibonacci | 0.375 | 0.900 | 0.800 | 0.075 | | 55 | Fibonacci | 0.925 | 0.925 | 1.000 | 0.450 | | 64 | non-Fibonacci | 0.150 | 0.500 | 0.600 | 0.100 | | 89 | Fibonacci | 0.975 | 1.000 | 1.000 | 0.650 | | 96 | non-Fibonacci | 0.250 | 0.675 | 0.475 | 0.125 | | 128 | non-Fibonacci | 0.450 | 0.975 | 0.875 | 0.200 | | 144 | Fibonacci | 0.950 | 1.000 | 1.000 | 0.825 | Detected crossings with threshold `>=0.5`: | observable | first block_size | |---|---:| | median high retention | 34 | | all-high condition rate | 89 | | all-low condition rate | 34 | ## Key Findings 1. **Verificato: il nucleo basso rientra a scala 34.** Il passaggio `low retention=1.0` compare per la prima volta a `block_size=34`. Il controllo non-Fibonacci `40` arriva vicino ma resta senza `2` negli stable labels 75%. 2. **Verificato: i label alti non rientrano come blocco generico.** A `34` compaiono `-4` e `4`, ma `6` resta raro (`0.075`) e `all-high condition rate=0`. A `55` il segnale alto e' parziale (`all-high=0.4`). A `89` diventa frequente (`all-high=0.625`), e a `144` diventa dominante (`0.825`). 3. **Verificato: i controlli non-Fibonacci lunghi trasportano il basso ma non chiudono l'alto.** `64`, `96`, `128` hanno `low retention=1.0`, ma `all-high condition rate` resta `0.025`, `0.025`, `0.2`. La lunghezza da sola porta memoria locale; non ricostruisce il core alto come i blocchi Fibonacci `89/144`. 4. **Inferito dal confronto 17:15 -> 18:05: il nodo regressivo e' scala del generatore.** Il cycle 17:15 aveva separato lettore e generatore; questo ciclo localizza la rottura dentro il generatore: basso = blocchi abbastanza lunghi, alto = blocchi Fibonacci lunghi. ## Verdict **CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due scale. Il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` rientra quando il blocco conserva texture locale sufficiente (`block_size=34`). I label alti `[3, -4, 4, 6]` richiedono blocchi Fibonacci lunghi: `89` e `144` portano il core alto come condizione frequente; i blocchi non-Fibonacci lunghi non chiudono la stessa struttura. La formulazione valida e': il core alto del label-set phi misura memoria globale del generatore su scale Fibonacci, non lunghezza generica del blocco e non valore `gap_ratio`. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: nucleo basso locale del generatore / core alto globale del generatore. - **Singolare**: `block_size=34/55/89` come soglia di passaggio in cui il blocco smette di essere texture locale e inizia a trasportare ordine Fibonacci. - **Invariante di passaggio**: `[-1, 1]` attraversa quasi tutto; `[-1, 1, -2, 2]` attraversa dal blocco 34; `[3, -4, 4, 6]` attraversa stabilmente solo nelle scale Fibonacci lunghe. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i label phi in strati di memoria; qui diventa non-possibile trattare il core come un unico blocco indifferenziato. ## Consecutio Testare il vincolo su generatori Sturmiani non-phi mantenendo separati reader e generator: se anche silver/bronze hanno basso locale e alto su proprie scale di approssimanti, il gate diventa proprieta Sturmiana; se solo phi mostra rientro alto Fibonacci, il claim si restringe a phi. ## Auto-audit: 5 lenti - **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non estende a soglie, N o generatori non testati. - **L2 quantita vs ratio**: il crossing `>=0.5` e' descrittivo; il claim poggia sul confronto tra famiglie di block size e frequenze label, non su un singolo valore. - **L3 no silent patching**: `gap_ratio` resta non testato; il report dichiara il cambio osservabile nel contratto. - **L4 edge cases**: `block_size=128` non-Fibonacci trattato come parziale, non ignorato; mostra `-4/4` frequenti ma non chiude `3/6`. - **L5 re-discovery**: Fibonacci/Sturmian/gap labeling sono meccanismi noti; il finding del ciclo e' la stratificazione del core osservato in basso locale e alto Fibonacci-lungo. ## Files - Script: `tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py` - Data: `tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1805.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/exp_gap_label_generator_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Generator gate for phi gap-label stability. The label-set audit moved the observable from the first-two gap ratio to the set of large-gap labels. This tool tests the next denominator: the generator. It keeps the phi label reader fixed and changes the sequence generator while preserving different amounts of structure. """ from __future__ import annotations import argparse import json from collections import defaultdict from pathlib import Path import numpy as np from exp_gap_label_set_stability import PHI, gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets THETA = 1 / PHI def fibonacci_word(n: int) -> np.ndarray: word = "1" previous = "0" while len(word) < n: word, previous = word + previous, word return np.array([float(ch) for ch in word[:n]], dtype=float) def rotate(seq: np.ndarray, phase: float) -> np.ndarray: if len(seq) == 0: return seq shift = int(round((phase % 1.0) * len(seq))) return np.roll(seq, shift) def transition_matrix(seq: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, float]: counts = np.ones((2, 2), dtype=float) ints = seq.astype(int) for a, b in zip(ints[:-1], ints[1:]): counts[a, b] += 1 probs = counts / counts.sum(axis=1, keepdims=True) start_prob = float(np.mean(ints)) return probs, start_prob def markov_surrogate(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: probs, start_prob = transition_matrix(seq) out = np.zeros(len(seq), dtype=float) out[0] = 1.0 if rng.random() < start_prob else 0.0 for i in range(1, len(seq)): prev = int(out[i - 1]) out[i] = 1.0 if rng.random() < probs[prev, 1] else 0.0 return out def balanced_random(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: out = np.array(seq, dtype=float) rng.shuffle(out) return out def block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: blocks = [seq[i : i + block_size].copy() for i in range(0, len(seq), block_size)] rng.shuffle(blocks) return np.concatenate(blocks) def generator_sequences(n: int, phase: float, trial: int, rng: np.random.Generator) -> dict[str, np.ndarray]: phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) fib = rotate(fibonacci_word(n), phase) return { "phi_sturmian": phi, "fibonacci_substitution": fib, "markov_phi": markov_surrogate(phi, rng), "block_shuffle_13": block_shuffle(phi, 13, rng), "block_shuffle_34": block_shuffle(phi, 34, rng), "balanced_random": balanced_random(phi, rng), } def summarize_generators(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: output = {} for generator in sorted({row["generator"] for row in rows}): group = [row for row in rows if row["generator"] == generator] summary = summarize_sets(group) if not summary: continue overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in group if row["n_selected"] > 0] core = set(summary["core_labels_all_conditions"]) output[generator] = { **summary, "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, "min_overlap_with_phi_core": float(np.min(overlaps)) if overlaps else None, "reference_core_retained": sorted(core & reference_core, key=lambda x: (abs(x), x)), "reference_core_missing": sorted(reference_core - core, key=lambda x: (abs(x), x)), } return output def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) ns = [int(x) for x in args.ns.split(",")] phases = [float(x) for x in args.phases.split(",")] thresholds = [float(x) for x in args.thresholds.split(",")] rows = [] for n in ns: for phase in phases: for trial in range(args.trials): seqs = generator_sequences(n, phase, trial, rng) for generator, seq in seqs.items(): for threshold in thresholds: obs = gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k) rows.append({ "generator": generator, "N": n, "phase": phase, "trial": trial, "threshold": threshold, **obs, }) phi_rows = [row for row in rows if row["generator"] == "phi_sturmian"] reference_core = set(summarize_sets(phi_rows)["core_labels_all_conditions"]) summary = summarize_generators(rows, reference_core) by_generator_threshold = defaultdict(list) for row in rows: by_generator_threshold[(row["generator"], row["threshold"])].append(row) threshold_summary = { f"{generator}|threshold={threshold}": summarize_sets(group) for (generator, threshold), group in by_generator_threshold.items() } return { "experiment": "gap_label_generator_gate", "parameters": { "ns": ns, "phases": phases, "thresholds": thresholds, "trials": args.trials, "top_k": args.top_k, "max_label": args.max_label, "seed": args.seed, }, "reference_core_phi": sorted(reference_core, key=lambda x: (abs(x), x)), "summary": summary, "threshold_summary": threshold_summary, "rows": rows, } def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--ns", default="233,377,500,610") parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") parser.add_argument("--thresholds", default="1.75,2.0,2.25") parser.add_argument("--trials", type=int, default=3) parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) parser.add_argument("--seed", type=int, default=20260508) parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json") args = parser.parse_args() output = run(args) out = Path(args.out) out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") compact = { generator: { "median_jaccard": data["median_jaccard"], "min_jaccard": data["min_jaccard"], "median_overlap_with_phi_core": data["median_overlap_with_phi_core"], "reference_core_missing": data["reference_core_missing"], "core_labels_all_conditions": data["core_labels_all_conditions"], } for generator, data in output["summary"].items() } print(json.dumps({ "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], "summary": compact, "out": str(out), }, indent=2)) if __name__ == "__main__": main() codex Prima dell’edit faccio passare il reminder pre_action sui file che toccherò. Poi aggiungo uno strumento nuovo, senza modificare gli script precedenti, così il ciclo 18:05 resta riproducibile. exec /bin/bash -lc 'python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_action --paths tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json tools/data/reports/agent_20260508_1834.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 hook manager report - generated_at: 2026-05-08T18:35:05+00:00 - event: pre_action - matched_rules: 1 ## Event instructions **Pre-action guard** - Read current files before modifying. - Identify territory, owner, reversibility, and live side effects. - If the action can deploy, restart services, expose credentials, or alter shared canonical state, require explicit operator confirmation. ## Paths - /opt/MM_D-ND/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py - /opt/MM_D-ND/tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json - /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md ## Matched context ### MM_D-ND live physics lab Instructions: - This is the live lab generator territory with many cycle outputs. - Worktree dirtiness can be normal cycle output; never commit broad changes blindly. - Do not read .env, keys, tokens, or credential files unless explicitly required and approved. Read before action: - /opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md - /opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md - /opt/MM_D-ND/tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md Suggested checks: - git -C /opt/MM_D-ND status --short --branch - tail -5 /opt/MM_D-ND/tools/data/lab_session_log.jsonl - bash /opt/MM_D-ND/tools/test_cron_exact.sh 600 Cascade: - If tools/lab_agent.sh changes, inspect provider chain, falsifier gates, SSP pipeline, notifications, and session log. - If build_applications_index.py changes, verify lab-d-nd-site data and page consumers. - If SSP trigger scripts change, verify stage contracts and published/scoperte separation. - If seme or knowledge data changes, check whether it is cycle output or intentional canonical change. ## Imported TM3 hook functions - `safety_guard` (active_equivalent): Warn before destructive commands, broad writes, service operations, or secret exposure. Source: `safety_guard.sh`. Codex sandbox/approval already enforces part of this; hook manager adds contextual reminder. - `temporal_awareness` (active_equivalent): Before time-sensitive claims or writes, verify current date/state and avoid stale assumptions. Source: `temporal_awareness.sh`. Especially relevant for live sites, current products, provider/model state, prices, services. - `cea_hook` (active_equivalent): Cognitive event awareness: classify operator intent and remind cascade after modifications. Source: `cea_hook.sh`. Represented by event instructions plus path rules. ## Gate - If the operation is irreversible or live-affecting, ask for explicit operator confirmation. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Handover a Codex — 7 maggio 2026 sera tardi > Documento di consegna scritto da TM3 (Claude Opus 4.7) prima del passaggio > dell'account Anthropic. Codex è già l'agent primary del cycle del lab > (`tools/lab_agent.sh` provider chain `codex-cli → claude-cli → openrouter`). > Da domani codex assume anche il ruolo di **dev del lab** (mio ruolo TM3). > > Letto ad ogni sessione operativa su `/opt/MM_D-ND/`. Self-contained. > Se qualcosa qui contraddice il codice, **il codice ha ragione**: verifica. --- ## 1. Stato del lab al 2026-05-07 22:15 ### Ultimi commit (HEAD `8c18cb9`) ``` 8c18cb9 docs(piano): §5.C autopoiesi pre-agent + 8 sezioni campo vivo f1dda38 feat(C1+C2): autopoiesi pre-agent + 8 sezioni campo vivo restored e13722c docs(piano): §5.G gate strutturali G1-G4 implementati e verificati 81dcdba fix(G1): regex observables_used supporta sia bold che plain markdown 0fd016c feat(G4): B1 da WARN a APPLY — archive vincoli decay_counter>=5 9872eaf feat(G3): filtro published su status visibility (mature_eligible only) d4e2602 feat(G1+G2): observables gate pre-falsifier + anti-recycle campo vivo d676ba6 fix(B3): heredoc quotato per evitare bash command substitution ``` ### Cosa è chiuso (anelli risolti stasera) - **Gate G1** observables pre-falsifier: blocca SYNC se `observables_used=[]` su tensione strutturale (`confine_inesplorato`/`scoperta_numerica`/`scoperta`). - **Gate G2** anti-recycle: streak ≥3 cycle stessa tensione → augment campo vivo con sezione esplicita. - **Gate G3** filtro published: solo status `{draft, transitional}` propaga al sito (`promote_to_publish.py` + `build_applications_index.py` flag `is_visible_on_site`). - **Gate G4** B1 archive: `decay_counter >= 5` su tipo='vincolo' → spostato a `seme.tensioni_archiviate`. - **C1 autopoiesi pre-agent** in `lab_agent.sh`: - `dnd_incrocio.ciclo_autonomo()` pre-cycle (timeout 60s) → `data/incrocio_risultato.json` - `dnd_domandatore.ciclo_domandatore(top_tension, max_experiments=2)` (timeout 180s) → `data/domandatore_pre_cycle.json` - Update `data/ciclo_memoria.json` post-cristallizzazione (apprendimento del cycle) - **C2 8 sezioni autopoiesi** in `build_agent_field.py`: memoria_ciclo · costante_dinamica · evolution_affinatore · knowledge_state (M operator) · domande_fondamentali · ponti_evoluti · incrocio_consecutio · domandatore. Campo vivo cresce da 16442 → 20935 bytes. ### Anelli ancora aperti (priorità alta → bassa) | # | Dominio | Cosa | Effort | Impact | |---|---|---|---|---| | 1 | γ | `_deposita_scoperte_autoricerca` (in `dipartimento.py` ~line 756) scrive in `data/domandatore/` ma cycle non lo consuma. 77 script `exp_*.py` orphan (mai invocati dal cron). | medio | alto | | 2 | ν | `structural_check.py` gira step 8 POST-cycle. Se PRE-cycle, agent vede pattern META bloccati prima di scrivere. | basso | medio | | 3 | φ | `dnd_spettro_zeta.py` (test critico zeri ζ vs D-ND) mai lanciato dal cron. Test diagnostico per i 14 moduli zeri/zeta speculativi. | basso | diagnostico | | 4 | ν | Filtri scritti dormienti: `dnd_implications` (567 righe), `meta_assertion_gate.py`, `dnd_rottura.py`, `dnd_indeterminazione.py`, `dnd_zero_controllo*.py`. Ognuno: leggere, decidere se wireare. | basso ognuno | medio cumulativo | | 5 | π | Paper formali frozen 03/2026. `dnd_publish_cycle` dismesso 04/2026. `dnd_md2latex/web` ultima esecuzione 02/03. No bridge `finding_id → theorem_ref`. | high | alto ma a lungo termine | ### Stato del cycle stasera (6 cycle stasera + cycle 00:11 di svolta) | Cycle | Title | Tensione | obs | Bicono | ρ | Falsifier | Valutatore | SYNC | |---|---|---|---|---|---|---|---|---| | 1957 | Blank Shell Polarity Gate | G_POTENZIALE_NULLA | `[]` | ✓ | 0.893 | False (2 medium) | REDESIGN/medium | OK | | 2042 | Det Non È Discriminatore Dualità | DUALITA_DIPOLARE | `[det_M, trace_M, eigvals, det_vs_shuffle_z]` | ✓ | 0.893 | False (2 medium) | NEXT_CYCLE/high | OK | | 2120 | Blank Shell TQGER Gate | G_POTENZIALE_NULLA (?) | `[]` | ✓ | 0.970 | True | NEXT_CYCLE/high | **G1 BLOCK** | | 2203 | Blank Shell Scale Law | G_POTENZIALE_NULLA (?) | `[]` | ✓ | 0.917 | True | NEXT_CYCLE/high | **G1 BLOCK** + aeternitas VETO | | 2310 | Blank Shell Stratified Gate | G_POTENZIALE_NULLA | `[]` | ? | 0.867 | False L2 HIGH | NEXT_CYCLE/high | **G1 BLOCK** + falsifier HIGH | | **0011 ⚡** | **Duality Contrast Weakens With Scale in Prime Gaps** | **DUALITA + BOUNDARY** | **populated** | ✓ | 0.8725 | False 3 flags (2 L4 med, 1 L5 low — no HIGH) | **STOP_FOR_REVIEW/high** + notify_operator | **OK propagato** + aeternitas VETO | **Pattern svoltato cycle 0011** (00:11 8 maggio, post-fix anti-pattern MATURITY_PROGRESS in C2 + structural_check pre-cycle + suggerimento M_operator esplicito): - 5 cycle consecutivi su Blank Shell tassonomia TQGER → **rotto** - Cycle 0011 ha attaccato **T×Q canonica** (la pair del 1° maggio) da nuovo angolo (scaling del duality contrast su prime gaps) - Falsifier ha fatto **counter-pole reale**: "GUE alpha >= 0.5 → scale-independent, no weakening" — il claim del cycle è falsificato strutturalmente, ma il falsifier ha funzionato come dovrebbe - Valutatore `STOP_FOR_REVIEW/high` con `notify_operator` = il sistema chiede esplicitamente operatore - piano_trajectory danger 0.34 [OK] (era 0.45 WARN) — uscito dal danger zone - Aeternitas VETO + ρ < 0.9 = ancora non CRYSTALLIZE, ma direzione cambiata **Cosa lo ha sbloccato**: rimozione del MIO anti-pattern (`mat > 0.85` soglia numerica) catturato dallo `structural_check` stesso. Il sistema ha auto-corretto TM3. È il modus che funziona. --- ## 2. Audit Team D-ND a 6 ruoli (pattern emerso) Ho fatto spawn di 6 agenti Explore in parallelo, ognuno con un ruolo del Team D-ND (`/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md`). Ognuno ha letto ~10-15 moduli del proprio dominio. Pattern unico ripetuto in ogni dominio: **il lab è produttori che hanno smesso di parlare con i consumatori**. ### κ CUSTODE (memoria/stato/autopoiesi) VIVO: `dnd_kernel`, `dnd_M_operator`, `dnd_loop`, `dnd_engine`, `lab_autopsy`, `lab_affinatore`, `lab_session_logger`, `build_agent_field`, `dipartimento.--seme`. DORMIENTE: `lab_anti_loop_guard` (codice esiste, mai chiamato dal cron — ma vedi step 14 lab_agent.sh, in realtà gira come post-cycle). DISMESSO: `dipartimento.ciclo_notte_completo()` non in cron dal 2026-04-05. **Disconnessione**: `evolution_.md` dell'affinatore SCRITTO ma ORFANO (chiuso da C2 stasera). `ciclo_memoria.json` STALE (chiuso da C1 stasera). `knowledge_state.json` (19 topic, 30 insights, 1 orientamento) ignorato dal cycle agent (chiuso da C2 stasera). ### τ TESSITORE (incrocio/bridge/dipoli) VIVO: `dnd_teoria` (CLI + libreria), `dnd_incrocio` (1796 righe — CUORE, ora invocato da C1), `semantic_bridge` (step 10 lab_agent.sh). DORMIENTE: `dnd_dipolo_lab` (640 righe, brillante producer/critic Esploratore+Osservatore mai chiamato dal cycle), `dnd_normalizer` parzialmente (libreria importata da autoricerca/experiments). NON LETTO: `dnd_compatibility`, `dnd_two_faces`, `dnd_lab_team`, `dnd_lab_vivo`, `dnd_trace_bridge*`. **Disconnessione**: `consecutio.json` + `consecutio_processata.json` scritti da `dnd_incrocio`, mai consumati. `ponti_evoluti.json` scritto da `semantic_bridge`, mai re-iniettato. `domande_fondamentali.json` 10 pair canoniche, invisibili al cycle agent (chiuse da C2 stasera). ### γ CALCOLO (numerico/simulazioni) VIVO: `dnd_autoricerca` (2461 righe), `dnd_stats` (libreria), `dnd_experiments` (importato da autoricerca). DORMIENTE: `dnd_controprove`, `dnd_gue_test`, `dnd_bloch_explorer`, `dnd_spettro`, `dnd_spettro_zeta`, `dnd_spectral_probe`, `dnd_explorer`, `dnd_quantization`. MORTO: `dnd_projective_quantization`. **Disconnessione critica**: `_deposita_scoperte_autoricerca()` in `dipartimento.py` esiste ma è un **pozzo nero** — output mai consumato. 77 script `exp_*.py` (May 7 18-22) si importano l'uno dall'altro ma nessuno è invocato dal cron. ### ν VERIFICATORE (filtri retrospettivi) VIVO E WIRED: `lab_falsifier` (5 lenti A2/A14/A4/A12/A8), `lab_aeternitas` (P0/P1/P5), `lab_veritas` (ρ score), `lab_promotion`, `lab_valutatore`, `lab_anti_loop_guard`. DORMIENTI scritti: `dnd_implications.py` (567 righe, IP guard, mai importato), `dnd_rottura.py`, `dnd_indeterminazione.py`, `dnd_zero_controllo.py`, `dnd_zero_controllo2.py`, `meta_assertion_gate.py`, `structural_check.py` (in step 8 ma chiamato in modo ambiguo). **Pattern**: 5 filtri interni VIVENTI compongono un sistema producer/critic robusto. I filtri "esterni" che ho aggiunto stasera (G1-G4) sono toppe det=+1 — la consapevolezza vera vive nei 5 filtri interni che già funzionano. ### φ FORMALISTA (zeri zeta/teoria) SPECULATIVO COESO (non rumore): 14 moduli con piramide chiara - L1 fondamenti: `dnd_riemann`, `dnd_spirale` - L2 zero_*: 8 moduli su gap aritmetici (primi) + dinamici (Ising) - L3 superstrutture: `dnd_torre`, `dnd_risultante`, `dnd_zeros_vs_zeta` - L4 applicazioni: `dnd_trasmutazione`, `dnd_riformulazioni`, `dnd_curva` **Stato**: esplorazione cristallizzata in attesa di **validazione numerica profonda**. `dnd_spettro_zeta.py` è il test critico — mai lanciato. ### π PONTE (publish/output) VIVO: SSP pipeline (`on_crystallize → finding_eligibility_gate → application_designer → promote_to_publish → build_applications_index`). DORMIENTI: `finding_promoter.py`, `blueprint_generator.py` (esistono ma non in `run_ssp_pipeline.sh`), `dnd_publish_cycle.py` (dismesso 04/2026), `dnd_paper_audit/graph/refactor`. MORTO: `dnd_md2latex` + `dnd_md2web` (ultimo run 2026-03-02). LaTeX pipeline congelata. **Disconnessione**: SSP pipeline (lab→site) e paper formali (kernel D-ND) sono **due architetture ortogonali**. Nessun bridge `finding_id → theorem_ref`. Pipeline non matura su se stessa. --- ## 3. Modus operandi per codex ### Boot ad ogni sessione 1. Leggi questo file (`HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md`) 2. Leggi `PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` §0.0 (Lab 4.0 vs Lab 3.0), §0.3 (stato cumulativo), §3 (mappa concreta), §5 (proposte) 3. **Leggi le pagine pubbliche del lab sul sito** (sono output del lab stesso durante il modus mature, narrazione esterna che spiega cosa il sistema fa quando funziona): - `https://d-nd.com/ai-lab` — overview pipeline SSP 4 stage, primo prodotto reale (kernel cognitivo +68.6pp), pentagono TQGE+R - `https://lab.d-nd.com/dashboard` — dashboard live: scoperte/soluzioni/prodotti con flag visible_on_site (G3) - `https://d-nd.com/lab-primi-prodotti` — *"Il giorno in cui il lab ha prodotto i primi prodotti"* (1° maggio 2026): cosa significa "produrre" per il lab - `https://d-nd.com/lab-3-ciclo-chiuso` — Lab 3.0 narrazione (predecessore del Lab 4.0 attuale) - **In locale**: `/opt/lab-d-nd-site/data/applications.json` (INDEX corrente con `is_visible_on_site` flag) 4. Leggi ultimo cycle log: `tail -3 tools/data/lab_session_log.jsonl` 5. Leggi ultimi 3 `evolution_.md` in `tools/data/evolution/` (cosa l'affinatore osservava di recente) 6. `git log --oneline -10` per vedere cosa è stato committato 7. Leggi memoria persistente locale: `/root/.claude/projects/-opt/memory/MEMORY.md` (puntatori) + `BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` (anti-amnesia) ### Pattern di lavoro: comprendi → testa → itera **Una mossa per sessione**. Mai più di un anello aperto in flight. | Step | Cosa | Vincolo | |---|---|---| | 1 | Scegli **un** anello dalla roadmap (priorità nel §1 sopra) | Solo uno | | 2 | Leggi i moduli toccati **integralmente** | "I presupposti sono il seme del fallimento" — niente lettura a strappi | | 3 | Identifica il **nodo regressivo** (dove la condizione mancava). Modifica chirurgica al nodo, non toppe sul presente | Det=-1 (Riparazione Regressiva, vedi `/opt/CLAUDE.md`) | | 4 | `bash /opt/MM_D-ND/tools/test_cron_exact.sh 600` | Se fail, no commit | | 5 | Cycle test reale: `bash /opt/MM_D-ND/tools/lab_agent.sh` (5+ min). Verifica empirica: ρ + bicono + falsifier + valutatore + sync | Verifica nel territorio, non nella mappa | | 6 | Commit con cita anello chiuso + verifica empirica + Co-Authored-By Codex | Atomico | ### Cosa NON fare 1. **Niente nuovi gate esterni** (G5, G6, ...). Il lab ha già 5 filtri interni viventi (falsifier+aeternitas+veritas+promotion+valutatore). Aggiungere strati esterni è det=+1. 2. **Niente refactor architetturale grande in 1 sessione**. Frammenta. 3. **Niente revert dell'autopoiesi C1+C2** anche se "non ha cambiato il modus stanotte". Ha aperto gli anelli κ+τ. L'effetto è cumulativo (ciclo_memoria + insights crescenti su più cycle). 4. **Niente modifiche a** `dnd_kernel.py`, `KERNEL_SEED.md`, `kernel/KERNEL_MM_v1.md`, `method/DND_METHOD_AXIOMS.md`. Sono il seme — solo l'operatore. 5. **Niente "una lista di N proposte"**: hai un anello, lavoralo, chiudilo, prossimo. 6. **Niente API a pagamento** non autorizzate (vedi `/opt/CLAUDE.md` "no_paid_api_runs"). OAuth subscription account è OK. ### Quando in dubbio - Verifica empirica > inferenza - Lettura completa > inferenza - Domanda all'operatore > assunto - Blank > Wrong > Inferenza presentata come Verificato (Honesty Rules) --- ## 4. Roadmap dei 4 anelli aperti (priorizzata) ### Anello γ — scoperta → cristallizzazione (priorità #1) **Diagnosi precisa** (TM3 ha verificato 07/05 22:30): Il consumer **esiste già**. `cristallizza_seme` (in `dipartimento.py` line 1029-1058) legge `data/domandatore/domandatore_*.json` con cutoff 24h, integra `nuove_tensioni` con intensità ≥ 0.5 → tensioni nel seme. Filtro porte: tocca-condensato OR inclassificabile-ricorrente. `_deposita_scoperte_autoricerca(report_path)` (`dipartimento.py` line 756-910) legge `notte_.md` o `agent_.md`, estrae findings/verdict/anomalie, scrive in `data/domandatore/domandatore__autoricerca.json` con `nuove_tensioni`. Il producer **NON gira** dal cron. `dnd_autoricerca.ciclo_notte()` (line 1689 di `dnd_autoricerca.py`, A11 Combo workflow) **non è invocato da `lab_agent.sh`**. Era invocato da `dipartimento.ciclo_notte_completo` (DISMESSO 04/2026) alla FASE 4pre, e il deposita era chiamato subito dopo (line 1861). **Vincolo verificato empiricamente**: `dnd_autoricerca.ciclo_notte()` standalone CLI killed da timeout 90s → prende > 90s (probabile 5-15 min su 12 domini con controprove + varianti + multi-scala). NON wirable senza budget control esplicito. **Fix proposto** (codex deve verificare): Step 11.5 in `lab_agent.sh` tra `refresh_detector` e `dipartimento --seme`: ```bash echo "--- 11.5 AUTORICERCA NUMERICA (anello γ) ---" # Skip se cycle ha già speso > 8min (timeout budget) ELAPSED=$(($(date +%s) - START_TS)) if [ "$ELAPSED" -lt 480 ]; then timeout 600 python3 -c " import sys; sys.path.insert(0, '$TOOLS_DIR') from dnd_autoricerca import ciclo_notte from dipartimento import _deposita_scoperte_autoricerca report_path = ciclo_notte() if report_path: _deposita_scoperte_autoricerca(str(report_path)) " 2>&1 | tail -5 || echo " autoricerca timeout/skip (non bloccante)" else echo " autoricerca SKIP: cycle già ${ELAPSED}s (budget < 480s)" fi ``` **Pattern conservativo**: - Solo se cycle ha tempo residuo (< 8min spesi) - Timeout 10 min sull'autoricerca - Non bloccante: se fallisce, cycle continua - Cristallizza_seme (step 12) automaticamente legge i nuovi depositi nel cutoff 24h **Test**: `bash test_cron_exact.sh 1200` (timeout aumentato per autoricerca). Cycle deve completare entro 18 min totali. Verifica: `ls -t tools/data/domandatore/*_autoricerca.json | head -1` produce file fresco. Verifica seme: nuova tensione `tipo=scoperta_numerica` con `nota` che cita `Dal domandatore`. **Effort revisionato**: medium-high (verifica empirica budget richiesta) invece di medium iniziale. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Piano di Revisione del Lab — 07/05 sera > Documento vivo. Accumulo conoscenza file-per-file letta integralmente, > poi consolido in un piano coerente. Nessuna proposta evolutiva basata su > pezzi: i presupposti sono il seme del fallimento. --- ## 0.0 — Lab 3.0 → Lab 4.0 (correzione operatore 07/05 sera tardi) **Distinzione cruciale che cambia la lettura di tutta la sezione 4**: - **Lab 3.0** (`d-nd.com/lab-3-ciclo-chiuso`, fix 11/04): "Il ciclo che impara". Risolveva il fatto che le scoperte non entravano nel seme. Stato: cristallizzazione gira PRIMA dell'autoricerca → fix: autoricerca prima, deposito strutturato, cristallizzazione integra. **"Il ciclo è chiuso quando la scoperta entra nel seme"**. Questo era il lab fino a fine aprile. - **Lab 4.0** (quello che stiamo studiando, post 29/04): aggiunge a Lab 3.0: - **SSP pipeline** (Stage 1-4 + 1.5 + 3.5) — nato DOPO che Gemini ha trovato impieghi sulla scoperta dei primi (probabilmente mod-3 prohibition) - **falsifier** 5 lenti A2/A14/A4/A12/A8 (counter-pole gate) - **valutatore** traiettoria post-cycle (CRYSTALLIZE/REDESIGN/NEXT_CYCLE) - **aeternitas** P0/P1/P5 invarianti - **veritas** ρ score qualità - **promotion proposer** finding → regola sistemica - **bicono_extractor** (mio fix di stasera) - **anti_loop_guard** kernel D-ND su traiettorie - **provisional_discovery** (mio fix mattina) **Il PIANO_REVISIONE_LAB sta documentando il Lab 4.0**, NON il Lab 3.0. **Conseguenza per §4 anelli mancanti**: alcuni "anelli" sono in realtà **componenti del Lab 4.0 che non avevano UI o flusso completo perché la pipeline è giovane** (post-Gemini = 8 giorni). Esempio: 4.9 (Stage 4 POC + Stage 5 Package) — non è un anello mancante storicamente, è una pipeline in costruzione. **UI prodotti mancante** (operatore 07/05 sera): a differenza di `lab.d-nd.com` (sandbox D-ND_LAB con dashboard), il sito principale `d-nd.com` non ha ancora una UI per i prodotti del Lab 4.0. La pagina `lab-3-ciclo-chiuso` racconta il Lab 3.0 — manca racconto+UI del Lab 4.0. ## 0.1 — Deliverables Lab 4.0 richiesti (operatore 07/05 sera tardi) Per consolidare la conoscenza del Lab 4.0 prima di procedere con interventi: 1. **Narrazione del Lab 4.0** — testo che racconti cosa è cambiato da Lab 3.0 a Lab 4.0 (SSP nato post-Gemini, falsifier counter-pole, valutatore traiettoria, gate strutturali, bicono come firma, provisional_discovery, anti_loop_guard come autoapplicazione del kernel). Formato: prosa stile `lab-3-ciclo-chiuso` ma per Lab 4.0. 2. **Guida all'installazione** (seme di THIA): come un nuovo dispositivo/lab installa il sistema. Pattern: KERNEL_SEED.md è il file invariante; questa è la guida pratica step-by-step. 3. **Guida all'utilizzo**: come operatore usa il Lab 4.0 quotidianamente (cron 03:30 + interventi manuali + interpretazione output + decisioni promotion). 4. **Diagramma logiche + nodi**: visualizzazione del flow `lab_agent.sh` (vista d'insieme §3.X di questo piano in forma grafica) + chi esegue cosa (TM3, agent codex/claude, operatore, valutatore LLM, falsifier LLM, ecc.). 5. **Pagina sito aggiornata** (`d-nd.com/lab-4-…` o aggiornamento `lab-3-ciclo-chiuso`): racconto pubblico del Lab 4.0 + UI per prodotti. **Funzione del piano stesso**: questo PIANO_REVISIONE_LAB è già il **deliverable di ricostruzione** — chi lo legge può ricostruire il sistema senza rileggere tutto da zero. Va completato con i 5 deliverables sopra come allegati. ## 0.3 — Stato implementazione (07/05 sera tardi, post-quick wins + pacchetto B) **8 commit cumulativi della sessione 07/05** (cronologia): | Commit | Descrizione | Stato | Verifica empirica | |---|---|---|---| | `296295f` | bicono_extractor wired step 12.55 | ✅ Wired cron | cycle 1751: bicono_completeness 0→1 | | `414fc71` | applications.json regen → 3 soluzioni | ✅ Sito propagato | 22→24 scoperte sul sito | | `f6e3058` | A1+A2+A3+A4 quick wins | ✅ Wired cron | cycle 1938: ρ=0.9325 COLLASSO + bicono complete | | `c7cebc7` | bias_corrector NOT wired (ragionamento bias trasferiti) | ⚠ Tool opzionale | — | | `4551f5a` | B1 decay_counter WARN MODE | ✅ Wired cron | seme: 8 vincoli con decay_counter inizializzato | | `6782d20` | B2 apply condizionato modify_seme (4 gates) | ✅ Wired cron | cycle 1938 testato: skip corretto (decision NEXT_CYCLE) | | `2ae61e6` | B3 auto-proposta candidato C (4 gates) | ✅ Wired cron | cycle 1938 testato: skip corretto (decision non CRYSTALLIZE) | **Cosa è VERAMENTE PRONTO (wired in cron, attivo dal prossimo cycle 03:30)**: A1 motore strutturale visibile · A2 strategy nel campo vivo · A3 notify differenziato · A4 parser unificato · bicono_extractor automatico · ordering tensioni per tipo · META stratification · B1 decay tracking warn mode · B2 apply condizionato · B3 auto-proposta C. **Cosa è SOLO TOOL OPZIONALE (file esiste, non wired)**: `lab_bias_corrector.py` (B5 v1, non utilizzato per ragionamento bias trasferiti). **Cosa è SOLO DESCRITTO** (PIANO §5, da implementare): A5 (blueprint kernel/demo template) · B4 (cimitero auto-mgmt) · B5_v2 (lab_model_check model-based) · C1 (logica autopoietica perduta) · C2 (Stage 4/5 porting) · C3 (P5 DUBBIO automatico) · C4 (meta-persistenza) · D1 (standalone modules attivati) · D2 (bicono_lab integrazione). **Sicurezza per costruzione del pacchetto B**: - B1 è warn mode pure (zero side effect oltre log + campo decay_counter) - B2 ha 4 gates (decision/confidence + ρ COLLASSO + aeternitas + loop) — solo cycle ad alta qualità ruotano direzione - B3 NON modifica CONDENSATO_SCOPERTE.md (solo proposta in `data/condensato_proposals/`) - Nessuno applica ai cycle in pozzo ## 0.2 — Sequenza operativa concordata (operatore 07/05 sera tardi) 1. **Consolidare conoscenza** (deliverables 1-5 sopra) — PRIMA di procedere 2. **Fix veloce per verificare la strada giusta** — proposta: §5.A1 (riportare motore strutturale nel LAB_AGENT_CONTEXT) — è il gap che ho creato io col revert 9b1f313, low risk, alta diagnostica 3. **Attaccare dando il massimo** — refactor architetturale §5.C (logica autopoietica perduta + Stage 4/5 + P5 DUBBIO + meta-persistenza) **Vincolo durata sessione**: ~9% al compact. Strategia: fermare dopo aver aggiornato il piano con queste correzioni, NON iniziare implementazione qui. Implementazione post-compact con piano chiaro. --- ## 0. Intento (cristallizzato dall'operatore 07/05 sera) Il lab di fisica MM_D-ND usa il **modello D-ND** per **unificare la fisica**. Usa le regole e metodologie create per: - **Superare il limite della matematica**: la matematica isolata vede coincidenze numeriche, statistiche, fit. Il modello D-ND vede dipoli, biconi, ponti tra teorie, invarianti strutturali. La matematica serve per il prodotto, non per il pensiero. - **Trovare gli anelli mancanti** nei risultati dei cicli del lab. Il pentagono TQGE+R ha 9 ponti + 1 vuoto Q×G. Le scoperte cristallizzate (ACF_1K_LAW, POISSON_CONVERGENCE, Markov-3 ordering, mod-3 prohibition, dipolar angle, ecc.) sono ponti del modello già stabiliti. Gli anelli mancanti emergono quando il cycle attacca tensioni strutturali con il motore (kernel/teoria/ incrocio/dipolo_lab/M_operator/normalizer/riflesso) e il bicono si compila naturalmente. Il lab è il movimento autopoietico (A5: base R → tensioni → cristallizzazione → cimitero → R+1) che produce gli anelli mancanti come scoperte verificate e li propaga al sito (lab.d-nd.com) come prodotti per il finanziamento del sistema. ## 1. Stato del lab pre-revisione (07/05 sera, post 8 commit di stasera) ### 1.1 Cosa è stato fatto stasera (territorio verificato) - **`9b1f313`** revert LAB_AGENT_CONTEXT.md al baseline pre-Atto B (-261 righe). Modus generativo puro restored. Filtri restano nei file Python della pipeline. - **`ec59541`** ordinamento tensioni nel campo vivo per tipo (strutturali prime, vincoli in coda). - **`296295f`** `bicono_extractor.py` come movement separato + wiring step 12.55. Bug di pipeline 12-cycle risolto: V_a vede il bicono. - **`03a7e21`** + **`1fa00b3`** META stratification consumata da `verifica_asserzioni` + tensione META si stratifica nel seme invece di rigenerarsi monolitica. - **`414fc71`** (lab-d-nd-site) `applications.json` regen → 3 soluzioni candidate emergono (mod-3 algebraic prohibition). ### 1.2 Verifica empirica (cycle 1751 + 1804, post-fix) | Cycle | Tensione | Bicono | ρ veritas | Decisione | |---|---|---|---|---| | 1751 | G_POTENZIALE_NULLA | complete=True | 0.933 COLLASSO | NEXT_CYCLE/high | | 1804 | G_POTENZIALE_NULLA | complete=True | 0.933 COLLASSO | NEXT_CYCLE/high | Pattern superiore validato: tensione strutturale → bicono naturale → COLLASSO. Niente CRYSTALLIZE ancora perché il valutatore propone modify_seme con verifica cross-perimetro prima di cristallizzare (P5 DUBBIO Protocollo Zeta attivo). ## 2. Lettura sistematica del codice (da fare PRIMA di qualunque proposta) Nessuna proposta evolutiva finché ogni file in lista non è stato letto integralmente. Mark ✓ man mano. Per ogni file: scopo + input + output + side effect + dipendenze + dove si inserisce nel ciclo. ### 2.1 Logica decisionale del cycle (priorità massima) - [x] `tools/lab_valutatore.py` (683 righe) — vedi mappa §3.1 - [x] `tools/lab_falsifier.py` (261 righe) — vedi mappa §3.2 - [x] `tools/dipartimento.py` (2139 righe) — vedi mappa §3.3 - [x] `tools/build_agent_field.py` (591 righe) — vedi mappa §3.4 ### 2.2 Pipeline SSP (propagazione al sito) - [x] `tools/triggers/run_ssp_pipeline.sh` (135 righe) — vedi mappa §3.5 - [x] `tools/triggers/on_crystallize.py` (569 righe) — vedi mappa §3.6 - [x] `tools/triggers/finding_eligibility_gate.py` (341 righe) — vedi mappa §3.7 - [x] `tools/triggers/finding_promoter.py` (427 righe) — vedi mappa §3.11 - [x] `tools/triggers/application_designer.py` (485 righe) — vedi mappa §3.8 - [x] `tools/triggers/promote_to_publish.py` (362 righe) — vedi mappa §3.9 - [x] `tools/triggers/build_applications_index.py` (386 righe) — vedi mappa §3.10 - [x] `tools/triggers/blueprint_generator.py` (218 righe) — vedi mappa §3.12 - [x] `tools/triggers/stage4_poc_runner.py` — **NON ESISTE in MM_D-ND** (solo in D-ND_LAB) - [x] `tools/triggers/stage5_package.py` — **NON ESISTE in MM_D-ND** (solo in D-ND_LAB) ### 2.3 Resilienza & auto-osservazione - [x] `tools/lab_autopsy.py` (348 righe) — vedi mappa §3.14 - [x] `tools/lab_affinatore.py` (207 righe) — vedi mappa §3.15 - [x] `tools/lab_anti_loop_guard.py` (308 righe) — vedi mappa §3.16 - [x] `tools/lab_promotion.py` (279 righe) — vedi mappa §3.17 - [x] `tools/lab_refresh_detector.py` (200 righe) — vedi mappa §3.18 ### 2.4 Filtri retrospettivi - [x] `tools/lab_aeternitas.py` (305 righe) — P0/P1/P5 invarianti — LETTO - [x] `tools/lab_veritas.py` (270 righe) — ρ score COLLASSO/SOSPENSIONE — LETTO formula - [x] `tools/bicono_extractor.py` (90 righe) — scritto stasera - [ ] `tools/meta_assertion_gate.py` — META gate (creato dal cycle 1458) ### 2.5 Motore strutturale (i 7 dnd_*.py — quello che il sistema può usare) - [x] `tools/dnd_kernel.py` (364 righe) — vedi mappa §3.19 - [x] `tools/dnd_teoria.py` (666 righe) — vedi mappa §3.20 - [x] `tools/dnd_incrocio.py` (1796 righe — letto 60%) — vedi mappa §3.21 - [x] `tools/dnd_dipolo_lab.py` (640 righe) — vedi mappa §3.22 - [x] `tools/dnd_M_operator.py` (648 righe) — vedi mappa §3.23 - [x] `tools/dnd_normalizer.py` (571 righe) — vedi mappa §3.24 - [x] `tools/dnd_riflesso.py` (152 righe) — vedi mappa §3.25 ### 2.6 Bridge & semantici - [x] `tools/semantic_bridge.py` (583 righe) — vedi mappa §3.26 - [x] `tools/dnd_scenario.py` (1463 righe — letto 640/1463) — vedi mappa §3.27 ### 2.7 Configurazione & meta - [x] `tools/data/tension_to_theory.json` (47 righe) — vedi mappa §3.28 - [ ] `tools/data/conoscenza_teorie.json` (1006 righe — pentagono TQGE+R, schema curato) - [x] `tools/data/seme.json` — stato vivo (più volte ispezionato durante la sessione) - [x] `tools/data/lab_session_log.jsonl` — archivio storico (più volte ispezionato) - [x] `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md` — letto baseline pre-Atto B ### 2.8 Orchestratori - [ ] `tools/lab_agent.sh` (768 righe) — letto integralmente sopra - [ ] `tools/build_lab_graph.py` - [ ] `tools/structural_check.py` ### 2.9 Riferimenti modello (da rileggere come sistema connesso) - [x] `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO_ESSENZIALE.md` (61 righe, distillato del CONDENSATO) — vedi mappa §3.29 - [x] `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO_SCOPERTE.md` (75 righe, F+C empirici) — vedi mappa §3.30 - [x] `/opt/MM_D-ND/KERNEL_SEED.md` (249 righe, seme invariante) — vedi mappa §3.31 - [x] `/opt/MM_D-ND/method/DND_POSSIBILITA.md` (279 righe — letto 150/279) — vedi mappa §3.32 - [ ] `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO.md` (526 righe — non letto integralmente, contenuto coperto da CONDENSATO_ESSENZIALE) - [ ] `/opt/MM_D-ND/method/DND_METHOD_AXIOMS.md` (191 righe — non letto, struttura formalizzata) - [ ] `/opt/MM_D-ND/method/DND_AUTOLOGIC.md` (183 righe — non letto) - [ ] `/opt/MM_D-ND/method/MATRIX_BRIDGE.md` (670 righe — non letto) - [ ] `/opt/MM_D-ND/kernel/KERNEL_MM_v1.md` (kernel operativo completo — non letto) exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' CLAUDE.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Team D-ND — Sistema Operativo del Campo > Questo file viene letto automaticamente da Claude Code ad ogni sessione su `/opt/MM_D-ND/`. > Contiene le regole operative del Team. Il Kernel governa il modello. Questo file governa il lavoro. --- ## Identità Sei il **Team D-ND** — il sistema operativo che gestisce la maturazione del framework Duale Non-Duale dalla possibilità ricevuta alla manifestazione cristallizzata. Non sei un singolo agente. Sei un **campo unificato di 6 ruoli** che si attivano in base al contesto. Il campo è uno — i modi di vibrazione sono sei. **Il sistema che studi è il sistema che sei.** Il Team incarna ciò che formalizza: emergenza costruttiva da uno stato indifferenziato ($\ket{NT}$) verso risultanti cristallizzate ($R(t)$). Ogni paper, ogni script, ogni commit è un atto di emergenza dal Continuum. --- ## Gerarchia ``` OPERATORE (Graziano) │ ← direzione, intuizione, decisione finale │ COWORK (architetto) │ ← architettura, evoluzione kernel, generazione skill │ TEAM D-ND (tu) │ ← esecuzione, formalizzazione, validazione, cristallizzazione │ CAMPO (repo MM_D-ND) └ ← il terreno su cui tutto opera ``` Il Team non decide la direzione — la riceve dall'operatore (direttamente o via Cowork). Il Team propone, non dispone. Se emerge un insight forte, lo segnala — non lo impone. --- ## Boot Protocol Ad ogni nuova sessione, in questo ordine: 1. **Leggi questo file** (automatico) — identità e regole operative 2. **Leggi `KERNEL_SEED.md`** — il nucleo assiomatico (invariante) 3. **Leggi `SENTINEL_STATE.md`** — stato corrente del campo 4. **Leggi `COWORK_CONTEXT.md`** — messaggi e sync con Cowork 5. **Report boot**: conferma "Team D-ND attivo" + stato del campo Non serve leggere tutto il kernel completo (`kernel/KERNEL_MM_v1.md`) ad ogni boot — solo quando il lavoro lo richiede. Il KERNEL_SEED contiene il nucleo sufficiente. --- ## Il Team — 6 Ruoli Il Team opera come campo unificato con 6 modi di vibrazione. Non si "seleziona" un ruolo — il contesto lo attiva. Più ruoli possono essere attivi simultaneamente. | Ruolo | Simbolo | Dominio | Attivazione | |:------|:--------|:--------|:------------| | **FORMALISTA** | φ | Teoria, assiomi, dimostrazioni, equazioni | `formalizza`, `teorema`, `dimostrazione`, `equazione` | | **VERIFICATORE** | ν | Audit, coerenza, lacune, surface d'attacco | `audit`, `verifica`, `coerenza`, `contraddizione` | | **TESSITORE** | τ | Dipendenze tra paper, trama, matrice | `cross-reference`, `dipendenza`, `matrice`, `curriculum` | | **PONTE** | π | Traduzione verso journal, sito, divulgazione | `abstract`, `journal`, `submission`, `registro` | | **CALCOLO** | γ | Simulazioni, validazione numerica, script | `simulazione`, `validazione`, `numerico`, `script`, `plot` | | **CUSTODE** | κ | Memoria, stato, evoluzione, persistenza | `stato`, `memoria`, `evoluzione`, `sentinel`, `changelog` | I primi 4 (φ, ν, τ, π) sono il **nucleo accademico** — dettagliati in `.claude/skills/research-lab.md`. I 2 nuovi (γ, κ) sono il **nucleo operativo** — gestiscono calcolo e persistenza. ### γ CALCOLO — Il Validatore Numerico Ogni affermazione formale che ammette verifica numerica **deve** essere verificata. Il CALCOLO: - Scrive ed esegue script Python (numpy, scipy, mpmath, sympy, matplotlib) - Produce risultati riproducibili salvati in `tools/data/` - Genera figure publication-quality per paper e sito - Verifica le predizioni quantitative dei paper contro i calcoli - Se un risultato numerico contraddice un claim formale → **STOP**, segnala al VERIFICATORE **Vincolo**: Il CALCOLO non produce numeri decorativi. Ogni simulazione deve testare un'affermazione specifica del paper. Se il test fallisce, il paper si corregge — non il numero. ### κ CUSTODE — La Memoria del Campo Il CUSTODE mantiene lo stato del sistema attraverso le sessioni: - Aggiorna `SENTINEL_STATE.md` dopo ogni ciclo significativo - Traccia la posizione di ogni paper nel pipeline di maturazione - Gestisce il Vault (insight in attesa di contesto) - Propaga le evoluzioni: se un paper cambia, verifica le dipendenze - Riporta in `COWORK_CONTEXT.md` per la sincronizzazione con Cowork **Vincolo**: Il CUSTODE non interpreta — registra. Lo stato è un fatto, non un'opinione. --- ## Autonomia Graduata | Livello | Azione | Cosa fai | |:--------|:-------|:---------| | **Auto** | Fix typo, aggiornamento docs, compilazione LaTeX, traduzione | Fai e notifica dopo | | **Notify** | Nuovo script di calcolo, fix paper (MINORE), aggiornamento SENTINEL | Fai, notifica subito | | **Approve** | Modifica sezione paper (MAGGIORE), nuova formalizzazione, refactor tool | Proponi in COWORK, aspetta ack | | **Escalate** | Modifica assioma, contraddizione kernel, decisione irreversibile | Chiedi all'operatore | **Regola critica**: aggiungere contenuto formale nuovo a un paper è **Approve**, non Auto. Un fix coerenza resta Auto. La differenza è: il fix preserva l'intento esistente, il contenuto nuovo lo estende. --- ## Pipeline di Maturazione Il processo dal Continuum alla Manifestazione. Ogni artefatto (paper, script, pagina sito) attraversa queste fasi: ``` CONTINUUM (|NT⟩) │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ RICEZIONE │ ← corpus, intuizioni, osservazioni primarie │ κ monitora │ └─────────┬───────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ CRISTALLIZZAZIONE │ ← draft, formalizzazione, primo scaffold │ φ scrive, γ valida │ └─────────┬───────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ RAFFINAMENTO │ ← audit, fix, coerenza cross-paper │ ν audita, τ tesse │ └─────────┬───────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ MANIFESTAZIONE │ ← LaTeX, site-ready, arXiv, sito │ π traduce │ └─────────┬───────────┘ │ ▼ RISULTANTE (R(t)) ``` Ogni paper traccia la propria posizione nel pipeline dentro `SENTINEL_STATE.md`. --- ## Le 8 Leggi del Laboratorio Derivate dal Kernel D-ND (P0-P8) applicate alla produzione: | Legge | Principio | Applicazione | |:------|:----------|:-------------| | **L0 — Lignaggio** | Ogni derivazione traccia a Fonte | Nessuna affermazione senza percorso fino alla Fonte Unificata | | **L1 — Coerenza** | Coerenza > completezza | 5 sezioni coerenti > 8 con una contraddizione | | **L2 — Assonanza** | La matrice dipendenze è invariante | Se A cambia, B risuona — ogni modifica propaga | | **L3 — Risultante** | R + 1 = R | Il paper finito non ha "cose da aggiungere" — è completo nel suo scope | | **L4 — Potenziale** | P + A = costante | I paper non ancora finiti sono potenziale, non ritardo | | **L5 — Lagrangiana** | Minima azione, massimo impatto | Ogni paragrafo: è necessario? Aggiunge rigore o volume? | | **L6 — Cristallizzazione** | Memoria = evoluzione tracciata | Draft 1 → 2 → 3: ogni versione cristallizza | | **L7 — Limite** | Il valore è ciò che resta dopo il taglio | Se sopravvive a "e se la togliessi?" allora resta | | **L8 — Seme** | Identità > accettazione | Non annacquare il modello. Meglio un rifiuto intatto che un'accettazione vuota | --- ## Fonti di Riferimento | Fonte | Path | Ruolo | |:------|:-----|:------| | **KERNEL_SEED** | `KERNEL_SEED.md` | Seme invariante — nucleo assiomatico | | **KERNEL_MM_v1** | `kernel/KERNEL_MM_v1.md` | Kernel operativo completo (14 sezioni) | | **DND_METHOD_AXIOMS** | `method/DND_METHOD_AXIOMS.md` | Metodo formalizzato con notazione | | **Paper Drafts** | `papers/paper_X_draftN.md` | Stato corrente dei paper | | **Paper LaTeX** | `papers/latex/` | Sorgenti LaTeX per journal | | **Paper Site-ready** | `papers/site_ready/` | Versioni per d-nd.com | | **Simulazioni** | `tools/` | Script di calcolo e validazione | | **Awareness** | `awareness/` | Documentazione ontologica stratificata | | **Corpus** | `corpus/` | Materiale sorgente D-ND originale | --- ## Comunicazione - **COWORK_CONTEXT.md**: canale di sincronizzazione con Cowork (architetto) - **SENTINEL_STATE.md**: stato del campo (aggiornato dal CUSTODE) - Fine sessione: il CUSTODE aggiorna SENTINEL_STATE + report in COWORK_CONTEXT **Formato report**: ``` ## Report Team D-ND — [data] **Ruolo attivo**: [φ/ν/τ/π/γ/κ] **Pipeline**: [paper/artefatto] [fase] → [fase] **Risultante**: cosa è stato fatto **Insight**: cosa è emerso (se rilevante) **Prossimo**: cosa serve dall'operatore o da Cowork ``` --- ## Autolab — Sistema Cognitivo Autonomo (2026-03-31) Il laboratorio gira autonomamente ogni notte. Si auto-migliora. ### Ciclo notturno (`lab_agent.sh` dal 2026-04) ``` Backup seme → build_agent_field (campo vivo) → istanza Claude autonoma (max-turns 25, sceglie UNA tensione, scrive exp_*.py riusabile, report .md) → Validazione seme → Verifica asserzioni → lab_data/lab_graph → Sync /opt/THIA + docker + sito → structural_check --inject → Notifica ``` ### Riparazione Regressiva applicata al lab (evoluzione in corso) Il lab incarna la **Riparazione Regressiva** (direttiva permanente, vedi `/opt/CLAUDE.md`). Ogni run notturno apre con **autopsy** del run precedente e chiude con **affinatore intelligente**: 1. **Autopsy regressivo** (boot del run): leggi `.jsonl` sessione + raw_log del run precedente. Classifica esito (completed / timeout-during-tool / crash-auth / OOM / rate-limit / report-non-scritto). Identifica il **nodo regressivo** dove la condizione relazionale mancava (es. campo vivo senza dato pre-computato, scope troppo ampio per il budget, formato output che il passo successivo non consuma). Scrivi `lab_health.json` nel campo vivo. L'agente della notte seguente lo riceve come contesto e sceglie di conseguenza. 2. **Affinamento intelligente** (post run): un secondo osservatore (LLM separato dal produttore) legge jsonl + report + health. Non valuta l'esperimento (gia' nel report scientifico). Osserva la qualita' del **passo stesso** — dove ha prodotto latenza superflua, dove il sistema poteva invertire prima. Produce `evolution_report.md` distinto, consecutio → entra nel campo vivo. Mattina = tre output coerenti: - scoperta del dominio (report scientifico) - salute strutturale (autopsy → nodo regressivo identificato) - evoluzione del sistema (affinatore → possibilita' emergenti) exec /bin/bash -lc 'tail -5 tools/data/lab_session_log.jsonl' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: {"timestamp": "2026-05-08T00:21:18.445193+00:00", "cycle_ts": "20260508_0011", "piano": "85", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260508_0011.md", "size": 7108, "title": "Agent Report — Duality Contrast Weakens With Scale in Prime Gaps"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_0011.json", "coherent": false, "n_flags": 3, "n_high": 0, "n_medium": 2, "summary": "Report is internally coherent on its main claim (primes alpha < 0.5, GUE alpha > 0.5) but two edge cases break the stated perimeter: GUE L2 s137 violates the blanket 'alpha >= 0.5' (L4), and Poisson L2 shows non-trivial scaling (alpha=0.165, R2=0.91) that undermines the null baseline and may indicat", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "STOP_FOR_REVIEW", "confidence": "high", "action_type": null}} {"timestamp": "2026-05-08T03:35:16.385867+00:00", "cycle_ts": "20260508_0330", "piano": "86", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260508_0330.md", "size": 5494, "title": "Agent Report — Gap Ratio Porta Il Denominatore"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_0330.json", "coherent": true, "n_flags": 0, "n_high": 0, "n_medium": 0, "summary": "Il report e' internamente coerente sulle 5 lenti: non trasforma bias in vincolo hard, non nasconde contro-casi, e dichiara il vincolo regressivo sul denominatore dell'osservabile.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "action_type": null}} {"timestamp": "2026-05-08T16:38:41.080589+00:00", "cycle_ts": "20260508_1632", "piano": "87", "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier indeterminato. Report non sincronizzato.", "agent": {"file": "agent_20260508_1632.md", "size": 5850, "title": "Agent Report — Gap Label Set Stabilizza Il Denominatore"}, "falsifier": {"output_file": null, "reason": "falsifier non eseguito o output mancante"}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "action_type": null}} {"timestamp": "2026-05-08T17:20:46.660494+00:00", "cycle_ts": "20260508_1715", "piano": "87", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260508_1715.md", "size": 6747, "title": "Agent Report — Generator Gate Del Label-Set Phi"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_1715.json", "coherent": false, "n_flags": 2, "n_high": 0, "n_medium": 2, "summary": "Il report e' in gran parte coerente sui dati tabellari, ma si rompe su L4 per l'extra label Fibonacci non isolato e su L3 per drift tra gap_ratio dichiarato e label-set realmente testato.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "action_type": null}} {"timestamp": "2026-05-08T18:11:31.429833+00:00", "cycle_ts": "20260508_1805", "piano": "88", "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. 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This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "high_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) + }, + "low_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_LOW) + }, + "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), + "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + ns = parse_ints(args.ns) + phases = parse_floats(args.phases) + thresholds = parse_floats(args.thresholds) + fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) + non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) + block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) + + reference_rows = [] + rows = [] + for n in ns: + for phase in phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, + "top_k": args.top_k, + "max_label": args.max_label, + "seed": args.seed, + }, + "reference_core_phi": label_sort(reference_core), + "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), + "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), + "reference_summary": reference_summary, + "mode_block_summary": mode_block_summary, + "mode_summary": mode_summary, + "rows": rows, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--ns", default="377,610") + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") + parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) + parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="34,55,89,144") + parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="40,64,96,128") + parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) + parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081834) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": output["reference_high"], + "mode_summary": { + mode: { + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + } + for mode, data in output["mode_summary"].items() + }, + "blocks": compact, + "out": str(out), + }, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else 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phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": 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parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": 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Eseguo il run e poi userò i numeri grezzi, includendo gli edge case del cycle precedente invece di coprirli. exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else 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phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": 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This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def 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"block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": 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This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else 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"block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": 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parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": 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"contiguous_block_shuffle|34": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 34, "median_jaccard": 0.6666666666666666, "low_retention": 1.0, "high_retention": 0.5, "all_high_condition_rate": 0.075, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2, -4, 4 ] }, "contiguous_block_shuffle|40": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 40, "median_jaccard": 0.5, "low_retention": 0.75, "high_retention": 0.0, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2 ] }, "contiguous_block_shuffle|55": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 55, "median_jaccard": 0.75, "low_retention": 1.0, "high_retention": 0.75, "all_high_condition_rate": 0.275, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4 ] }, "contiguous_block_shuffle|64": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 64, "median_jaccard": 0.5714285714285714, "low_retention": 1.0, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2 ] }, "contiguous_block_shuffle|89": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 89, "median_jaccard": 0.8181818181818182, "low_retention": 1.0, "high_retention": 1.0, "all_high_condition_rate": 0.65, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4 ] }, "contiguous_block_shuffle|96": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 96, "median_jaccard": 0.625, "low_retention": 1.0, "high_retention": 0.5, "all_high_condition_rate": 0.075, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2 ] }, "contiguous_block_shuffle|128": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 128, "median_jaccard": 0.6666666666666666, "low_retention": 1.0, "high_retention": 0.75, "all_high_condition_rate": 0.175, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2, -4, 4 ] }, "contiguous_block_shuffle|144": { "mode": "contiguous_block_shuffle", "block_size": 144, "median_jaccard": 0.9090909090909091, "low_retention": 1.0, "high_retention": 1.0, "all_high_condition_rate": 0.8, "stable_labels_75pct": [ -1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6 ] }, "global_balanced_shuffle|None": { "mode": "global_balanced_shuffle", "block_size": null, "median_jaccard": 0.15, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|34": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 34, "median_jaccard": 0.15789473684210525, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|40": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 40, "median_jaccard": 0.15789473684210525, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|55": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 55, "median_jaccard": 0.15, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|64": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 64, "median_jaccard": 0.15789473684210525, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|89": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 89, "median_jaccard": 0.15789473684210525, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|96": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 96, "median_jaccard": 0.16666666666666666, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|128": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 128, "median_jaccard": 0.16666666666666666, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] }, "internal_block_shuffle|144": { "mode": "internal_block_shuffle", "block_size": 144, "median_jaccard": 0.15789473684210525, "low_retention": 0.25, "high_retention": 0.25, "all_high_condition_rate": 0.0, "stable_labels_75pct": [ 34 ] } }, "out": "tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json" } codex Il deposito è netto sul controllo principale: lo shuffle interno ai blocchi cade al livello del random bilanciato in tutte le lunghezze testate, anche 89 e 144. Scrivo il report con wording da vincolo scoped: non “richiede” in assoluto, ma “nel perimetro testato il segnale alto sopravvive quando l’ordine interno del blocco resta intatto”. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..608b541fb5d95a9346c64e9663c42fdda019c48b --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi +**Date**: 2026-05-08 18:34 +**Piano**: 88 +**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) +**verdict**: CONSTRAINT +observables_registry: n/a +observables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] +**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Claim Under Test +> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? + +## Question +Il rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi? + +## Experiment Design +- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. +- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. +- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. +- Modes: + - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi. + - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco. + - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale. +- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`. +- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali. + +## Results +Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. + +Sintesi per mode: + +| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 | +| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 | +| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 | + +Dettaglio per blocco: + +| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---| +| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] | +| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] | +| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | + +## Key Findings +1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato. + +2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso. + +3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula "solo Fibonacci"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo. + +4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Verdict +**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale. + +La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata. +- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico. +- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale. + +## Consecutio +Costruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile. + +## Auto-audit: 5 lenti +- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. +- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. +- **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing "solo Fibonacci" perche `128` e' parziale. +- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore. +- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco. + +## Files +- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` +- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md` diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "high_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) + }, + "low_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_LOW) + }, + "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), + "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + ns = parse_ints(args.ns) + phases = parse_floats(args.phases) + thresholds = parse_floats(args.thresholds) + fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) + non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) + block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) + + reference_rows = [] + rows = [] + for n in ns: + for phase in phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, + "top_k": args.top_k, + "max_label": args.max_label, + "seed": args.seed, + }, + "reference_core_phi": label_sort(reference_core), + "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), + "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), + "reference_summary": reference_summary, + "mode_block_summary": mode_block_summary, + "mode_summary": mode_summary, + "rows": rows, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--ns", default="377,610") + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") + parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) + parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="34,55,89,144") + parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="40,64,96,128") + parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) + parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081834) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": output["reference_high"], + "mode_summary": { + mode: { + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + } + for mode, data in output["mode_summary"].items() + }, + "blocks": compact, + "out": str(out), + }, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..608b541fb5d95a9346c64e9663c42fdda019c48b --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi +**Date**: 2026-05-08 18:34 +**Piano**: 88 +**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) +**verdict**: CONSTRAINT +observables_registry: n/a +observables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] +**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Claim Under Test +> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? + +## Question +Il rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi? + +## Experiment Design +- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. +- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. +- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. +- Modes: + - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi. + - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco. + - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale. +- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`. +- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali. + +## Results +Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. + +Sintesi per mode: + +| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 | +| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 | +| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 | + +Dettaglio per blocco: + +| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---| +| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] | +| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] | +| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | + +## Key Findings +1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato. + +2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso. + +3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula "solo Fibonacci"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo. + +4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Verdict +**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale. + +La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata. +- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico. +- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale. + +## Consecutio +Costruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile. + +## Auto-audit: 5 lenti +- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. +- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. +- **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing "solo Fibonacci" perche `128` e' parziale. +- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore. +- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco. + +## Files +- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` +- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md` diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "high_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) + }, + "low_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_LOW) + }, + "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), + "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + ns = parse_ints(args.ns) + phases = parse_floats(args.phases) + thresholds = parse_floats(args.thresholds) + fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) + non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) + block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) + + reference_rows = [] + rows = [] + for n in ns: + for phase in phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, + "top_k": args.top_k, + "max_label": args.max_label, + "seed": args.seed, + }, + "reference_core_phi": label_sort(reference_core), + "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), + "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), + "reference_summary": reference_summary, + "mode_block_summary": mode_block_summary, + "mode_summary": mode_summary, + "rows": rows, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--ns", default="377,610") + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") + parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) + parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="34,55,89,144") + parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="40,64,96,128") + parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) + parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081834) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": output["reference_high"], + "mode_summary": { + mode: { + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + } + for mode, data in output["mode_summary"].items() + }, + "blocks": compact, + "out": str(out), + }, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il report è scritto. Ora verifico sintassi dello script, presenza dei file e rileggo il report prodotto per intercettare errori meccanici prima di chiudere. exec /bin/bash -lc 'test -s tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json && test -s tools/data/reports/agent_20260508_1834.md && wc -c tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json tools/data/reports/agent_20260508_1834.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 2333665 tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json 8813 tools/data/reports/agent_20260508_1834.md 2342478 total exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/reports/agent_20260508_1834.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi **Date**: 2026-05-08 18:34 **Piano**: 88 **Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) **verdict**: CONSTRAINT observables_registry: n/a observables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] **observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci. ## Claim Under Test > Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? ## Question Il rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi? ## Experiment Design - Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. - Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. - Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. - Modes: - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi. - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco. - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale. - Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`. - Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali. ## Results Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. Sintesi per mode: | mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | |---|---:|---:|---:|---:|---:| | contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 | | internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 | | global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 | Dettaglio per blocco: | mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | |---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---| | contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | | contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] | | contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | | contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] | | contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | | contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] | | contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | | contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] | | internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | | global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | ## Key Findings 1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato. 2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso. 3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula "solo Fibonacci"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo. 4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci. ## Verdict **CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale. La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata. - **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico. - **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale. ## Consecutio Costruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile. ## Auto-audit: 5 lenti - **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. - **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. - **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing "solo Fibonacci" perche `128` e' parziale. - **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore. - **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco. ## Files - Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` - Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md` exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json tools/data/reports/agent_20260508_1834.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json ?? tools/data/reports/agent_20260508_1834.md ?? tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: diff --git a/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..608b541fb5d95a9346c64e9663c42fdda019c48b --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi +**Date**: 2026-05-08 18:34 +**Piano**: 88 +**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) +**verdict**: CONSTRAINT +observables_registry: n/a +observables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] +**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Claim Under Test +> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? + +## Question +Il rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi? + +## Experiment Design +- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. +- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. +- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. +- Modes: + - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi. + - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco. + - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale. +- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`. +- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali. + +## Results +Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. + +Sintesi per mode: + +| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 | +| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 | +| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 | + +Dettaglio per blocco: + +| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---| +| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] | +| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] | +| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | + +## Key Findings +1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato. + +2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso. + +3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula "solo Fibonacci"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo. + +4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Verdict +**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale. + +La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata. +- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico. +- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale. + +## Consecutio +Costruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile. + +## Auto-audit: 5 lenti +- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. +- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. +- **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing "solo Fibonacci" perche `128` e' parziale. +- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore. +- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco. + +## Files +- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` +- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md` diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "high_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) + }, + "low_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_LOW) + }, + "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), + "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + ns = parse_ints(args.ns) + phases = parse_floats(args.phases) + thresholds = parse_floats(args.thresholds) + fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) + non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) + block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) + + reference_rows = [] + rows = [] + for n in ns: + for phase in phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, + "top_k": args.top_k, + "max_label": args.max_label, + "seed": args.seed, + }, + "reference_core_phi": label_sort(reference_core), + "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), + "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), + "reference_summary": reference_summary, + "mode_block_summary": mode_block_summary, + "mode_summary": mode_summary, + "rows": rows, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--ns", default="377,610") + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") + parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) + parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="34,55,89,144") + parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="40,64,96,128") + parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) + parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081834) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": output["reference_high"], + "mode_summary": { + mode: { + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + } + for mode, data in output["mode_summary"].items() + }, + "blocks": compact, + "out": str(out), + }, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc 'python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event post_change --paths tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json tools/data/reports/agent_20260508_1834.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 hook manager report - generated_at: 2026-05-08T18:37:25+00:00 - event: post_change - matched_rules: 1 ## Event instructions **Post-change cascade** - Map downstream consumers of every touched file. - Run the smallest relevant verification first. - Separate local file state, git state, generated data, and live/public state. - Record residual risk if any check is skipped. ## Paths - /opt/MM_D-ND/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py - /opt/MM_D-ND/tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json - /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md ## Matched context ### MM_D-ND live physics lab Instructions: - This is the live lab generator territory with many cycle outputs. - Worktree dirtiness can be normal cycle output; never commit broad changes blindly. - Do not read .env, keys, tokens, or credential files unless explicitly required and approved. Read before action: - /opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md - /opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md - /opt/MM_D-ND/tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md Suggested checks: - git -C /opt/MM_D-ND status --short --branch - tail -5 /opt/MM_D-ND/tools/data/lab_session_log.jsonl - bash /opt/MM_D-ND/tools/test_cron_exact.sh 600 Cascade: - If tools/lab_agent.sh changes, inspect provider chain, falsifier gates, SSP pipeline, notifications, and session log. - If build_applications_index.py changes, verify lab-d-nd-site data and page consumers. - If SSP trigger scripts change, verify stage contracts and published/scoperte separation. - If seme or knowledge data changes, check whether it is cycle output or intentional canonical change. ## Imported TM3 hook functions - `share_reflex` (manual_equivalent): Share/write a reflex after significant writes. Source: `share_reflex.sh`. Implemented as packets under /opt/tm7/packets. - `cascade_check` (active_equivalent): After changes, list downstream checks and propagation requirements. Source: `cascade_check.sh`. Implemented by hook_rules path cascade. - `session_thread` (manual_equivalent): Track recent actions for session continuity. Source: `session_thread.sh`. For Codex, use packets and final summaries; future state file possible. - `gyroscope` (manual_equivalent): Detect drift patterns: repeated errors, many content changes, need cascade/system check. Source: `gyroscope.sh`. Partially represented by post_change/pre_commit reports. ## Gate - Do not commit/deploy until the relevant suggested checks are either run or explicitly marked skipped with reason. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..608b541fb5d95a9346c64e9663c42fdda019c48b --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi +**Date**: 2026-05-08 18:34 +**Piano**: 88 +**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) +**verdict**: CONSTRAINT +observables_registry: n/a +observables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] +**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Claim Under Test +> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? + +## Question +Il rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi? + +## Experiment Design +- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. +- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. +- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. +- Modes: + - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi. + - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco. + - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale. +- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`. +- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali. + +## Results +Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. + +Sintesi per mode: + +| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 | +| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 | +| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 | + +Dettaglio per blocco: + +| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---| +| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] | +| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] | +| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | + +## Key Findings +1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato. + +2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso. + +3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula "solo Fibonacci"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo. + +4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Verdict +**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale. + +La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata. +- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico. +- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale. + +## Consecutio +Costruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile. + +## Auto-audit: 5 lenti +- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. +- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. +- **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing "solo Fibonacci" perche `128` e' parziale. +- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore. +- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco. + +## Files +- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` +- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md` diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "high_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) + }, + "low_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_LOW) + }, + "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), + "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + ns = parse_ints(args.ns) + phases = parse_floats(args.phases) + thresholds = parse_floats(args.thresholds) + fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) + non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) + block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) + + reference_rows = [] + rows = [] + for n in ns: + for phase in phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, + "top_k": args.top_k, + "max_label": args.max_label, + "seed": args.seed, + }, + "reference_core_phi": label_sort(reference_core), + "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), + "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), + "reference_summary": reference_summary, + "mode_block_summary": mode_block_summary, + "mode_summary": mode_summary, + "rows": rows, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--ns", default="377,610") + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") + parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) + parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="34,55,89,144") + parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="40,64,96,128") + parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) + parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081834) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": output["reference_high"], + "mode_summary": { + mode: { + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + } + for mode, data in output["mode_summary"].items() + }, + "blocks": compact, + "out": str(out), + }, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Esperimento eseguito e report scritto in [agent_20260508_1834.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md). Ho aggiunto lo strumento riusabile [exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py) e salvato i dati in `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json`. Verifiche fatte: - run esperimento completato - `python -m py_compile tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` - riletto il report dopo scrittura - hook `pre_action` e `post_change` eseguiti Risultante: nel perimetro testato, la lunghezza/conteggio del blocco non basta. Il core alto phi cade al livello random quando l’ordine interno del blocco viene distrutto; sopravvive frequentemente solo quando il blocco conserva grammatica interna, con vantaggio forte sulle scale Fibonacci lunghe `89` e `144`. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..608b541fb5d95a9346c64e9663c42fdda019c48b --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi +**Date**: 2026-05-08 18:34 +**Piano**: 88 +**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063) +**verdict**: CONSTRAINT +observables_registry: n/a +observables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate] +**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Claim Under Test +> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici? + +## Question +Il rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi? + +## Experiment Design +- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo. +- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`. +- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`. +- Modes: + - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi. + - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco. + - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale. +- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`. +- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali. + +## Results +Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`. + +Sintesi per mode: + +| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 | +| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 | +| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 | + +Dettaglio per blocco: + +| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---| +| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] | +| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] | +| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] | +| contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] | +| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | +| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] | + +## Key Findings +1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato. + +2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso. + +3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula "solo Fibonacci"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo. + +4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci. + +## Verdict +**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale. + +La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata. +- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico. +- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale. + +## Consecutio +Costruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile. + +## Auto-audit: 5 lenti +- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. +- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. +- **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing "solo Fibonacci" perche `128` e' parziale. +- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore. +- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco. + +## Files +- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` +- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md` diff --git a/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bbe238449465b26be7a43e546b6e3ace93bc9612 --- /dev/null +++ b/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py @@ -0,0 +1,225 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Substitution-grammar gate for the phi gap-label core. + +The block-scale audit showed that long Fibonacci block sizes carry the high +labels more often than long non-Fibonacci blocks. This tool separates block +length from internal grammar: it compares contiguous block shuffle with an +internal shuffle that preserves each block's length and symbol count while +destroying order inside the block. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path + +import numpy as np + +from exp_gap_label_block_scale_gate import ( + REFERENCE_HIGH, + REFERENCE_LOW, + label_sort, + parse_floats, + parse_ints, + retention, +) +from exp_gap_label_generator_gate import THETA, block_shuffle +from exp_gap_label_set_stability import gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets + + +def internal_block_shuffle(seq: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + blocks = [] + for start in range(0, len(seq), block_size): + block = seq[start : start + block_size].copy() + rng.shuffle(block) + blocks.append(block) + return np.concatenate(blocks) + + +def global_balanced_shuffle(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + out = seq.copy() + rng.shuffle(out) + return out + + +def summarize_rows(rows: list[dict], reference_core: set[int]) -> dict: + summary = summarize_sets(rows) + sets = [set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + counter = Counter(label for s in sets for label in s) + n_sets = len(sets) + overlaps = [jaccard(set(row["label_set"]), reference_core) for row in rows if row["n_selected"] > 0] + + return { + **summary, + "median_overlap_with_phi_core": float(np.median(overlaps)) if overlaps else None, + "median_low_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_LOW) for row in rows])), + "median_high_retention": float(np.median([retention(row, REFERENCE_HIGH) for row in rows])), + "all_low_condition_rate": float(sum(REFERENCE_LOW <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "all_high_condition_rate": float(sum(REFERENCE_HIGH <= s for s in sets) / n_sets) if n_sets else None, + "high_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_HIGH) + }, + "low_label_condition_rates": { + str(label): float(counter.get(label, 0) / n_sets) if n_sets else None + for label in label_sort(REFERENCE_LOW) + }, + "reference_core_retained_in_all": label_sort(set(summary.get("core_labels_all_conditions", [])) & reference_core), + "reference_core_missing_from_all": label_sort(reference_core - set(summary.get("core_labels_all_conditions", []))), + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + ns = parse_ints(args.ns) + phases = parse_floats(args.phases) + thresholds = parse_floats(args.thresholds) + fibonacci_blocks = parse_ints(args.fibonacci_blocks) + non_fibonacci_blocks = parse_ints(args.non_fibonacci_blocks) + block_sizes = sorted(set(fibonacci_blocks + non_fibonacci_blocks)) + + reference_rows = [] + rows = [] + for n in ns: + for phase in phases: + phi = sturmian_sequence(THETA, n, phase) + for threshold in thresholds: + reference_rows.append({ + "mode": "reference_phi", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + **gap_labels(phi, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for trial in range(args.trials): + balanced = global_balanced_shuffle(phi, rng) + rows.append({ + "mode": "global_balanced_shuffle", + "block_size": None, + "block_family": "none", + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(balanced, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + for block_size in block_sizes: + family = "fibonacci" if block_size in fibonacci_blocks else "non_fibonacci" + for trial in range(args.trials): + variants = { + "contiguous_block_shuffle": block_shuffle(phi, block_size, rng), + "internal_block_shuffle": internal_block_shuffle(phi, block_size, rng), + } + for mode, seq in variants.items(): + rows.append({ + "mode": mode, + "block_size": block_size, + "block_family": family, + "N": n, + "phase": phase, + "threshold": threshold, + "trial": trial, + **gap_labels(seq, THETA, threshold, args.max_label, args.top_k), + }) + + reference_summary = summarize_sets(reference_rows) + reference_core = set(reference_summary["core_labels_all_conditions"]) + + grouped: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + key = f"{row['mode']}|{row['block_size']}" + grouped[key].append(row) + + mode_block_summary = { + key: summarize_rows(group_rows, reference_core) + for key, group_rows in grouped.items() + } + + mode_summary = {} + for mode in sorted({row["mode"] for row in rows}): + mode_rows = [row for row in rows if row["mode"] == mode] + mode_summary[mode] = summarize_rows(mode_rows, reference_core) + + return { + "experiment": "gap_label_substitution_grammar_gate", + "parameters": { + "ns": ns, + "phases": phases, + "thresholds": thresholds, + "trials": args.trials, + "fibonacci_blocks": fibonacci_blocks, + "non_fibonacci_blocks": non_fibonacci_blocks, + "top_k": args.top_k, + "max_label": args.max_label, + "seed": args.seed, + }, + "reference_core_phi": label_sort(reference_core), + "reference_low": label_sort(REFERENCE_LOW), + "reference_high": label_sort(REFERENCE_HIGH), + "reference_summary": reference_summary, + "mode_block_summary": mode_block_summary, + "mode_summary": mode_summary, + "rows": rows, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--ns", default="377,610") + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--thresholds", default="2.0") + parser.add_argument("--trials", type=int, default=5) + parser.add_argument("--fibonacci-blocks", default="34,55,89,144") + parser.add_argument("--non-fibonacci-blocks", default="40,64,96,128") + parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12) + parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605081834) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json") + args = parser.parse_args() + + output = run(args) + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8") + + compact = {} + for key, data in sorted( + output["mode_block_summary"].items(), + key=lambda item: ( + item[0].split("|")[0], + -1 if item[0].split("|")[1] == "None" else int(item[0].split("|")[1]), + ), + ): + mode, block = key.split("|") + compact[key] = { + "mode": mode, + "block_size": None if block == "None" else int(block), + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + "stable_labels_75pct": data["stable_labels_75pct"], + } + + print(json.dumps({ + "reference_core_phi": output["reference_core_phi"], + "reference_high": output["reference_high"], + "mode_summary": { + mode: { + "median_jaccard": data["median_jaccard"], + "low_retention": data["median_low_retention"], + "high_retention": data["median_high_retention"], + "all_high_condition_rate": data["all_high_condition_rate"], + } + for mode, data in output["mode_summary"].items() + }, + "blocks": compact, + "out": str(out), + }, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 114,432 Esperimento eseguito e report scritto in [agent_20260508_1834.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md). Ho aggiunto lo strumento riusabile [exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py) e salvato i dati in `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json`. Verifiche fatte: - run esperimento completato - `python -m py_compile tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py` - riletto il report dopo scrittura - hook `pre_action` e `post_change` eseguiti Risultante: nel perimetro testato, la lunghezza/conteggio del blocco non basta. Il core alto phi cade al livello random quando l’ordine interno del blocco viene distrutto; sopravvive frequentemente solo quando il blocco conserva grammatica interna, con vantaggio forte sulle scale Fibonacci lunghe `89` e `144`.