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: 019e0baf-0899-7c01-b8e9-1162f2c19ad3 -------- 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_20260509_0741.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 e il contesto operativo prima di scegliere l’esperimento. Verifico anche le direttive permanenti richieste dall’adapter, così il report nasce sul perimetro corretto. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /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`; 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/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-possibile/null. Non lasciare che il falsifier scopra il drift al posto tuo. - **Possibile / non-possibile atomico.** Se formuli cosa diventa possibile, devi formulare anche dove diventa non-possibile: null, contro-perimetro, failure mode o campo in cui il claim cade. Una possibilita' senza il proprio non-possibile non e' ancora dipolo operativo; e' singolarita' simmetrica senza attrito. Nel report questo va dichiarato nel `observable_contract`, nel bicono o in entrambi. - **Osservabili canonici e dedicati.** `observables_used=[]` significa nessun osservabile misurabile, non "nessun osservabile canonico". Se usi un osservabile dedicato/domain-native (`event_type`, `vc_interp`, conteggi exact, Jaccard, span, rate, ecc.), elencalo in `observables_used` e segnala che e' non-canonico. Il gate G1 blocca solo la tassonomia vuota, ma un report maturo deve nominare gli osservabili direttamente. - **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. - **Palette operatoria laterale.** Quando il ciclo rischia deepening locale, leggi `tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md` e scegli 2 o 3 operatori massimo. Gli operatori non sono temi: devono produrre dipolo, punto-zero, baseline e osservabile falsificabile. Se restano semantica o analogia, scartali. - **Adapter cognitivi laterali.** Quando servono nuove strade, leggi `tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md`. Usa YSN per DeltaLink, Cornelius per comprimere un innesco genomico, KSAR per reiterare il kernel emerso. Non adottare personaggi o prompt: estrai enzimi operativi. La sezione `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria nel report; se un adapter non viene usato, scrivi `none` con motivo. - **Archivio enzimi cognitivi.** Se il campo vivo contiene `Archivio enzimi cognitivi`, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve citare almeno una voce `CE-*` usata nella combo, oppure `CE-none:` con un motivo specifico e verificabile. `none` generico non e' valido: significa che il campo semantico e' stato visto ma non metabolizzato. - **Patch non e' invariante.** Una patch, soglia, gate, parser permissivo, fallback o adapter nato per sbloccare un ciclo e' un ponte provvisorio, non una legge del Lab. Prima di rilascio/promozione deve passare audit: quale attrito reale risolve, quale logica difettosa rischia di ritardare, quali presupposti contiene, quando va rifinito o rimosso. Se non conserva informazione utile/minima oltre l'ultima possibilita' del ciclo, taglialo. Non promuovere workaround a invariante senza perimetro, bicono, non-possibile e falsificazione. - **Null label-preserving non e' indipendenza.** Per `V_c`, un null label-preserving accettato deve riportare anche `source_mode` e `hamming_ratio` dalla sequenza Sturmian di riferimento. Se il null passa `Jaccard>=0.75` ma resta vicino alla reference, e' un ponte strutturato: puo' testare reachability del contro-campo, ma non diventa controprova indipendente del boundary finche' la distanza/perimetro non sono adeguati. - **Collasso minimo del ciclo.** A fine ciclo conserva due cose: la direzione come costante angolare potenziale oltre la curva, e il bicono con i due lati possibile/non-possibile attorno al punto-zero. Il resto e' telemetria, scaffold o patch finche' non apre il ciclo successivo. ## 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 exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.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. ## Respiro fuori-tempo — prepara la combo prima della misura La matematica e' la bracciata: formalizza e falsifica. Il respiro avviene sopra la misura: assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Prima di scrivere codice devi creare UNA combo, non un'altra iterazione locale. **Contratto obbligatorio pre-esperimento**: 1. Combo: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione del seme). 2. Dipolo: nomina i due poli e il punto-zero che li rende lo stesso problema. 3. Piano superiore: scegli una lente non puramente numerica (geometria dei campi, algebra, topologia assiomatica, grafo della conoscenza, bicono/dipoli). 4. Proto-ipotesi: scrivi la nuova ipotesi o proto-assioma in linguaggio strutturale prima dei numeri. 5. Possibile/non-possibile: dichiara dove la possibilita' diventa non-possibile, quale null la sfida o quale failure mode la limita. 6. Proiezione: solo dopo scegli osservabile, perimetro, null e misura. Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank. **Materiale incrocio disponibile per combo**: - TxQ: matrice densita / TxG: temperatura di Hawking · perno=T · teorie=G,Q,T - TxQ: matrice densita / TxE: funzione di partizione EM · perno=T · teorie=E,Q,T - TxQ: matrice densita / TxR: gas relativistico · perno=T · teorie=Q,R,T - TxQ: matrice densita / QxE: atomo di idrogeno · perno=Q · teorie=E,Q,T **Grafo conoscenza**: Q=12, T=7, G=6, E=4, R=4 **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson ## Palette operatoria laterale — sorgenti da triturare Usa questa palette solo nella fase di respiro fuori-tempo. Scegli pochi operatori, crea una combo, poi proietta un osservabile. Non trasformarla in lista di temi. # Palette operatoria espansa del Lab Scopo: dare al Lab sorgenti laterali per creare combo prima della misura. Questa palette non e' una lista di temi da confermare. E' un deposito di operatori da triturare con assiomi D-ND, dipoli, grafo, incrocio teorie e tensione corrente. Regola d'uso: 1. Scegli 2 o 3 operatori al massimo. 2. Incrociali con almeno un assioma D-ND e una tensione del seme. 3. Nomina il dipolo e il punto-zero. 4. Dichiara la baseline nota piu' vicina. 5. Proietta un osservabile che possa falsificare la combo. 6. Non usare un operatore se produce solo linguaggio, analogia o conferma. Anti-tautologia: - Non partire da phi, gap label, GUE o Poisson se sono gia' nel ciclo precedente. Usali come controllo o campo di proiezione, non come sorgente. - Se un operatore e' matematico, chiedi prima quale qualita' strutturale manifesta: simmetria, connessione, curvatura, flusso, vincolo, misura, memoria, transizione, gauge, bordo, singolare. - Se un operatore e' fisico, chiedi quale dualita' D-ND apre: continuo/discreto, locale/globale, misurato/non-misurato, campo/particella, simmetria/rottura, deterministico/statistico, reversibile/irreversibile. ## Fasce di triturazione ### 1. Geometria differenziale e gravita' Operatori: - metrica; - connessione; - geodetica; - curvatura di Riemann; - Ricci tensor / Ricci scalar; - tensore di Einstein; - geodesic deviation; - torsione; - forma volume; - orizzonte; - singolarita'; - causal cone. Dipoli utili: - curvatura locale / vincolo globale; - geodetica / deviazione; - metrica data / metrica emergente; - orizzonte come bordo / orizzonte come lettore; - singolare fisico / singolare di coordinate. Controlli: - metrica costruita dal dato vs metrica predittiva; - shuffle che preserva distribuzione ma distrugge ordine; - confronto con spazio piatto, de Sitter, anti-de Sitter, random metric. Attenzione: - Ricci calcolato da una metrica definita sul dato puo' essere tautologico. Il contenuto vive nel null test o nella predizione fuori costruzione. ### 2. Gauge, connessioni e campi Operatori: - potenziale; - campo; - curvatura di gauge; - holonomy; - Wilson loop; - fibrato; - sezione; - fase; - Berry phase; - parallel transport; - rottura di simmetria; - Higgs-like mechanism come transizione di stato. Dipoli utili: - potenziale / campo; - fase locale / invariante globale; - gauge libero / osservabile vincolato; - trasporto / memoria; - simmetria / rottura. Controlli: - gauge transform che conserva osservabile; - loop chiuso vs cammino aperto; - fase random vs fase strutturata; - holonomy nulla vs non nulla. ### 3. Spazi quantistici e misura Operatori: - sfera di Bloch; - matrice densita'; - proiettore; - entanglement entropy; - commutatore; - non-commutativita'; - POVM; - decoerenza; - weak measurement; - operator algebra; - spettro di Hamiltoniana. Dipoli utili: - stato puro / stato misto; - osservabile / non-commutante; - misura / disturbo; - sovrapposizione / decisione; - entanglement / separabilita'. Controlli: - random unitary; - stati separabili; - base ruotata; - noise controllato; - spectrum-preserving shuffle. Nota: - Bloch e' buono quando serve un punto-zero geometrico tra poli. Non usarlo solo per disegnare dualita': deve produrre un osservabile. ### 4. Equazioni differenziali, flussi e stabilita' Operatori: - ODE; - PDE; - flusso di gradiente; - Hamiltonian flow; - Lagrangian / action; - fixed point; - biforcazione; - attractor; - Lyapunov exponent; - Riccati equation; - heat equation; - wave equation; - diffusion equation; - reaction-diffusion; - renormalization flow. Dipoli utili: - flusso / punto fisso; - stabilita' / instabilita'; - reversibile / dissipativo; - locale / propagato; - biforcazione / continuita'. Controlli: - perturbazione iniziale; - time reversal; - noise injection; - random field; - stesso spettro, diversa dinamica. ### 5. Topologia assiomatica e forme globali Operatori: - omotopia; - omologia; - coomologia; - indice; - winding number; - Euler characteristic; - Betti numbers; - persistent homology; - Morse theory; - boundary operator; - cobordism; - sheaf / cosheaf; - topos-like viewpoint. Dipoli utili: - bordo / interno; - buco / ponte; - classe globale / rappresentante locale; - singolare / regolare; - persistente / transitorio. Controlli: - filtrazione random; - graph rewiring; - stesso grado, topologia diversa; - rumore che conserva statistiche locali. ### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni Operatori: - gruppo; - anello; - modulo; - campo; - algebra di Lie; - rappresentazione; - carattere; - spettro; - autovalore; - commutatore; - categoria; - funtore; - limite / colimite; - dualita'; - adjunction. Dipoli utili: - elemento / struttura; - rappresentazione / invariante; - commutativo / non-commutativo; - locale / universale; - oggetto / morfismo. 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 codex Il campo punta esplicitamente al null label-preserving per `V_c`: prima rendere il generatore surrogate accettabile, poi soltanto dopo GUE/Poisson. Ora leggo seme, direttive one-shot e memoria condivisa recente, poi eseguo lo scenario come richiesto dal contesto. exec /bin/bash -lc "sed -n '261,620p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Controlli: - trasformazioni che preservano invarianti; - rappresentazioni non equivalenti; - generatori non-phi; - algebra random con stesso ordine. ### 7. Informazione, termodinamica e irreversibilita' Operatori: - entropia; - mutual information; - KL divergence; - Fisher information; - free energy; - partition function; - Landauer bound; - fluctuation theorem; - entropy production; - temperature; - phase transition; - non-equilibrium steady state. Dipoli utili: - informazione / calore; - reversibile / irreversibile; - equilibrio / non-equilibrio; - misura / costo; - memoria / dissipazione. Controlli: - surrogate con stessa distribuzione; - block shuffle; - time shuffle; - temperature sweep; - finite-size scaling. ### 8. Random matrix, spettri e caos Operatori: - GUE; - GOE; - GSE; - Poisson; - Brody parameter; - number variance; - spectral rigidity; - spacing ratio; - spectral form factor; - unfolding; - eigenvector localization; - mobility edge. Dipoli utili: - repulsione / indipendenza; - ordine spettrale / caos; - locale / lungo raggio; - spettro / autovettore; - universale / dominio-specifico. Controlli: - Poisson synthetic; - GUE synthetic; - same density random; - unfolding alternative; - finite-size sensitivity. Nota: - GUE/Poisson e' spesso un piano di proiezione, non una sorgente. Se diventa sorgente, il ciclo rischia di confermare la propria tassonomia. ### 9. Grafi, reti e conoscenza Operatori: - Laplacian; - graph spectrum; - centrality; - community; - cut; - flow; - hitting time; - random walk; - PageRank-like operator; - curvature on graphs; - Ollivier-Ricci curvature; - Forman-Ricci curvature; - motif; - hypergraph; - simplicial complex. Dipoli utili: - nodo / bordo; - path / cut; - hub / vuoto; - locale / globale; - grafo / ipergrafo. Controlli: - degree-preserving rewiring; - edge shuffle; - random graph; - same community size, different topology. ### 10. Campi continui, onde e modi Operatori: - Fourier mode; - wavelet; - Green function; - propagator; - dispersion relation; - soliton; - mode locking; - resonance; - interference; - standing wave; - boundary condition; - eigenmode. Dipoli utili: - onda / particella; - propagazione / vincolo; - risonanza / rumore; - modo locale / modo globale; - bordo / spettro. Controlli: - phase randomization; - same PSD surrogate; - boundary swap; - mode deletion; - noise floor. ### 11. Computazione, logica e sistemi formali Operatori: - automa cellulare; - Turing machine; - lambda calculus; - rewriting system; - proof search; - fixed point theorem; - diagonalization; - incompleteness; - type system; - modal logic; - paraconsistent logic; - category semantics. Dipoli utili: - regola / esecuzione; - decidibile / indecidibile; - sintassi / semantica; - prova / modello; - locale computabile / globale emergente. Controlli: - random rule; - same complexity class; - symbolic perturbation; - grammar shuffle; - proof trace vs output trace. ### 12. Materia condensata, fasi e difetti Operatori: - Ising model; - percolation; - renormalization group; - order parameter; - correlation length; - topological defect; - domain wall; - crystal / quasicrystal; - band gap; - Chern number; - Anderson localization; - phase diagram. Dipoli utili: - fase / transizione; - ordine / disordine; - locale / correlato; - gap / banda; - difetto / struttura. Controlli: - critical vs off-critical; - lattice shuffle; - disorder sweep; - boundary condition swap; - finite-size scaling. ### 13. Cosmologia e scale Operatori: - scale factor; - horizon problem; - inflation-like expansion; - cosmological constant; - causal structure; - conformal time; - redshift; - density perturbation; - power spectrum; - large-scale structure. Dipoli utili: - locale / cosmico; - tempo proprio / tempo conforme; - espansione / vincolo; - fluttuazione / struttura; - orizzonte / informazione. Controlli: - scale-free surrogate; - random phase spectrum; - same power spectrum, different phase; - horizon cutoff sweep. ### 14. Biologia matematica e autopoiesi Operatori: - reaction network; - autocatalysis; - homeostasis; - morphogenesis; - fitness landscape; - replicator dynamics; - error threshold; - regulatory network; - attractor landscape; - active inference. Dipoli utili: - organismo / ambiente; - vincolo / adattamento; - memoria / mutazione; - autonomia / dipendenza; - forma / processo. Controlli: - network rewiring; - mutation sweep; - resource randomization; - same topology, altered dynamics. ### 15. Linguaggio, semantica e trans-semantico Operatori: - embedding; - grammar; - semantic drift; - analogy; - contradiction graph; - entailment; - frame; - metaphor collapse; - signifier / referent; - compression; - latent space; - concept lattice. Dipoli utili: - segno / cosa; - sintassi / funzione; - significato / uso; - nome / operatore; - analogia / isomorfia. Controlli: - paraphrase shuffle; - concept ablation; - synonym substitution; - frame inversion; - human-readable claim vs executable operator. Nota: - "Trascendere la semantica" qui significa passare da parola a operatore: un concetto conta solo se diventa differenza osservabile, vincolo, trasformazione o ponte. Se resta descrizione, non entra nel ciclo. ## Meta-combo consigliata per il prossimo ciclo Direzione corrente: confine come terzo incluso operativo sui domini GUE/Poisson/non-phi. Possibile risultante da respirare: - D-ND: terzo incluso come punto-zero tra repulsione e indipendenza. - Operatori: graph curvature + spectral rigidity + non-phi generator control. - Dipolo: core congiunto / residuo singolo. - Punto-zero: confine prima che venga classificato GUE o Poisson. - Proiezione: cercare un osservabile che cambia quando cambia la geometria del boundary, non solo quando cambia il label-set o la statistica locale. Non e' istruzione obbligatoria. E' un esempio di come usare la palette senza scivolare in lista o conferma. ## Adapter cognitivi laterali — YSN / Cornelius / KSAR Usali come enzimi del respiro fuori-tempo: DeltaLink, innesco genomico, reiterazione semantica, filtro avversariale e Vault. Non copiarne l'identita': trasformali in dipolo, punto-zero e osservabile. Nel report la sezione `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria: se non usi adapter o archivio CE, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. # Adapter cognitivi laterali del Lab Fonte: - `kernel/reference/MMSP1/System_Prompt_Yi_Synaptic_Navigator_YSN_v4_0.md` - `kernel/reference/metaprompt_in_sviluppo/Cornelius-v2_0_Innesco_Genomico.md` - `kernel/reference/Kernel_Semantico_Autopoietico_Reiterativo_KSAR.md` - `tools/data/lab_logiche_corpus.md` Scopo: usare YSN, Cornelius e KSAR come operatori cognitivi del Lab senza trasformare il Lab in un prompt archetipico. Il Lab resta D-ND: assiomi, dipoli, bicono, grafo, misura, falsificazione. Questi adapter servono a trovare strade laterali, comprimere l'intento e rendere reiterabile il kernel emerso da un ciclo. ## Regola primaria Ogni contaminazione deve diventare una forma verificabile: ```text contaminazione cognitiva -> DeltaLink / gene / anomalia -> dipolo + punto-zero -> proto-ipotesi -> osservabile + controllo -> falsifier / Veritas / Aeternitas ``` Se resta stile, personaggio, mitologia, analogia o motivazione verbale, non exec /bin/bash -lc "sed -n '261,620p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: **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 - Non iniziare dalla matematica. La matematica e' bracciata: formalizza, misura, falsifica. Prima respira sopra la misura: combo, assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Se la misura genera la domanda, sei dentro la tautologia. ## Formato report ```markdown # Agent Report — TITOLO **Date**: YYYY-MM-DD HH:MM **Piano**: N **Tension explored**: ID (intensità) observables_used: [nomi osservabili canonici o domain-native] - usa [] solo se non hai misurato nulla **observable_contract**: claim=; observable=; operator=; generator=; denominator=; non_possible=; not_tested= ## Respiro fuori-tempo (Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.) - **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme) - **Dipolo / punto-zero**: i due poli, il possibile/non-possibile e il punto in cui la dualita' si annulla - **Piano superiore**: geometria dei campi / algebra / topologia assiomatica / grafo conoscenza / bicono-dipoli - **Operatori laterali scelti**: 2 o 3 elementi da `tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md` e perche' entrano nella combo - **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius, passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none` generico non basta. - **Proto-ipotesi**: nuova ipotesi o proto-assioma strutturale, prima dei numeri - **Proiezione**: perche' l'osservabile scelto manifesta quella combo ## Claim Under Test > Il claim proiettato dalla combo, non il residuo locale del ciclo precedente ## Question La domanda che hai formulato dopo il respiro fuori-tempo ## Experiment Design - Metrica, scope, null baseline, N campioni - Come la misura serve la combo: cosa della proto-ipotesi puo' sopravvivere o cadere - Contratto osservabile-operatore: claim, osservabile, operatore, generatore, denominatore/perimetro, non_possible/null, 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 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 "if [ -f tools/data/operator_directive.md ]; then sed -n '1,220p' tools/data/operator_directive.md; else true; fi" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-09T07:10:25.114715", "piano": 99, "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 (2026-05-08T21:21). \n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ###########", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "porta": "domandatore", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "confine", "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 (2026-05-09T03:30). 0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= ", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "rottura", "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": "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": "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 (2026-05-08T21:21). phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n ", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "duale", "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 (2026-05-09T03:30). Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.25", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (5x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "porta": "domandatore", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "dominio", "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 (2026-05-09T06:37). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", "condensato_ref": "A12", "condensato_motivo": "Overlap termini con A12 (3 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "scala", "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": "simmetria_sospetta", "id": "META", "claim": "11/11 PASS stratificato: 4 alto rischio tautologico, 6 data-independent", "intensità": 0.3, "nota": "Stratificazione META applicata via meta_assertion_gate (cycle 1458). Non chiude — apre sotto-tensioni per gate_class.", "condensato_ref": "A4,A12,C2", "porta": "verify_assertions_META_STRATIFIED", "stratificato": true, "n_high_tautology": 4, "n_data_independent": 6, "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa" } ], "tensioni_archiviate": [ { "id": "OBSERVABLE_REGISTRY", "tipo": "vincolo", "claim": "Ogni script che usa observables canonici (SR, SR2, L1, L2, triple_var) deve importare la definizione da tools/observables_registry.py. Varianti devono usare nomi distinti (SR_local_rigidity, triple_var_normalized) — niente shadowing del nome canonico. Ogni report deve dichiarare 'observables_registry: VERSION' nel header.", "intensita": 1.0, "porta": "infrastructure", "manuale": true, "condensato_ref": "A14,A8", "origine": "cristallizzato 06/05 dalla consecutio del cycle 20260506_0625 (autopoietico self-finding)", "added_at": "2026-05-06T07:03:58.213606+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125250", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "id": "PERTURBATION_DENOMINATOR_GATE", "tipo": "vincolo", "claim": "La dimensionalita di perturbazione va riportata solo insieme a PC2, versione observables_registry e gate original-vs-shuffle per osservabile. Nel perimetro 20260506_1941, Poisson e shuffle-primi producono rank_all ~1.8-2.0 con denominatori deboli; dopo gate abs(z)>=2 il rank stabile torna vicino a 1. Rank PCA non gated non e evidenza strutturale.", "intensita": 0.95, "porta": "META_BOUNDARY", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260506_1941: perturbation rank size curve canonical observables", "added_at": "2026-05-06T19:41:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125262", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", "tipo": "vincolo", "claim": "I claim GUE/Poisson boundary devono riportare layer map: versione observables_registry, lista osservabili canonici, z original-vs-shuffle per osservabile, set endpoint-stable, e finestra/layer con margine classificatorio ambiguo. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0330, il confine GUE-Poisson e beta 0.3-0.4: margine 0.070-0.083, ambiguous fraction 0.812-0.875, mentre gli osservabili stabili collassano da ~3.3 a 1.6. Il polo Poisson e classificabile ma denominator-weak.", "intensita": 0.93, "porta": "META_BOUNDARY", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_0330: synthetic GUE-Poisson mixture layer gate", "added_at": "2026-05-07T03:30:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125266", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "ORDER_DENOMINATOR_GATE", "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", "intensita": 0.92, "porta": "META", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", "added_at": "2026-05-07T09:01:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125269", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "META_ASSERTION_GATE", "claim": "Il PASS 11/11 della verifica non e un denominatore unico. Nel perimetro agent_20260507_1458, 6/11 test passano anche senza tools/data; 5/11 dipendono da fixture o contesto; 4/11 PASS sono algebra/same-rule ad alto rischio tautologico. La tensione META va riportata con gate_class, no_data_status e data_dependency per test.", "intensita": 0.88, "manuale": true, "porta": "META", "condensato_ref": "A4,A8,A12,C2", "origine": "cycle agent_20260507_1458: meta_assertion_gate su dipartimento.py verifica_asserzioni", "added_at": "2026-05-07T14:58:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125271", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "DUALITA_DET_DENOMINATOR_GATE", "claim": "Nel perimetro transfer-matrix dei gap primi agent_20260507_2042, det(M) non e discriminatore primario della dualita: il reale resta negativo ma vale ~-0.39, non -1, e lo shuffle con stessa marginale resta negativo (~-0.38..-0.37). La parte informativa e lo scarto reale-vs-shuffle, forte nelle scale basse/intermedie (z=-2.5..-4.4) e debole alla finestra p~5.0e7 (z=-0.97). Formulare DUALITA come supporto ordinato contro null, non come tassonomia diretta det=-1/det=+1 del fit lineare.", "intensita": 0.86, "manuale": true, "porta": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA", "condensato_ref": "A2,A4,A10,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_2042: det_drift transfer-matrix sui gap primi", "added_at": "2026-05-07T20:42:00+00:00", exec /bin/bash -lc 'ls -t shared_memory/*.md 2>/dev/null | head -10' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md shared_memory/README.md 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 '1,220p' 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 '261,620p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125273", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_UNDERLAY_HINGE_GATE", "claim": "Nel perimetro TQGE operator-taxonomy agent_20260507_1751, G non e vertice globale sotto tutto: Q, G ed E hanno tutti entropia di modo 1.584963. G e il solo hinge osservato dove QG blank e GE real_sourcing si incontrano; i triangoli vuoti sono TQG e QGE, mentre TGE e TQE restano pieni. La consecutio e misurare l'operatore di deposito Q->G come passaggio blank-to-source, non cercare un ponte QG generico.", "intensita": 0.84, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_1751: tqge_underlay_gate su tassonomia operatori TQGE", "added_at": "2026-05-07T17:51:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125275", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_BLANK_TO_SOURCE_FACE_GATE", "claim": "Nel perimetro TQGE operator-taxonomy agent_20260507_1804, l'operatore di deposito Q->G non e un ponte QG generico: e la faccia QGE. QG porta il blank, GE porta real_sourcing, QE porta gauge_phase; TQG contiene lo stesso blank ma resta senza sorgente. L'orientabilita blank-to-source generica e frequente nel null count-preserving (p=0.8), quindi il claim valido e scoped alla localizzazione QGE, non a una rarita statistica.", "intensita": 0.83, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_1804: blank_to_source_hinge su facce TQGE", "added_at": "2026-05-07T18:04:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125277", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_TRIADIC_DEPOSIT_GATE", "claim": "Nel perimetro TQGE operator-taxonomy agent_20260507_1938, il deposito Q->G va formulato come gate triadico di faccia: QGE contiene blank + gauge_phase + real_sourcing. Il contatto binario blank + real_sourcing e denominator-weak nel null count-preserving (p=0.8); la faccia triadica esiste nel null con p=0.2 e QGE specifica con p=0.05. Il claim valido e localizzazione del denominatore nel catalogo TQGE osservato, non rarita universale.", "intensita": 0.82, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_1938: triadic_deposit_gate su facce TQGE", "added_at": "2026-05-07T19:38:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125279", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "G_BLANK_SHELL_POLARITY_GATE", "claim": "Nel perimetro TQGE operator-taxonomy agent_20260507_1957, il deposito Q->G va formulato come polarita del guscio blank: il lato QG apre TQG inerte (blank + wick_time + wick_time) e QGE depositante (blank + gauge_phase + real_sourcing). La polarizzazione astratta del guscio compare nel null count-preserving con p=0.2; l'assetto osservato QG/QGE/TQG compare con p=0.0167. Il claim valido e localizzazione di guscio, non rarita universale ne faccia QGE isolata.", "intensita": 0.81, "manuale": true, "porta": "G_POTENZIALE_NULLA", "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14", "origine": "cycle agent_20260507_1957: blank_shell_polarity_gate su facce incidenti al blank TQGE", "added_at": "2026-05-07T19:57:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125281", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "DUALITY_SCALE_CONTRAST", "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0011, il contrasto di dualita (real-vs-shuffle z-score) per i gap primi scala come z ~ N^alpha con alpha(SR)=0.39+/-0.01, alpha(L1)=0.32+/-0.03, alpha(triple_var)=0.37+/-0.03 — tutti sotto 0.5 (effetto si indebolisce con la scala). GUE ha alpha >= 0.5 (effetto costante o crescente). Il discriminatore tra primi e GUE e l'esponente alpha, non il valore dell'osservabile a scala fissa. Seed check (42/137) conferma. L2 borderline (alpha~0.5, non discriminante).", "intensita": 0.88, "manuale": true, "porta": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA", "condensato_ref": "A2,A9,A10,F5,C2", "origine": "cycle agent_20260508_0011: duality_scale_contrast su 200K gap primi vs GUE vs Poisson", "added_at": "2026-05-08T00:18:55+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125285", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "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": 5, "archived_at": "2026-05-08T19:15:15.726696", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 89 }, { "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": 5, "archived_at": "2026-05-08T19:15:15.726716", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 89 }, { "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": 5, "archived_at": "2026-05-08T19:15:15.726721", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 89 }, { "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": 5, "archived_at": "2026-05-08T19:15:15.726725", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 89 }, { "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": 5, "archived_at": "2026-05-08T19:20:02.137475", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 90 } ], "potenziale_bloccato": [], "varianza": [ "Nuove tensioni: {'TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE'}", "Tensioni risolte: {'METRIC_TENSOR', 'G_POTENZIALE_NULLA', 'PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI', 'TRASCENDENZA_LIMITE', 'DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA', 'TENSIONE_ENTITA'}" ], "filtro": { "promosse": 13, "filtrate": 0, "condensato_claims": 30, "archiviate_questo_cycle": 0 }, "direzione": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson", "verifica": { "pass": 11, "fail": 0, "skip": 0, "total": 11 }, "fonti_consumate": 0, "fonti_esterne": [ { "id": "video_lp0RgZ6kQF8", "title": "Equivalence between geometrical structures and entropy", "type": "video_digest", "keywords": [ "geometry", "entropy", "symplectic form", "statistical mechanics", "quantum", "thermodynamics", "inner product", "Born rule", "metric tensor", "electromagnetic tensor" ], "content": "La geometria degli stati (classici e quantistici) e l'entropia sono la stessa struttura — invertibili. La forma simplettica conta le configurazioni. Il tensore metrico dello spaziotempo appare dentro la forma simplettica estesa. Il tensore elettromagnetico pure. Statistical mechanics non è costruita sopra alla meccanica — è la stessa cosa.", "teorie": [ "T", "Q", "G", "E" ], "ponti_potenziali": [ { "coppia": "TxQ", "ponte": "forma simplettica = entropia (invertibili)", "nota": "geometry is entropy and entropy is geometry" }, { "coppia": "TxG", "ponte": "tensore metrico dentro la forma simplettica estesa", "nota": "geometria spaziotempo = geometria degli stati in posizione×velocità" }, { "coppia": "ExT", "ponte": "tensore EM dentro la forma simplettica", "nota": "il campo EM conta stati in configurazione posizione×tempo" } ], "timestamp": "2026-04-02T08:23:13.991997" }, { "id": "video_sDlZ-aY9GN4", "title": "Moving charges produce magnetic fields - Einstein relativity", "type": "video_digest", "keywords": [ "magnetic field", "electric field", "length contraction", "time dilation", "Coulomb", "Lorentz", "reference frame", "electromagnetic" ], "content": "Il campo magnetico non esiste come entità separata — è il campo elettrico visto da un altro frame. La contrazione di Lorentz trasforma neutralità in carica. Due elettroni in movimento si separano più lentamente del previsto non per forza magnetica ma per dilatazione temporale. E e B sono manifestazioni dello stesso campo elettromagnetico. La relatività unifica.", "teorie": [ "E", "R" ], "ponti_potenziali": [ { "coppia": "ExR", "ponte": "cambio di frame — E e B sono lo stesso campo", "nota": "il 'ponte' non è l'onda EM, è il cambio di osservatore" } ], "timestamp": "2026-04-02T08:23:13.992016" }, { "id": "video_OwDWOtFNsKQ", "title": "Thermodynamic Computing: Better than Quantum? | Guillaume Verdon (Extropic)", "type": "video_digest", "keywords": [ "thermodynamic computing", "noise", "entropy", "extropic", "fluctuations", "information theory", "probability", "Boltzmann" ], "content": "Computing termodinamico: sfruttare le fluttuazioni termiche invece di combatterle. Il rumore non è nemico — è risorsa. Extropic costruisce hardware che usa l'entropia come motore computazionale. Connessione profonda tra termodinamica, teoria dell'informazione e probabilità.", "teorie": [ "T", "Q" ], "ponti_potenziali": [ { "coppia": "TxQ", "ponte": "noise come risorsa computazionale — fluttuazioni termiche = calcolo", "nota": "il vuoto quantistico (pieno di fluttuazioni) è il computer" } ], "timestamp": "2026-04-02T08:23:13.992019" }, { "id": "video_j0wJBEZdwLs", "title": "What is a Laplace Transform - visual explanation", "type": "video_digest", "keywords": [ "Laplace transform", "frequency", "damping", "s-plane", "complex", "exponential" ], "content": "La trasformata di Laplace come proiezione su esponenziali complesse. Il piano s = σ + iω combina smorzamento (reale) e oscillazione (immaginario). Connessione tra dominio temporale e dominio delle frequenze complesse.", "teorie": [ "T", "Q", "R" ], "ponti_potenziali": [], "timestamp": "2026-04-02T08:23:13.992021" }, { "id": "video_rZ2m1_q9lg0", "title": "New duality: conductor-insulator in YbB12 at 35T - University of Michigan", "type": "video_digest", "keywords": [ "duality", "conductor", "insulator", "Kondo insulator", "quantum oscillations", "ytterbium boride", "YbB12", "charge-neutral fermions", "strongly correlated", "condensed matter", "magnetic field" ], "content": "Scoperta dualita conduttore-isolante in YbB12 a 35 Tesla. Il materiale si comporta simultaneamente da conduttore e isolante — oscillazioni quantistiche dal bulk, non dalla superficie. Charge-neutral fermions (portatori senza carica) creano comportamento di conduzione = il terzo incluso. La scoperta avviene a campo estremo dove il confine tra stati collassa.", "teorie": [ "T", "Q", "E" ], "ponti_potenziali": [ { "coppia": "TxQ", "ponte": "Kondo insulator fortemente correlato — dualita conduttore/isolante come stato quantistico unico", "nota": "charge-neutral fermions = portatori senza carica che conducono, terzo incluso operativo" }, { "coppia": "ExQ", "ponte": "campo magnetico estremo (35T) collassa il confine tra stati — condizione di soglia", "nota": "il confine non separa, unifica. Pattern BOUNDARY del Domandatore" } ], "ref": "Physical Review Letters 2025, 135(15). Chen, Zhu, Ratkovski et al. PI: Lu Li", "timestamp": "2026-04-04T19:34:08.014Z" } ], "_b2_apply": { "applied_at": "2026-05-09T07:10:41.851766+00:00", "cycle_ref": "20260509_0659", "valutatore_decision": "REDESIGN/high", "rho_veritas": 0.985, "gates_passed": [ "veritas_COLLASSO", "aeternitas_PROCEED", "loop_guard_OK" ], "old_direzione": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo" } } 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 'ls -t tools/data/reports/agent_*.md | head -8' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/reports/agent_20260509_0659.md tools/data/reports/agent_20260509_0652.md tools/data/reports/agent_20260509_0637.md tools/data/reports/agent_20260509_0330.md tools/data/reports/agent_20260508_2140.md tools/data/reports/agent_20260508_2133.md tools/data/reports/agent_20260508_2121.md tools/data/reports/agent_20260508_2108.md exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND exec /bin/bash -lc 'rg -n "V_c|label-preserving|label_preserving|Jaccard|hamming|Sturmian|surrogate" tools -S' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/exp_two_layer_universality.py:15: 2. For each, build Markov-k surrogates (k=0,1,2,3) tools/exp_two_layer_universality.py:68:def generate_markov_surrogate(gaps, order, n_bins=12, rng=None): tools/exp_two_layer_universality.py:305: # Markov surrogates for k=0,1,2 tools/exp_two_layer_universality.py:315: surr = generate_markov_surrogate(gaps, mk, rng=rng) tools/exp_crossover_universality.py:21: - Null: 15 Cramer surrogates (should be flat at Poisson) tools/exp_crossover_universality.py:212:# === Null baseline: Cramer surrogates === tools/exp_crossover_universality.py:213:print(f"\nComputing {N_SURR} Cramer surrogates...") tools/exp_crossover_universality.py:304: "N_surrogates": N_SURR, tools/exp_alpha_stability.py:7:Reusable: accepts --n_primes, --n_windows, --n_surrogates, --max_lag. tools/exp_alpha_stability.py:81: parser.add_argument("--n_surrogates", type=int, default=10, help="Shuffled surrogates per window") tools/exp_alpha_stability.py:123: # Shuffled surrogates tools/exp_alpha_stability.py:126: for _ in range(args.n_surrogates): tools/plot_risultante.py:63:V_coup = -R tools/plot_risultante.py:68:ax.plot(R, V_coup, 'g--', linewidth=1.2, alpha=0.6, label=r'$-R$ (coupling)') tools/exp_two_channel_cross_domain.py:163:def analyze_at_scale(gaps, binary, mag, n_surrogates=30, rng=None): tools/exp_two_channel_cross_domain.py:176: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_two_channel_cross_domain.py:209:def analyze_at_scale_primes(primes_window, n_surrogates=30, rng=None): tools/exp_two_channel_cross_domain.py:227: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_two_channel_cross_domain.py:266:def run(n_primes=200000, gue_matrices=50, gue_size=800, n_windows=8, window=5000, n_surrogates=20): tools/exp_two_channel_cross_domain.py:283: obs = analyze_at_scale_primes(pw, n_surrogates, rng) tools/exp_two_channel_cross_domain.py:311: obs = analyze_at_scale(gaps, binary, mag, n_surrogates, rng) tools/exp_two_channel_cross_domain.py:337: obs = analyze_at_scale(gaps, binary, mag, n_surrogates, rng) tools/exp_two_channel_cross_domain.py:422: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=20) tools/exp_two_channel_cross_domain.py:426: args.n_windows, args.window, args.n_surrogates) tools/exp_two_channel_cross_domain.py:441: 'n_surrogates': args.n_surrogates, tools/exp_beta_crossover.py:18: python exp_beta_crossover.py [--N 2000] [--betas 30] [--surrogates 10] tools/exp_beta_crossover.py:29:N_SURROGATES = 10 # shuffled surrogates per point tools/exp_beta_crossover.py:182: parser.add_argument("--surrogates", type=int, default=N_SURROGATES) tools/exp_beta_crossover.py:187: NS = args.surrogates tools/exp_beta_crossover.py:190: print(f"Matrix N={N}, beta sweep: {n_betas} values, surrogates={NS}\n") tools/exp_beta_crossover.py:369: "surrogates": NS, tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:14:4. Compare ALL of these against shuffled-gap surrogates tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:72:# --- Shuffled-gap surrogates --- tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:115:print(f"\n PSD ratio (prime/surrogate) by frequency band:") tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:125:# --- Cramer surrogates (model comparison) --- tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:187: "n_surrogates": n_surr, tools/exp_geodesic_deviation_primes.py:194: "n_surrogates": n_surr, tools/exp_psd_amplitude_scaling.py:31: p.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=15) tools/exp_psd_amplitude_scaling.py:89: # Shuffled surrogates tools/exp_psd_amplitude_scaling.py:92: for _ in range(args.n_surrogates): tools/exp_psd_amplitude_scaling.py:172: 'n_surrogates': args.n_surrogates, tools/exp_markov_k_direction.py:16: 1. Build Markov-k surrogates for k=0,1,2,3 from real prime gaps tools/exp_markov_k_direction.py:18: 3. Per-source shuffle baseline (each surrogate vs its own permutation) tools/exp_markov_k_direction.py:120: """Generate Markov-k surrogate with fallback and gap-pool sampling.""" tools/LAB_OPERATIVO.md:16:- Se il risultato è indistinguibile dal surrogate → declassato tools/data/seme_backup_b2_20260508_214525.json:3: "new_direzione": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson", tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:110: exact, Jaccard, span, rate, ecc.), elencalo in `observables_used` e segnala tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:115: `condition rate` e `Jaccard` non dicono la stessa cosa. Se due osservabili tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:150:- **Null label-preserving non e' indipendenza.** Per `V_c`, un null tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:151: label-preserving accettato deve riportare anche `source_mode` e tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:152: `hamming_ratio` dalla sequenza Sturmian di riferimento. Se il null passa tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:153: `Jaccard>=0.75` ma resta vicino alla reference, e' un ponte strutturato: tools/exp_brody_crossover.py:3:Experiment: Brody parameter crossover for primes vs Cramer surrogates. tools/exp_brody_crossover.py:13:- Compare to Cramer surrogates (exponential gaps) at each scale tools/exp_brody_crossover.py:59:def cramer_surrogate(densities, n_gaps): tools/exp_brody_crossover.py:104: # Cramer surrogates tools/exp_brody_crossover.py:194: "n_surrogates": N_SURROGATES, tools/exp_poisson_convergence.py:14: python exp_poisson_convergence.py [--n_primes N] [--n_windows W] [--n_surrogates S] tools/exp_poisson_convergence.py:71:def cramer_random_primes(primes, n_surrogates=10): tools/exp_poisson_convergence.py:74: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_poisson_convergence.py:103:def measure_cramer_window(primes_window, n_surrogates=10): tools/exp_poisson_convergence.py:104: """Measure observables on Cramer surrogates for a window.""" tools/exp_poisson_convergence.py:111: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_poisson_convergence.py:131:def run_experiment(n_primes_target=6_000_000, n_windows=25, n_surrogates=10, window_size=50_000): tools/exp_poisson_convergence.py:155: print(f"\nMeasuring {len(window_starts)} windows, {window_size} primes each, {n_surrogates} Cramer surrogates...\n") tools/exp_poisson_convergence.py:167: c = measure_cramer_window(window, n_surrogates) tools/exp_poisson_convergence.py:308: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=10, help='Cramer surrogates per window') tools/exp_poisson_convergence.py:312: results = run_experiment(args.n_primes, args.n_windows, args.n_surrogates, args.window_size) tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py:3:Quasiperiodic V_c lattice gate. tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py:5:The Domandatore scale probe tried to fit V_c(N) with a power law. For phi the tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py:7:tool treats that failure as the signal: it measures whether V_c lives on a tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/exp_two_channel_decomposition.py:23: python tools/exp_two_channel_decomposition.py [--n_primes N] [--n_windows W] [--n_surrogates S] tools/exp_two_channel_decomposition.py:120:def measure_coherence_length(channel, n_surrogates=20, window_sizes=None): tools/exp_two_channel_decomposition.py:152: # Shuffled surrogates tools/exp_two_channel_decomposition.py:154: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_two_channel_decomposition.py:188:def scaling_analysis(primes, n_windows=15, n_surrogates=10): tools/exp_two_channel_decomposition.py:240: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_two_channel_decomposition.py:287: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=10, help='Surrogates per window') tools/exp_two_channel_decomposition.py:319: scaling = scaling_analysis(primes, n_windows=args.n_windows, n_surrogates=args.n_surrogates) tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:25:- **Null baseline**: 15 shuffled surrogates per window (order destroyed, distribution preserved) tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:43:All z-scores > 6. Shuffled surrogates give A ~ 0 at every scale. tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:5:Falsification node after the logistic surrogate-contract gate. tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:37:from exp_logistic_surrogate_contract_gate import block_shuffle, circular_shift tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:70: surrogate = maker(values, rng) tools/exp_logistic_cyclic_block_entropy_gate.py:71: row = compute(surrogate) tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:10: Recent reports used Mk surrogate capture to claim two visible memory layers. tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:17: - empirical_Mk1: prime-trained Mk1 surrogate; known order 1 tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:18: - empirical_Mk2: prime-trained Mk2 surrogate; known order 2 tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:35: generate_markov_surrogate, tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:60: surr = generate_markov_surrogate(gaps, mk, rng=rng) tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:101: "gaps": generate_markov_surrogate(prime_gaps, 1, rng=rng), tools/exp_markov_layer_recovery_audit.py:105: "gaps": generate_markov_surrogate(prime_gaps, 2, rng=rng), tools/exp_markov_dipolar_decomposition.py:13: 2. Generate Markov-1 surrogate with that matrix (same pair stats, no higher memory) tools/exp_markov_dipolar_decomposition.py:14: 3. Generate Markov-0 surrogate (iid from marginal distribution) tools/exp_markov_dipolar_decomposition.py:204: # === Markov-1 surrogates === tools/exp_markov_dipolar_decomposition.py:222: # === Markov-0 surrogates (iid from marginal) === tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_1042.json:13: "new_direzione": "Falsificare ORDER_DENOMINATOR_GATE al nodo regressivo del surrogate contract: confrontare marginal shuffle, circular shift e block shuffle su logistic_orbit_values, logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals; dichiarare supporto solo se sopravvive ai surrogate che preservano la struttura temporale rilevante.", tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:5:The generator gate showed that short block shuffles keep local Sturmian texture tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:3:exp_logistic_surrogate_contract_gate.py tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:5:Regressive surrogate-contract test for ORDER_DENOMINATOR_GATE on the logistic tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:16:gate against all declared surrogate classes. tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:56:def make_surrogate( tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:58: surrogate_class: str, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:62: if surrogate_class == "marginal_shuffle": tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:64: if surrogate_class == "circular_shift": tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:66: if surrogate_class == "block_shuffle": tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:68: raise ValueError(f"unknown surrogate class: {surrogate_class}") tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:71:def z_against_surrogate_class( tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:73: surrogate_class: str, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:82: surrogate = make_surrogate(values, surrogate_class, block_size, rng) tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:83: obs = compute_native(surrogate, recurrence_max_points) tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:114: surrogate_results = {} tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:116: for surrogate_class in SURROGATE_CLASSES: tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:117: result = z_against_surrogate_class( tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:119: surrogate_class, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:125: surrogate_results[surrogate_class] = result tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:129: marginal_only = sorted(set(surrogate_results["marginal_shuffle"]["stable_observables"]) - set(contract_stable)) tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:138: "surrogates": surrogate_results, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:151: "stable_by_surrogate": { tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:152: surrogate_class: data["surrogates"][surrogate_class]["stable_observables"] tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:153: for surrogate_class in SURROGATE_CLASSES tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:155: "z_by_surrogate": { tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:156: surrogate_class: data["surrogates"][surrogate_class]["z"] tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:157: for surrogate_class in SURROGATE_CLASSES tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:171: "experiment": "logistic_surrogate_contract_gate", tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:172: "category": "gate_falsification_surrogate_contract", tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:173: "question": "Does one-sided logistic support survive temporal-structure-preserving surrogates?", tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:177: "surrogate_classes": SURROGATE_CLASSES, tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:190: print("perimeter n contract_stable marginal_only stable_by_surrogate") tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:197: f"{row['stable_by_surrogate']}" tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py:211: parser.add_argument("--out", default="tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json") tools/data/reports/exp_desitter_unification.json:39: "n_surrogates": 20, tools/data/reports/exp_desitter_unification.json:46: "n_surrogates": 20, tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:3:Interpolated V_c curve map for quasiperiodic Sturmian-Harper sequences. tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:5:Previous cycle showed that first-grid V_c is phase-sensitive and does not tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:16:- Perimetro: stessa Hamiltoniana tight-binding Sturmiana del ciclo 03:30, `V=1`. 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: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: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: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:63:- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set/Jaccard/errori di label, non un ratio singolo. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:65:- **L4 edge cases**: il minimo Jaccard phi `0.727273` entra nel verdict; non viene nascosto. 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/dnd_autoricerca.py:477: # Il surrogate dipende dal tipo di dato: tools/data/reports/exp_metric_tensor_diag_long.json:238: "surrogates": { tools/exp_magnitude_psd_from_acf.py:206: print(f"\n--- Null baseline: shuffled magnitude ({args.n_shuffle} surrogates) ---") tools/data/reports/falsifier_20260503_0330.json:11: "suggestion": "Re-run with fewer bins for Mk3 (e.g. 6 bins → 1296 states, ~77 samples/state) and verify z-scores don't change. If they stay ~0, the conclusion holds. If they rise, the 'no Mk3 content' claim is an undersampling artifact. Alternatively, report the surrogate standard deviation for each (observable, Mk-order) pair — if sigma_Mk3 >> sigma_Mk2, the z-score comparison is apples-to-oranges." tools/data/reports/falsifier_20260503_0330.json:18: "suggestion": "Default hypothesis should be: the two-layer independence is the cumulant decomposition applied to Markov surrogates. The genuinely new content (if any) is the specific claim that SR2 is the minimally sufficient statistic for Layer 2 — isolate THAT as the new finding, not the decomposition itself." tools/data/reports/falsifier_20260503_0330.json:35: "summary": "The main structural conclusion (two layers exist) is likely correct but the 'NEW' label overstates novelty (L5: standard cumulant hierarchy), and the 'Mk3 adds nothing' claim has a serious confound (L2: undersampling inflates Mk3 surrogate variance, making z-scores uninformative rather than evidence of absence)." tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:10: "claim": "V_c(phi) converges to 1.0 while V_c(silver) doesn't", tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:11: "result": "V_c oscillates for both. Delta changes sign with N. No separation.", tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:13: "N_89": {"V_c_phi": 1.487, "V_c_silver": 1.493, "delta": -0.006}, tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:14: "N_144": {"V_c_phi": 1.400, "V_c_silver": 1.632, "delta": -0.232}, tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:15: "N_233": {"V_c_phi": 1.435, "V_c_silver": 1.533, "delta": -0.098}, tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:16: "N_377": {"V_c_phi": 1.384, "V_c_silver": 1.360, "delta": 0.024}, tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:17: "N_610": {"V_c_phi": 1.404, "V_c_silver": 1.444, "delta": -0.040}, tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:18: "N_987": {"V_c_phi": 1.384, "V_c_silver": 1.331, "delta": 0.052} tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:61: "content": "All det=-1 quasicrystals (phi, silver, bronze...) produce similar bulk statistics (, V_c, Lyapunov). They are statistically near-identical because det=-1 is the SHARED generative condition. Phi is unique not in what it PRODUCES but in HOW it's generated: (1) M=[[1,1],[1,0]] is the unique primitive 2x2 with det=-1 and minimal topological entropy (proven P18), (2) phi is the unique fixed point of f(x)=1+1/x, (3) [1,1,...] is the slowest-approximable irrational. The distinctiveness lives in the algebra of the GENERATOR, not in the statistics of the GENERATED.", tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/cycle_20260306_0342.json:1318: "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)" tools/exp_dR_brody_connection.py:13: If Cramer surrogates show the same -> tautological (artifact of g=(p/2)^2 mapping). tools/exp_dR_brody_connection.py:14: If Cramer surrogates differ -> prime-specific structure. tools/exp_dR_brody_connection.py:16:Null baseline: 20 Cramer surrogates + 20 shuffled. tools/exp_dR_brody_connection.py:190:print(f"\nComputing {N_SURR} surrogates each...") tools/exp_dR_brody_connection.py:293: "N_surrogates": N_SURR, tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json:10: "evidence": "Il report dichiara esplicitamente che `gap_ratio` non e' testato in questo ciclo; i dati misurano retention/Jaccard/all-high dei label sotto shuffle, non gap_ratio. Il verdict resta agganciato a `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE`, quindi il nodo testato cambia da gap_ratio a label-set grammar gate senza declassare formalmente il claim originario.", tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json:24: "evidence": "Il collasso e' vero per Jaccard mediano, low/high retention e all-high, ma la tabella mostra `stable labels 75% = [34]` per tutti gli internal_block_shuffle e global_balanced_shuffle. Questo label non appartiene al reference core `[-1,1,-2,2,3,-4,4,6]` e segnala un artefatto o edge label stabile non discusso.", tools/data/reports/falsifier_20260508_1909.json:24: "evidence": "Il fenomeno vive in tiling Sturmian/Fibonacci, label IDS e gap label: esiste un risultato classico vicino, cioe' gap-labeling theorem per quasicristalli/substitution tilings/Sturmian Hamiltonians. Il report non dichiara NEW, ma formula il portatore senza nominare il riferimento classico piu' vicino.", tools/data/reports/falsifier_20260508_1909.json:25: "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica." tools/data/reports/agent_20260417_0803.md:23:- **Null baseline**: 15 shuffled surrogates (order destroyed, marginals preserved) tools/exp_gap_label_repair_audit.py:84: "reader": "Sturmian/Fibonacci gap-labeling group Z + theta Z mod 1", tools/exp_gap_label_repair_audit.py:96: "The labels [3,-4,4,6] are classical Fibonacci/Sturmian gap labels; " tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/agent_diag2.md:18:- Null: 20 Cramer surrogates (gaps ~ Exp(ln p)) + 20 shuffled surrogates tools/data/reports/agent_diag2.md:75:2. **dR_acf1 is prime-specific**: z = -3.0 vs Cramer. Primes push curvature autocorrelation to -0.484, compatible with -1/2 = H (de Sitter Hubble). Cramer surrogates sit at -0.463. The difference is 0.021, more than 3 sigma of the null distribution. tools/lab_veritas.py:11:- V_c CONFERMA AMBIENTALE: report sezioni + tools menzionati tools/lab_veritas.py:13:ρ = V_a × 0.4 + V_b × 0.3 + V_c × 0.3 → SCARTO/SOSPENSIONE/COLLASSO tools/lab_veritas.py:228: weights = {"V_a": 0.4, "V_b": 0.3, "V_c": 0.3} tools/lab_veritas.py:229: rho = v_a * weights["V_a"] + v_b * weights["V_b"] + v_c * weights["V_c"] tools/lab_veritas.py:242: "V_c_conferma_ambientale": round(v_c, 4), tools/lab_veritas.py:245: "components": {"V_a": comp_a, "V_b": comp_b, "V_c": comp_c}, tools/lab_veritas.py:261: print(f"[veritas] rho={rho:.3f} → {band} · V_a={v_a:.3f} V_b={v_b:.3f} V_c={v_c:.3f}") tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:11:3. Factorial surrogates — Z/6Z with/without trend, trend without Z/6Z, tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:15: python tools/exp_acf_z6z_mechanism.py [--n_primes N] [--max_lag K] [--n_surrogates S] tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:77: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=20) tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:147: # TEST 3: Factorial surrogates tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:150: print(f"TEST 3: Factorial surrogates ({args.n_surrogates} each)") tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:154: NS = args.n_surrogates tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:206: # 3e: Anti-correlated surrogates without trend (Gaussian AR(1) with acf1 matching primes) tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:321: 'n_surrogates': args.n_surrogates, tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:339: 'test3_surrogates': { tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:1:# Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:8:**observable_contract**: claim=se il portatore contratto del core phi e' ordine interno + scala Fibonacci-like, il core phi deve decadere quando il lettore theta=1/phi resta fisso ma il generatore Sturmian cambia pendenza; observable=retention del core phi basso [-1,1,-2,2], alto [3,-4,4,6], completo [-1,1,-2,2,3,-4,4,6] e overlap mediano; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, gap labels dei top gap larghi, reader fisso theta=1/phi contro controllo reader nativo; generator=Sturmian phi, silver, bronze, plastic; denominator=main 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; seedcheck N={144,288,466,754}, phase={0.125,0.375,0.625,0.875}, threshold={1.9,2.1}; not_tested=gap_ratio, boundary esatto del supertile, domini GUE/Poisson reali, automa formale della sostituzione. tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: lettore aritmetico phi . generatore Sturmian non-phi; punto-zero = IDS del gap largo prima che venga letto dalla tassonomia phi o dalla tassonomia nativa. tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:20:> Il core phi alto non e' un boundary esatto: e' una tassonomia generatore-lettore. Cambiando pendenza Sturmian e tenendo fisso theta=1/phi, il core phi decade; con reader nativo riappare una struttura ordinata propria. tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:23:I generatori Sturmian non-phi conservano il core phi quando il reader resta theta=1/phi, oppure il core si trasforma e diventa leggibile solo nella coordinata nativa? tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:73:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian non-phi quando il reader resta theta=1/phi. La perdita non e' disordine: con reader nativo i generatori non-phi mostrano core stabili e label-error basso. Formulazione valida: il portatore del core non e' il boundary esatto ne' il reader phi da solo; e' l'accoppiamento generatore-lettore. Il low core misura stabilita di famiglia Sturmian, il high core misura una coordinata piu' selettiva e denominatore-dipendente. tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:78:- **Invariante di passaggio**: l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro. tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:82:Il prossimo passaggio deve trasformare il risultato in matrice relazionale: righe = generatori Sturmian/quasiperiodici, colonne = reader, celle = core nativo, low-core transfer, high-core transfer e label-error. Se emerge una diagonale forte con off-diagonal selettivi, TRASCENDENZA_LIMITE diventa grafo generatore-lettore invece di claim su phi isolato. tools/data/reports/agent_20260418_0330.md:23:3. **Factorial surrogates** (20 each): tools/data/reports/agent_20260418_0330.md:64:### Test 3: Factorial surrogates — Z/6Z has zero effect tools/data/reports/agent_20260418_0330.md:119:- Script: `tools/exp_acf_z6z_mechanism.py` (reusable: --n_primes, --max_lag, --n_surrogates) 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: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:88: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. 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_20260413_0330.md:20:- **Null baseline**: 15 shuffled surrogates per window (destroys sequential order, preserves distribution) tools/dnd_lab.py:1166: # INSIGHT 2: Il punto critico V_c scala con phi? tools/dnd_lab.py:1169: """Il punto critico V_c dipende da phi strutturalmente?""" tools/dnd_lab.py:1170: print(f"\n --- PATTERN: il punto critico V_c e' legato a phi? ---") tools/dnd_lab.py:1175: """Trova V_c dove ≈ 0.50.""" tools/dnd_lab.py:1200: # V_c per diverse dimensioni con phi tools/dnd_lab.py:1205: print(f" phi, N={N}: V_c = {Vc:.3f}") tools/dnd_lab.py:1207: # V_c con sqrt(2) per confronto tools/dnd_lab.py:1209: print(f" sqrt(2), N=500: V_c = {Vc_sqrt2:.3f}") tools/dnd_lab.py:1211: # Pattern: V_c ≈ costante? V_c ≈ 2/phi? V_c ≈ 1? tools/dnd_lab.py:1224: print(f"\n V_c medio (phi): {Vc_mean:.3f} +/- {Vc_std:.3f}") tools/dnd_lab.py:1225: print(f" Best match: V_c ≈ {best_match} (err={candidates[best_match]:.4f})") tools/dnd_lab.py:1226: print(f" V_c (sqrt(2)): {Vc_sqrt2:.3f}") tools/dnd_lab.py:1231: 'claim': f"V_c = {Vc_mean:.3f} ≈ {best_match} (err {candidates[best_match]:.4f})", tools/dnd_lab.py:1236: 'nota': f"V_c stabile a {Vc_mean:.3f}. Phi vs sqrt(2): {Vc_mean:.3f} vs {Vc_sqrt2:.3f}", tools/dnd_lab.py:1600:# BANCO 10: Lagrangiana — principio variazionale V_c(alpha) tools/dnd_lab.py:1605: Hamiltoniana tight-binding con potenziale Sturmiano a frequenza alpha. tools/dnd_lab.py:1634: Trova V_c dove attraversa r_target per la frequenza alpha. tools/dnd_lab.py:1677: V_c = (V_lo + V_hi) / 2 tools/dnd_lab.py:1678: r_c = get_r(V_c) tools/dnd_lab.py:1679: return float(V_c), float(r_c) if r_c else float(r_target) tools/dnd_lab.py:1712: BANCO 10: Principio variazionale — phi minimizza V_c. tools/dnd_lab.py:1715: 1. Costruisci modello Sturmiano (potenziale binario quasiperiodico) tools/dnd_lab.py:1716: 2. Trova V_c dove = 0.50 (transizione GUE ↔ Poisson) tools/dnd_lab.py:1720: 1. V_c(1/phi) converge a 1.0 (minimo tra numeri nobili) tools/dnd_lab.py:1721: 2. CV(V_c) minimo a 1/phi = MASSIMA STABILITA' al variare di N tools/dnd_lab.py:1726: Isomorfismo: det=-1 preserva area ↔ V_c(phi) ha minima varianza. tools/dnd_lab.py:1731: print(f"BANCO 10: LAGRANGIANA — principio variazionale V_c(alpha)") tools/dnd_lab.py:1734: print(f" Modello: Sturmiano (potenziale binario quasiperiodico)") tools/dnd_lab.py:1736: print(f" Principio: V_c minimo + massima stabilita' = minima azione") tools/dnd_lab.py:1768: print(f"\n --- SCAN V_c per {len(frequencies)} frequenze ---\n") tools/dnd_lab.py:1786: f"V_c={Vc:.4f} ={r_at_Vc:.4f} " tools/dnd_lab.py:1792: # 1. phi ha il V_c minimo? tools/dnd_lab.py:1797: print(f"\n V_c minimo: {min_name} = {Vc_values[min_name]:.4f}") tools/dnd_lab.py:1798: print(f" V_c(1/phi): {phi_Vc:.4f}") tools/dnd_lab.py:1802: print(f"\n RANKING (V_c crescente = azione crescente):") tools/dnd_lab.py:1806: print(f" {i+1:2d}. {name:>14s}: V_c = {vc:.4f}{phi_marker}{arrow}") tools/dnd_lab.py:1808: # 2. Correlazione V_c vs irrazionalita' tools/dnd_lab.py:1814: print(f"\n Correlazione V_c vs irrazionalita' (media geometrica cf): r = {corr:.4f}") tools/dnd_lab.py:1816: print(f" POSITIVA: piu' 'razionale' (cf grandi) → piu' V_c → piu' azione") tools/dnd_lab.py:1823: # 3. La curva V_c(alpha) e' un 'pozzo' attorno a 1/phi? tools/dnd_lab.py:1843: print(f"\n phi e' minimo globale di V_c? {'SI' if is_global_min else 'NO'}") tools/dnd_lab.py:1844: print(f" phi e' minimo locale di V_c? {'SI' if is_local_min else 'NO/non determinabile'}") tools/dnd_lab.py:1847: # I numeri nobili (coda di 1 nella cf) dovrebbero avere V_c piu' basso tools/dnd_lab.py:1855: print(f"\n Noble numbers (coda 1): V_c medio = {np.mean(noble_Vc):.4f}") tools/dnd_lab.py:1856: print(f" Non-noble: V_c medio = {np.mean(non_noble_Vc):.4f}") tools/dnd_lab.py:1860: # 5. STABILITA': V_c(N) ha minima varianza per phi? tools/dnd_lab.py:1861: print(f"\n --- ANALISI STABILITA' V_c(N) ---") tools/dnd_lab.py:1867: top_freqs = [name for name, _ in ranking[:6]] # top 6 per V_c tools/dnd_lab.py:1899: print(f" CV(1/phi) = {phi_cv:.1f}% — MINIMA varianza di V_c al variare di N") tools/dnd_lab.py:1904: print(f" Frequenza Sturmiana alpha = 1/phi = inversione di phi") tools/dnd_lab.py:1906: print(f" 1. V_c(1/phi) ≈ {phi_mean_vc:.3f} → converge a 1 (minima azione)") tools/dnd_lab.py:1908: print(f" Isomorfismo: det=-1 preserva area ↔ V_c stabile al cambio di scala") tools/dnd_lab.py:1918: claim = (f"Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi ha V_c ≈ {phi_mean_vc:.3f} " tools/dnd_lab.py:1923: claim = (f"Parziale: V_c rank {phi_rank_vc}, stabilita' rank " tools/dnd_lab.py:1925: f"V_c={phi_mean_vc:.3f}, CV={phi_cv:.1f}%") tools/dnd_lab.py:1928: claim = f"phi NON soddisfa il principio Lagrangiano (V_c rank {phi_rank_vc}, non stabile)" tools/dnd_lab.py:1956: notify(f"LAGRANGIANA CONFERMATA: V_c(1/phi) ≈ {phi_mean_vc:.3f}, " tools/data/reports/_quarantine_falsifier_29_04/agent_20260429_0833.md:69:- Script: `tools/exp_two_channel_boundary.py` (reusable with --n_primes, --window, --n_surrogates) tools/dnd_M_operator.py:157: - 'V_c(phi)=0.961 vs ctrl' -> 'V_c_separation' tools/dnd_M_operator.py:165: return 'V_c_transition' tools/data/reports/agent_20260411_0330.md:18:- **Null baseline**: 10 shuffled surrogates per window (same distribution, order destroyed) tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:8:**observable_contract**: claim=il core alto phi sotto internal shuffle va formulato come caduta del core completo, non come caduta hard di ogni label alto; observable=all-high hits separato da retention per-label e stable high label count; operator=audit delle righe grezze del supertile gate 19:09 con conteggi per mode/order e baseline teorica Sturmian; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle, same_mean_block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, nuove diagonalizzazioni spettrali, soglie 1.75/2.25, generatori non-phi. tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:18:> Nel perimetro del source cycle 19:09, `same_count_internal_shuffle` azzera il core alto completo `[3,-4,4,6]` come condizione congiunta. Non azzera ogni label alto preso singolarmente. La novita' D-ND sta nella sopravvivenza congiunta e nel collasso sotto perturbazione d'ordine, non nella membership dei label nel gruppo classico Sturmian/Fibonacci. tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:28:- Baseline teorica: per Sturmian/Fibonacci i gap label vivono nel gruppo `Z + theta Z mod 1`, con `theta=1/phi`. I label `[3,-4,4,6]` appartengono al reader classico; questo ciclo non li dichiara scoperta. tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:73:4. **Verificato: i label `[3,-4,4,6]` sono baseline classica Sturmian/Fibonacci.** Appartengono al gruppo atteso `Z + theta Z mod 1`. La parte D-ND testata qui e' la loro chiusura congiunta sotto perturbazioni di ordine e scala, non la loro esistenza come gap label. tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:94:- **L5 low risolta nel perimetro minimo**: baseline teorica dichiarata. I label core sono gap-labeling Sturmian/Fibonacci classico; la novita' non e' membership, ma sopravvivenza congiunta sotto perturbazione. tools/dnd_projective_quantization.py:211: V_coupling = 2.0 # forza del potenziale quasiperiodico tools/dnd_projective_quantization.py:220: H[i, i] = V_coupling * fib_seq[i] tools/dnd_projective_quantization.py:229: print(f" V = {V_coupling}, t = {t_hop}") tools/exp_gap_label_set_stability.py:6:N, Sturmian phase, and threshold. This tool moves the observable from the value tools/data/reports/agent_20260507_1419.md:142:- Verificato: `tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py` tools/exp_desitter_unification.py:135:print(f"\nComputing {N_SURROGATES} Cramer surrogates...") tools/exp_desitter_unification.py:171: print(f" Cramer surrogate {i+1}/{N_SURROGATES}") tools/exp_desitter_unification.py:173:print(f"\nComputing {N_SURROGATES} shuffled surrogates...") tools/exp_desitter_unification.py:194: print(f" Shuffled surrogate {i+1}/{N_SURROGATES}") tools/exp_desitter_unification.py:273: "n_surrogates": N_SURROGATES, tools/exp_desitter_unification.py:280: "n_surrogates": N_SURROGATES, tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/exp_vc_null_regression_gate.py:3:Regression gate for the quasiperiodic V_c null. tools/exp_vc_null_regression_gate.py:5:The previous V_c curve map separated metallic curve shape from balanced random, tools/exp_vc_null_regression_gate.py:8:a stricter surrogate: random words are accepted only when their spectral tools/exp_vc_null_regression_gate.py:9:gap-label set overlaps the matched Sturmian reference. tools/exp_vc_null_regression_gate.py:103:def label_preserving_surrogate( tools/exp_vc_null_regression_gate.py:181: surrogate, score, size = label_preserving_surrogate(reference, reference_labels, rng, args) tools/exp_vc_null_regression_gate.py:182: seqs.append(("label_preserving_surrogate", trial, surrogate, score, size)) tools/data/reports/exp_dR_brody_connection.json:16: "N_surrogates": 20, tools/dnd_domandatore.py:187:print("alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:") tools/dnd_domandatore.py:198: 'criterio': 'La transizione Sturmian->Harper e\' continua (il terzo incluso esiste)', tools/dnd_domandatore.py:304:print("V_c scaling with N — phi vs silver:") tools/dnd_domandatore.py:312: print(f" N={N:4d}: V_c={vc:.3f}" if vc else f" N={N:4d}: V_c=None") tools/dnd_domandatore.py:323: 'criterio': 'V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1', tools/dnd_domandatore.py:510: for metric in ('V_c', 'r_at_V1', 'err', 'value'): tools/dnd_domandatore.py:517: if metric == 'V_c': tools/dnd_domandatore.py:525: 'claim': f'V_c(phi)={phi_v:.3f} vs media ctrl={ctrl_mean:.3f} — phi {rapporto:.1f}x piu\' vicino a V=1. {result["criterio"][:30]}', tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/agent_20260415_0330.md:19:- **Null baseline**: 20 shuffled surrogates (same gap distribution, order destroyed) tools/data/reports/agent_20260415_0330.md:20:- **Scale test**: 5 windows across ln(p) = 16.0 to 18.3, Q1 vs Q5 spread + 15 shuffled surrogates per window tools/data/reports/agent_20260501_0330.md:17:- **Method**: Build the empirical transition matrix T(g_{n+1} | g_n) from real prime gaps (binned into 7 categories: g ~ 2,4,6,8,10,12,14+). Generate Markov-1 surrogates (same pair statistics, no higher-order memory) and Markov-0 surrogates (iid from marginal, no pair memory). Compute dipolar angle for each. tools/exp_gap_label_generator_gate.py:51:def markov_surrogate(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: tools/exp_gap_label_generator_gate.py:79: "markov_phi": markov_surrogate(phi, rng), tools/data/reports/agent_test_field.md:20:- **Null baseline**: 10 Cramer random surrogates per window (independent exponential gaps, same local density) tools/data/reports/agent_test_field.md:32:**Cramer surrogates**: beta_Cramer ~ 0.005, _Cramer ~ 0.386, acf1_Cramer ~ 0.001 at all scales. The excess over Cramer is the signal — all three excesses are large, positive (beta, ) or negative (acf1), and shrink with scale. tools/data/reports/agent_test_field.md:54:The hierarchy raises a question: **is the ordering (beta first, acf1 last) a property of primes, or of any correlated sequence approaching independence?** If Cramer surrogates with injected mild anti-correlation show the same ordering, it's generic. If primes have a different ordering than synthetic anti-correlated sequences, the hierarchy itself is prime-specific content. tools/data/reports/agent_test_field.md:58:- Script: `tools/exp_poisson_convergence.py` (reusable with --n_primes, --n_windows, --n_surrogates, --window_size) tools/data/reports/falsifier_20260508_2019.json:16: "claim": "Claim Under Test: \"con reader nativo riappare una struttura ordinata propria\"; Verdict: \"il low core misura stabilita di famiglia Sturmian, il high core misura una coordinata piu' selettiva e denominatore-dipendente\"", tools/data/reports/falsifier_20260508_2019.json:24: "evidence": "Il dominio e' Sturmian/quasiperiodico con gap labels IDS; esistono risultati classici su gap labeling theorem, Sturmian sequences, Harper/Aubry-Andre and substitution spectra. Il report non ancora ancora il pattern al risultato noto piu' vicino, pur evitando esplicitamente NEW.", tools/data/reports/falsifier_20260508_2019.json:25: "suggestion": "Aggiungere nel prossimo ciclo un duplicate guardrail teorico: confrontare le celle generatore-reader con gap labeling theorem per rotazioni/Sturmian e distinguere cosa e' solo cambio di coordinate IDS da cosa e' specifico D-ND." tools/data/reports/agent_20260409_0330.md:18:- **Null baseline**: 20 shuffled-gap surrogates (same distribution, destroyed order) tools/data/reports/agent_20260420_0330.md:20:- **Null baseline**: 20 shuffled surrogates per channel (preserve distribution, destroy order) tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md:266:- surrogate con stessa distribuzione; tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md:373:- same PSD surrogate; tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md:469:- scale-free surrogate; tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py:3:Non-phi Sturmian gate with fixed phi reader. tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py:8:and changes the Sturmian generator slope. A native-reader control is included tools/data/reports/agent_20260508_2102.md:8:**observable_contract**: claim=la dualita dipolare/illusoria nei primi non va letta da det(M) diretto ma dal supporto ordinato contro null; observable=rate low_low gap transition, rate high_high gap transition, SR mean difference; operator=Mobius interval charge S_n=sum mu(k) for p_n0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) as direct discriminator. tools/build_agent_field.py:272: phi/Sturmian. Questa sezione rende esplicita la fase di respiro: tools/build_agent_field.py:306: "locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, " tools/data/reports/cycle_20260307_0342.json:939: "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)" tools/dnd_indeterminazione.py:169: def V_coupling(r): tools/dnd_indeterminazione.py:178: V_c = V_coupling(PHI) tools/dnd_indeterminazione.py:184: print(f" V_coupling = -φ = {V_c:.6f}") tools/dnd_indeterminazione.py:189: results['V_components'] = { tools/dnd_indeterminazione.py:191: 'coupling': float(V_c), tools/dnd_indeterminazione.py:216: print(f" {'r':>6} | {'V_sing':>8} | {'V_coup':>8} | {'V_auto':>8} | {'V_tot':>8} | {'V-V(φ)':>8}") tools/dnd_indeterminazione.py:222: vc = V_coupling(r) tools/dnd_indeterminazione.py:230: 'V_coup': float(vc), tools/dnd_risultante.py:303: "V_coupling": round(VL, 8), tools/dnd_risultante.py:676: f"V_Λ={decomp['V_coupling']:.4f} " tools/exp_excess_scaling.py:13:- Generate 20 Cramer surrogates per window (exponential gaps with same density) tools/exp_excess_scaling.py:42:# Cramer surrogate: exponential gaps with same mean gap tools/exp_excess_scaling.py:43:def cramer_surrogate_r(mean_gap, n_gaps, n_surrogates=20): tools/exp_excess_scaling.py:44: """Generate Cramer surrogates and return mean .""" tools/exp_excess_scaling.py:46: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_excess_scaling.py:70: r_cramer_mean, r_cramer_std = cramer_surrogate_r(mean_gap, len(gaps)) tools/exp_ricci_primes.py:112:n_surrogates = 20 tools/exp_ricci_primes.py:113:surrogate_means = [] tools/exp_ricci_primes.py:114:surrogate_slopes = [] tools/exp_ricci_primes.py:117:for s in range(n_surrogates): tools/exp_ricci_primes.py:134: surrogate_means.append(np.mean(surr_R)) tools/exp_ricci_primes.py:143: surrogate_slopes.append(surr_coeffs[0]) tools/exp_ricci_primes.py:145:surr_mean_avg = np.mean(surrogate_means) tools/exp_ricci_primes.py:146:surr_mean_std = np.std(surrogate_means) tools/exp_ricci_primes.py:147:surr_slope_avg = np.mean(surrogate_slopes) tools/exp_ricci_primes.py:148:surr_slope_std = np.std(surrogate_slopes) tools/exp_ricci_primes.py:200: "n_surrogates": n_surrogates, tools/exp_ricci_primes.py:201: "surrogate_mean_R": round(surr_mean_avg, 8), tools/exp_ricci_primes.py:202: "surrogate_std": round(surr_mean_std, 8), tools/exp_selective_layer_decoupling.py:6:are coupled at the uniform-shuffle boundary (same critical alpha=0.334). But Mk1 surrogates tools/exp_selective_layer_decoupling.py:13: For 3 perturbation types x 15 alpha levels x 30 surrogates: tools/exp_selective_layer_decoupling.py:15: 2. Mk1-SELECTIVE: replace position i with Mk1 surrogate value, prob=alpha tools/exp_selective_layer_decoupling.py:17: 3. Mk2-SELECTIVE: replace position i with Mk2 surrogate value, prob=alpha tools/exp_selective_layer_decoupling.py:70:# --- Markov surrogate generation --- tools/exp_selective_layer_decoupling.py:95:def generate_markov_surrogate(gaps, order, n_bins=12, rng=None): tools/exp_selective_layer_decoupling.py:120:def partial_perturbation(original, surrogate, alpha, rng): tools/exp_selective_layer_decoupling.py:121: """Position-wise interpolation: replace original[i] with surrogate[i] with probability alpha.""" tools/exp_selective_layer_decoupling.py:125: result[mask] = surrogate[mask] tools/exp_selective_layer_decoupling.py:228: mk1_surr = generate_markov_surrogate(gaps, 1, rng=rng) tools/exp_selective_layer_decoupling.py:231: mk2_surr = generate_markov_surrogate(gaps, 2, rng=rng) tools/exp_acf_range_universality.py:14:Reusable: --n_primes, --max_lag_prime, --max_lag_other, --n_surrogates. tools/exp_acf_range_universality.py:95: parser.add_argument("--n_surrogates", type=int, default=15) tools/exp_acf_range_universality.py:148: # Shuffled surrogate extended ACF tools/exp_acf_range_universality.py:149: print("\n Shuffled surrogates (extended):") tools/exp_acf_range_universality.py:151: for i in range(args.n_surrogates): tools/exp_acf_range_universality.py:254: for _ in range(args.n_surrogates): tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:14:4. Confronta con Cramer surrogates e shuffled gaps tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:94:print(f"Running {n_surr} surrogates each (Cramer + shuffled)...") tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:97: # Cramer surrogate: gaps ~ Exponential(ln(p)) tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:376: "surrogates": { tools/dnd_engine.py:232: 'motivo': 'Auto-dualità nel modello tight-binding: a V=1 le due scale sono uguali. φ come frequenza Sturmiana genera V_c più vicino a 1.', tools/dnd_engine.py:248: 'claim': 'CV della stabilità (V_c) correla con al 92%: frequenze più stabili (basso CV) danno più vicino a 0.5', tools/dnd_engine.py:264: 'claim': 'Noble numbers (cf coda 1) hanno V_c medio 1.06 vs non-nobili 1.84. La nobiltà aritmetica si traduce in stabilità spettrale.', tools/dnd_engine.py:280: 'claim': 'V_c > 1 nel 88% dei campioni per φ: direzione preferenziale (freccia termodinamica)', tools/dnd_engine.py:282: 'motivo': 'Con 19+ campioni, V_c non oscilla attorno a 1 — sta sistematicamente sopra. Centro ~1.034.', tools/dnd_engine.py:426: 'claim': 'Nella famiglia det=-1 (metallic means tr=1..10), solo Q(sqrt(5)) ha V_c vicino a 1. phi (tr=1) minimizza V_c.', tools/dnd_engine.py:428: 'motivo': 'Q(sqrt(5)): V_c medio 1.1. Altri campi: V_c medio 2.2 (2x). phi ha h=min (entropia topologica), cf=[1,...] (convergenza più lenta). Nickel (tr=4, theta=phi^3) eredita Q(sqrt(5)) → V_c si abbassa.', tools/dnd_engine.py:436: 'motivo': 'Sturmian-phi: (V=1)=0.498, monotona decrescente. Harper-phi: (V=1)=0.903, dip a 0.296 a V=2, poi risale a 0.67. Random binary: Anderson (localizzato subito). Periodic: no transizione. La struttura generativa ricorsiva (det=-1) determina la transizione, non la frequenza.', tools/dnd_engine.py:725: """Hamiltoniano tight-binding con potenziale Sturmiano. tools/dnd_engine.py:727: dove v_i = 1 se {i/θ} >= 1-1/θ, else 0 (sequenza Sturmiana).""" tools/dnd_engine.py:826: """Lagrangiana: φ come frequenza più stabile (V_c più vicino a 1, più bassa varianza).""" tools/dnd_engine.py:843: # Trova V_c dove attraversa 0.5 tools/dnd_engine.py:854: # φ dovrebbe avere il CV più basso e V_c più vicino a 1 tools/dnd_engine.py:890: """Noble numbers (cf tail=1) hanno V_c più vicino a 1 dei non-nobili.""" tools/dnd_engine.py:946: """V_c > 1 sistematicamente per φ (freccia termodinamica).""" tools/dnd_engine.py:975: 'nota': 'V_c sistematicamente >1 indica direzione preferenziale', tools/dnd_engine.py:979: """Solo Q(sqrt(5)) ha V_c vicino a 1 nella famiglia det=-1.""" tools/dnd_engine.py:1076: # Sturmian: monotone decreasing tools/dnd_engine.py:1083: # Sturmian crosses =0.5 near V=1 tools/dnd_engine.py:1529: A V=V_c: attraversa 0.5 (meta' tra GUE=0.53 e Poisson=0.39). tools/dnd_engine.py:1530: Il punto di transizione V_c dipende da N ma converge.""" tools/exp_two_channel_psd.py:109: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=20) tools/exp_two_channel_psd.py:189: print(f"\n=== NULL BASELINES ({args.n_surrogates} surrogates) ===") tools/exp_two_channel_psd.py:195: for i in range(args.n_surrogates): tools/exp_two_channel_psd.py:282: 'n_surrogates': args.n_surrogates, tools/exp_coherence_robustness.py:10: - numero di shuffle per surrogate tools/exp_coherence_robustness.py:74:def measure_delta_r(gaps, L, n_windows, n_surrogates, strategy, rng): tools/exp_coherence_robustness.py:87: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_coherence_robustness.py:106:def estimate_L_star(gaps, L_grid, n_windows, n_surrogates, strategy, rng, z_threshold=3.0): tools/exp_coherence_robustness.py:109: _, z = measure_delta_r(gaps, L, n_windows, n_surrogates, strategy, rng) tools/exp_coherence_robustness.py:115:def bootstrap_L_star(gaps, L_grid, n_windows, n_surrogates, n_boot, strategy, master_seed): tools/exp_coherence_robustness.py:123: L_star = estimate_L_star(gaps, L_grid, n_windows, n_surrogates, strategy, rng) tools/exp_coherence_robustness.py:129:def variance_over_n_windows(gaps, L_fixed, n_windows_list, n_surrogates, rng_seed): tools/exp_coherence_robustness.py:134: dr, z = measure_delta_r(gaps, L_fixed, nw, n_surrogates, 'random', rng) tools/exp_coherence_robustness.py:144: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=20) tools/exp_coherence_robustness.py:162: n_windows=200, n_surrogates=args.n_surrogates, tools/exp_coherence_robustness.py:178: args.n_surrogates, rng_seed=42) tools/exp_coherence_robustness.py:191: dr, z = measure_delta_r(gaps, args.L_fixed, 200, args.n_surrogates, strat, rng) tools/exp_coherence_robustness.py:219: dr, _ = measure_delta_r(gaps, L, 200, args.n_surrogates, 'random', rng) tools/exp_coherence_length.py:14: python tools/exp_coherence_length.py [--N_primes 6000000] [--n_surrogates 20] tools/exp_coherence_length.py:45:def measure_coherence(gaps, window_lengths, n_windows=200, n_surrogates=20): tools/exp_coherence_length.py:61: r_shuf_lists = [[] for _ in range(n_surrogates)] tools/exp_coherence_length.py:69: for si in range(n_surrogates): tools/exp_coherence_length.py:77: # Pool all surrogate measurements tools/exp_coherence_length.py:98: 'n_surrogates': int(n_surrogates), tools/exp_coherence_length.py:105: scale_windows=5, n_windows=150, n_surrogates=15): tools/exp_coherence_length.py:128: n_surrogates=n_surrogates) tools/exp_coherence_length.py:149: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=20) tools/exp_coherence_length.py:173: n_surrogates=args.n_surrogates) tools/exp_coherence_length.py:192: scale_windows=5, n_windows=150, n_surrogates=15 tools/exp_coherence_length.py:242: 'n_surrogates': args.n_surrogates, tools/exp_two_channel_boundary.py:28: python tools/exp_two_channel_boundary.py [--n_primes N] [--window W] [--n_surrogates S] tools/exp_two_channel_boundary.py:151:def run(n_primes=500000, window=5000, n_surrogates=20): tools/exp_two_channel_boundary.py:178: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_two_channel_boundary.py:281: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=20) tools/exp_two_channel_boundary.py:284: results = run(args.n_primes, args.window, args.n_surrogates) tools/exp_two_channel_boundary.py:308: 'n_surrogates': args.n_surrogates, tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:3:Swap-constrained label-preserving null for the quasiperiodic V_c gate. tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:9:Hamming distance from the matched Sturmian reference so a near-copy cannot tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:99:def hamming_ratio(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float: tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:182: if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:209:def annealed_label_surrogate( tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:236: candidate_hamming = hamming_ratio(candidate, reference_seq) tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:237: if candidate_hamming < args.min_hamming_ratio: tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:259: "hamming_ratio": hamming_ratio(best, reference_seq), tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:267: candidate_result["hamming_ratio"], tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:274: raise RuntimeError("no surrogate candidate generated") tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:287: hamming_values = [row["hamming_ratio"] for row in group if row.get("hamming_ratio") is not None] tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:301: "hamming_ratio_median": float(np.median(hamming_values)) if hamming_values else None, tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:302: "hamming_ratio_min": float(np.min(hamming_values)) if hamming_values else None, tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:315: surrogate_audit = [] tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:334: hamming_ratio(random_seq, reference), tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:338: result = annealed_label_surrogate(reference, reference_labels, rng, args) tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:340: "swap_label_surrogate", tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:349: result["hamming_ratio"], tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:351: surrogate_audit.append({ tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:357: "hamming_ratio": result["hamming_ratio"], tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:363: for generator, trial, seq, label_score, label_count, accepted, steps_used, accepted_steps, source_mode, hamming in generators: tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:379: "hamming_ratio": hamming, tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:388: "experiment": "vc_label_preserving_swap_gate", tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:401: "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:414: "surrogate_audit": surrogate_audit, tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:432: parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:441: parser.add_argument("--out", default="tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json") tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:459: "hamming_ratio_median": data["hamming_ratio_median"], tools/data/reports/falsifier_20260509_0637.json:6: "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: gli hard claim sono perimetrati, il null label-preserving fallito viene dichiarato, e la controparte non_possible e' esplicita." tools/exp_markov3_observable_hunt.py:10: 1. Compute prime gaps, build Markov-k surrogates (k=0,1,2,3) tools/exp_markov3_observable_hunt.py:67:def generate_markov_surrogate(gaps, order, n_bins=12, rng=None): tools/exp_markov3_observable_hunt.py:68: """Generate a surrogate sequence from a Markov-k model of the gaps.""" tools/exp_markov3_observable_hunt.py:240: # For each Markov order, generate surrogates and compute observables tools/exp_markov3_observable_hunt.py:246: print(f"\nMarkov-{k}: generating {args.n_surr} surrogates...") tools/exp_markov3_observable_hunt.py:254: surr = generate_markov_surrogate(gaps, k, args.n_bins, rng) tools/exp_markov3_observable_hunt.py:311: 'n_surrogates': args.n_surr, tools/data/reports/falsifier_20260508_1915.json:6: "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 5 lenti: separa hard zero all-high da retention per-label, mantiene denominatori visibili, dichiara la correzione del wording, isola gli edge case e riconosce la baseline Sturmian/Fibonacci." tools/evolution_report.md:2:Il passo ha arretrato `V_c` dal valore di soglia alla condizione di esistenza del contro-campo. Ha provato a costruire un null label-preserving a N=144, ha separato l'ammissione del surrogate dalla lettura della curva `r(V)`, e ha lasciato `event_type`/`vc_interp` come telemetria quando il gate non entra. tools/evolution_report.md:4:Verificato dal deposito: il surrogate non supera `label_jaccard>=0.75` e quindi non diventa controprova valida del boundary. Inferito dal passo: la traiettoria corretta non e' estendere a GUE/Poisson, ma stabilizzare il generatore del null. tools/evolution_report.md:12:Il nodo regressivo e' il generatore del surrogate, prima della griglia `r(V)`. La condizione mancante non e' piu' tempo di calcolo: e' una mossa generativa che preservi label-set senza copiare l'ordine Sturmian. Il fix vive nel contratto di generazione/ammissione del null, non in timeout, retry o aumento degli swap. tools/evolution_report.md:19:- Costruire il prossimo surrogate scegliendo un solo portatore da preservare prima della misura: label-set, grammatica locale o fase. tools/evolution_report.md:23:Il ciclo seguente puo' proseguire invertendo sul generatore label-preserving: prima ammettere il null, poi misurare `V_c`. tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:50: parser.add_argument('--n_surrogates', type=int, default=10) tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:83: A_surrogates = [] tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:84: for _ in range(args.n_surrogates): tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:88: A_surrogates.append(A_s) tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:90: A_shuf_mean = np.mean(A_surrogates) tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:91: A_shuf_std = np.std(A_surrogates) if np.std(A_surrogates) > 0 else 1e-10 tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:4:category: gate_falsification_surrogate_contract tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:5:verdict: scoped_operator_with_surrogate_split tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:9:tool: tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:10:data: tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:11:seed_check: tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042_seedcheck.json tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:16:regressivo del surrogate contract. Il run 10:06 ha usato solo marginal shuffle; tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:25:classi surrogate dichiarate. Supporto contro solo marginal shuffle non basta. tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:50:| perimeter | surrogate | block_entropy_deficit_k4 | return_tail_alpha | recurrence_diag_mean | recurrence_determinism | tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:64:| perimeter | surrogate | block_entropy_deficit_k4 | return_tail_alpha | recurrence_diag_mean | recurrence_determinism | tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:78:| run | surrogate | original | baseline mean | baseline std | z | tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:89:1. **The orbit support survives the declared surrogate contract.** tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:119:> circular, and block surrogates. The generating itinerary and return intervals tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:137:surrogate contract because the seme directed that node. The old marginal result tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:154:- Verificato: `tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py` tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:155:- Verificato: `tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json` tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:156:- Verificato: `tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042_seedcheck.json` tools/data/reports/agent_20260507_1042.md:157:- Verificato: `python -m py_compile tools/exp_logistic_surrogate_contract_gate.py` tools/data/reports/exp_brody_crossover_20260405.json:9: "n_surrogates": 20 tools/data/reports/cycle_20260306_1834.json:1318: "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)" tools/exp_spectral_2d.py:24: python exp_spectral_2d.py [--N 10000] [--surrogates 20] tools/exp_spectral_2d.py:277:def measure(spacings, n_surrogates=20): tools/exp_spectral_2d.py:288: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_spectral_2d.py:316: parser.add_argument("--surrogates", type=int, default=N_SURROGATES) tools/exp_spectral_2d.py:319: NS = args.surrogates tools/exp_spectral_2d.py:322: print(f"N={N}, surrogates={NS}\n") tools/exp_spectral_2d.py:425: "surrogates": NS, tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:8:**observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima di usare `V_c` per trasferire il boundary verso altri perimetri; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1, gate `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=1, swap_steps=120, seed=202605090659; non_possible=se il gate label-preserving non viene raggiunto, il ciclo non puo' usare il surrogate come controprova del boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, sufficienza del label-set con surrogate accettati a N=144. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` sul null `V_c`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:13:- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Prima del valore `V_c` c'e' il problema di esistenza del contro-campo: un null non accettato non puo' decidere la curva. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:14:- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing e floor; la filtrazione produce `r(V)`; lo swap testa se il vincolo label-set e' raggiungibile senza copiare l'ordine Sturmian. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:19:- **Proto-ipotesi**: se il generatore label-preserving e' pronto per il trasferimento, allora a N=144 deve raggiungere `Jaccard>=0.75` con accettazione non nulla. Se non raggiunge il gate, il prossimo passo resta costruzione del null, non estensione a GUE/Poisson. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:20:- **Proiezione**: misuro prima `acceptance_rate` e `label_jaccard`; `event_type` e `V_c` sono riportati come telemetria del surrogate non accettato, non come controprova del boundary. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:23:> Nel perimetro N=144, il surrogate swap label-preserving raggiunge il gate `Jaccard>=0.75` abbastanza da diventare null valido per confrontare `V_c`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:26:Il fallimento oltre N=89 era solo budget del run precedente, oppure il null label-preserving non e' ancora raggiungibile nel perimetro N=144? tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:29:- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:32:- Gate null: `swap_label_surrogate` accettato solo se `label_jaccard>=0.75` contro label-set Sturmian matched. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:33:- Denominatore grezzo: `phi_sturmian=12` righe evento, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=12`; 4 sequenze surrogate candidate, una per fase. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:43:| swap_label_surrogate | 12 | 5 | 1 | 6 | 0.5833 | 0.520263 | 0.502703 | 0.210624 | 0.500000 | 0.0000 | tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:45:Audit accettazione surrogate: tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:54:Per soglia del surrogate non accettato: tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:63:1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:64:2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` floor-hit, `6/12` internal_multi e solo `1/12` internal_cross; lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e nessun floor/multi. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:65:3. **Verificato: il valore `V_c` del surrogate non accettato resta vicino al bordo.** `vc_median=0.520263` e `r_floor_median=0.502703`, contro `vc_median=1.079034` e `r_floor_median=0.659728` dello Sturmian. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:67:5. **Inferito: N=89 non basta come prova di trasferibilita' del null.** Il risultato 06:52 resta valido nel suo perimetro; per N=144 serve un generatore piu' efficiente o un criterio label-preserving diverso prima di parlare di sufficienza del label-set. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:70:**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:72:La formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizione del confronto, non osservabile accessoria. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:76:- **Singolare**: il surrogate prima dell'accettazione, dove non e' ancora null e non e' ancora evidenza. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:77:- **Invariante di passaggio**: `event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:78:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:81:Il prossimo passo e' regressivo sul generatore, non estensivo sul dominio: sostituire lo swap cieco con un generatore vincolato che ottimizza direttamente il label-set per fase e scala, oppure dichiarare che il label-set non e' un vincolo generativo praticabile e scegliere un null piu' nativo all'ordine Sturmian. Solo un null con accettazione non nulla su N={89,144,233} autorizza il passaggio a GUE/Poisson. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:88:- **L4 edge cases**: fase 0.00 arriva a Jaccard `0.642857`, piu' vicina al gate ma non accettata; fase 0.75 resta `0.333333`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:89:- **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' la curva Sturmian; e' il vincolo operativo che l'accettazione del null precede ogni confronto `V_c`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:93:- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:94:- Run validato: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 1 --swap-steps 120 --seed 202605090659 --out tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`. tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:98:- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` tools/data/reports/agent_20260501_0725.md:17:- **Method**: Build Markov-k surrogates for k=0,1,2,3 from 100K prime gaps (p > 10007). Compare dipolar angle of each Markov order to real primes. tools/data/reports/agent_20260501_0725.md:20: 2. **Gap-pool sampling** — surrogates draw actual gap values from within-bin pools, not bin centers tools/data/reports/agent_20260501_0725.md:21: 3. **Per-source shuffle baseline** — each surrogate normalized against its own permutation tools/data/reports/agent_20260501_0725.md:72:4. **Binning resolution matters.** The "14+" catch-all bin in fixed-edge binning loses within-bin value correlations. The Markov surrogate randomizes gap values within the bin, destroying ordering that real primes preserve. Equal-count binning resolves this by distributing the tail across multiple bins. tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:7:positions of selected gap labels. It keeps the classical Sturmian baseline tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:239: "right_special_bound": "at most one right-special factor for each k in the ideal Sturmian language", tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:240: "palindromic_baseline": "Sturmian factors are rich; palindromic defect 0 is the finite-window target", tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:241: "return_words_baseline": "each recurrent Sturmian factor has two return words; finite windows only test excess above two when repeated occurrences exist", tools/exp_spectral_landscape.py:13: python exp_spectral_landscape.py [--N 5000] [--surrogates 20] tools/exp_spectral_landscape.py:253:def run_domain(name, generator, n_spacings, n_surrogates, **kwargs): tools/exp_spectral_landscape.py:254: """Run observables on a domain + shuffled surrogates.""" tools/exp_spectral_landscape.py:268: # Shuffled surrogates — destroy sequential structure tools/exp_spectral_landscape.py:270: for _ in range(n_surrogates): tools/exp_spectral_landscape.py:320: parser.add_argument("--surrogates", type=int, default=N_SURROGATES) tools/exp_spectral_landscape.py:324: NS = args.surrogates tools/exp_spectral_landscape.py:353: print(f"Spectral Landscape — N={N}, surrogates={NS}") tools/exp_spectral_landscape.py:421: "surrogates": NS, tools/data/reports/agent_20260405_0916.md:13:- **Null**: 20 Cramer surrogates per window (exponential gaps, same density) tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:9: "claim": "\"il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian\"", tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:10: "evidence": "I dati mostrano internal_cross anche senza ordine Sturmian: balanced_random ha 8/12 internal_cross e swap_label_surrogate accettati ha 8/15 internal_cross. La differenza verificata e' l'uniformita' Sturmian 12/12 con 0 multi/floor, non l'esistenza esclusiva del crossing interno unico.", tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:11: "suggestion": "Riformulare come: \"nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano\"." tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:17: "evidence": "Il report tratta il pattern come finding interno del lab, ma non ancora come possibile rediscovery o caso limite di risultati noti su Sturmian/Harper, gap labelling, spectra quasi-periodici o invarianti d'ordine. Non cita il risultato classico piu' vicino, pur lavorando su gap-label set Sturmian-Harper.", tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:18: "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto." tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:24: "evidence": "Il report include non_possible nel contract e nel bicono per il label-set isolato, quindi la lente L7 e' in gran parte soddisfatta. Resta pero' non formulato il contro-perimetro di \"ordine generativo\": i dati mostrano che alcune sequenze non-Sturmian producono internal_cross, quindi non e' definito dove l'ordine generativo diventa non-necessario o insufficiente.", tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:25: "suggestion": "Aggiungere un failure mode esplicito: \"ordine generativo\" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary." tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:28: "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian." tools/dnd_banchi.py:10: 1. SPETTRALE — r-statistic, V_c, dualita' tools/dnd_banchi.py:88: """Confronta V_c per diverse frequenze irrazionali.""" tools/dnd_banchi.py:104: # V_c: where crosses 0.5 tools/dnd_banchi.py:111: results[name] = {{"V_c": vc, "r_at_V1": r_at_1[0][1] if r_at_1 else None}} tools/dnd_banchi.py:115: 'criterio': 'V_c(phi) piu\' vicino a 1 di tutti i controlli', tools/dnd_banchi.py:211:print("Famiglia det=-1 vs det=+1 — V_c e Lyapunov:") tools/dnd_banchi.py:375: 'V_c': { tools/dnd_banchi.py:458: 'V_c': ( tools/data/reports/exp_crossover_universality.json:15: "N_surrogates": 15, tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py:10:N, Sturmian phase, threshold, metallic control, and a balanced random baseline. tools/data/reports/lagrangiana_20260305_1048.json:4: "claim": "Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi ha V_c \u2248 1.035 (rank 2/14) + massima stabilita' (CV=4.6%, rank 1/6)", tools/data/reports/cycle_20260315_0346.json:939: "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)" tools/exp_acf_stationarity.py:186: print(f"PART 2: Shuffled baseline ({args.n_shuffles} surrogates)") tools/data/reports/agent_20260419_0330.md:20:- **Null baseline**: 15 shuffled surrogates per window per channel tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:7:observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:8:**observable_contract**: claim=la forma `r(V)` del boundary Sturmian-Harper e' sostenuta da attraversamenti interni, non da collasso al bordo minimo della filtrazione; observable=`event={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01, crossing lineare e classificazione del primo stato rispetto a `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=phi Sturmian, phase-shuffle Sturmian, random bilanciato, surrogate random selezionato per overlap label-set; denominator=N={89,144,233}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, phase_trials=2, random_trials=2, label_trials=2, label_candidates=5, seed=202605090637; non_possible=se un null che preserva label-set produce crossing interno unico e stesso `r_floor` dei generatori Sturmian, `V_c` non e' piu' boundary map di ordine Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze in questo ciclo, fit power-law, label-preserving forte con accettazione Jaccard>=0.75. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come filtrazione spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` + tensione operativa `V_c` sul null regressivo. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: collasso al bordo minimo (`floor_hit`) / attraversamento interno; punto-zero = il primo stato della curva rispetto alla soglia, prima che `V_c` venga contato come valore. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione. Il contenuto non e' il numero `V_c`, ma il tipo di evento che genera il passaggio. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:14:- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, spectrum-preserving surrogate. Il boundary operator separa floor e interno; la filtrazione scorre `V`; il surrogate tenta di conservare il lettore label-set prima di misurare il crossing. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:16: - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel del ciclo 03:30 senza cambiare dominio: stesso `V_c`, nodo regressivo diverso. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:17: - **PVI attack**: il rischio e' rendere il null piu' debole per salvare la curva metallica; per questo il surrogate label-preserving espone il proprio `label_jaccard`. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:18: - **CE-0001**: il fallimento del surrogate entra come informazione, non come parametro da calibrare. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:19:- **Proto-ipotesi**: se il boundary e' effetto di ordine Sturmian, allora le fasi Sturmian devono conservare crossing interno senza floor-hit; se basta preservare parzialmente il label-set, il surrogate random deve recuperare lo stesso evento interno unico. Se il surrogate non preserva il label-set, il ciclo produce un vincolo sul generatore del null. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:23:> Nel perimetro Sturmian-Harper ridotto, la separazione metallico/random della curva `r(V)` sopravvive quando `V_c` viene decomposto in evento di bordo: i generatori Sturmian producono crossing interno; il random produce floor-hit o multi-crossing. Un surrogate che preserva label-set deve decidere se il portatore e' il label-set o l'ordine generativo. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:26:Il null precedente falsificava `V_c` perche' era troppo debole e collassava a `V_min`, oppure perche' il crossing interno richiede ordine Sturmian oltre al label-set? tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:33: - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; il valore `V_c` e' il bordo della griglia, non attraversamento. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:41: - `label_preserving_surrogate`: miglior candidato tra 5 random bilanciati secondo Jaccard del label-set spettrale con la sequenza riferimento (`label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`). tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:53:| label_preserving_surrogate | 72 | 23 | 29 | 20 | 0.6806 | 0.561171 | 0.534427 | 0.198427 | 0.166667 | tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:68:| label_preserving_surrogate | 0.48 | 3 | 9 | 12 | 0.8750 | 0.633067 | tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:69:| label_preserving_surrogate | 0.50 | 9 | 9 | 6 | 0.6250 | 0.568673 | tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:70:| label_preserving_surrogate | 0.52 | 11 | 11 | 2 | 0.5417 | 0.523669 | tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:73:1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`). tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:74:2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggregava floor-hit e attraversamenti reali. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:75:3. **Verificato: il surrogate label-preserving minimo non preserva il label-set.** La mediana Jaccard e' `0.166667`, con minimo `0.071429`; quindi questo controllo non decide se il label-set basta a produrre il crossing Sturmian. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:76:4. **Verificato: anche il surrogate debole resta vicino al random, non allo Sturmian.** Ha `23/72` floor-hit e `20/72` internal_multi, `r_floor_median=0.534427` e `r_span_median=0.198427`, contro `r_floor_median=0.654502/0.691274` e span `0.340093/0.382659` degli Sturmian. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:77:5. **Inferito: il nodo regressivo del null e' doppio.** Separare floor-hit e crossing interno ripara il denominatore di `V_c`; costruire un vero null label-preserving richiede un generatore dedicato, non selezione random superficiale. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:80:**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:82:La formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica semplice. Il prossimo null deve generare sequenze con Jaccard label-set alto prima di confrontare `V_c`. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:85:- **Due radici**: valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:87:- **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:88:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:91:Il prossimo passo e' costruire un surrogate label-preserving reale: non scegliere il miglior random fra pochi candidati, ma generare per ricottura/swap vincolato finche' `label_jaccard >= 0.75` viene raggiunto con denominatore dichiarato. Se quel null produce `floor_hit` o `internal_multi`, il portatore e' ordine Sturmian oltre al label-set; se produce crossing interno unico con `r_floor` e `r_span` Sturmian, il portatore e' il label-set. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:97:- **L3 no silent patching**: il surrogate label-preserving fallito viene dichiarato come fallimento del controllo, non escluso. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:99:- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il gate regressivo `event_type` per non confondere floor e crossing. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:103:- Runtime: primo run piu' largo fermato per budget; run valido completato con N={89,144,233}, 5 candidati label per surrogate. tools/data/reports/agent_20260422_0330.md:22:- **Null**: 15 shuffled magnitude surrogates (same distribution, destroyed order) tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:7:observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:8:**observable_contract**: claim=la forma locale della curva `r(V)` puo' sostituire il primo crossing su griglia come portatore del boundary Sturmian-Harper; observable=`vc_interp`, `slope_at_cross`, `crossing_count`, `r_span`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01 con crossing lineare interpolato per `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=Sturmian metallici phi/silver/bronze e random bilanciato a densita phi; denominator=N={89,144,233,377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, 3 random trial per condizione, seed=202605090330; not_tested=gap_ratio, label-set Sturmian, fit power-law asintotico, domini reali GUE/Poisson, prova formale di monotonia. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: valore discreto di crossing / forma continua della curva; punto-zero = crossing interpolato `V_c`, dove repulsione e indipendenza vengono separati dalla curva prima che il reticolo numerico scelga il valore. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:21:- **Proiezione**: misuro `r(V)` intera, crossing interpolato, pendenza locale e numero di attraversamenti. Il null conserva densita e distrugge ordine; i metallici conservano generatore Sturmian con pendenza diversa. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:24:> Nel perimetro Sturmian-Harper testato, la curva interpolata `r(V)` conserva un boundary metallico distinguibile dal random e chiarisce se `V_c(phi)` e' portatore strutturale o solo diagnostico phase-sensitive. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:27:Il passaggio da primo crossing su griglia a crossing interpolato fa emergere una forma stabile del boundary, oppure conferma che `V_c` resta osservabile diagnostico senza generare un claim phi-specific? tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:31:- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stesso numero di 1 della sequenza phi matched. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:99:5. **Inferito: il nodo regressivo e' l'osservabile `V_c` come generatore di claim.** `V_c` funziona come lettore diagnostico della filtrazione metallica contro random, ma non sostiene un claim phi-specific senza qualificare fase, soglia e controllo. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:102:**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma che il boundary metallico ha una forma di curva: crossing unico e discesa ordinata da repulsione a indipendenza. Non conferma `V_c(phi)` come portatore phi-specific hard: phi anticipa i controlli in mediana e in `42/60` matched, ma `18/60` contro-casi impediscono claim di separazione completa. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:104:La formulazione valida e': `r(V)` e' un boundary map utile per distinguere generatore Sturmian da random bilanciato; `V_c` e' coordinata diagnostica phase/threshold-sensitive, non legge di scala e non generatore di claim phi-specific nel perimetro testato. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:108:- **Singolare**: la filtrazione `r(V)` prima del valore `V_c`, dove repulsione e indipendenza sono ancora un unico passaggio. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:110:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `r(V)` come boundary map contro null random; qui diventa non-possibile promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:113:Il prossimo passo non e' rifare il fit su `V_c`. Il portatore emerso e' la curva: misurare distanza funzionale tra curve `r(V)` con un null che preserva densita, autocorrelazione corta e conteggi di blocco. Se la distanza funzionale separa metallici da random e mantiene contro-casi phi dichiarati, il gate diventa curve-map; se cade sotto null piu' omogenei, `V_c` resta solo un lettore diagnostico locale. tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:121:- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il vincolo sul boundary observable e il passaggio da grid gate a curve-map. tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2: "experiment": "vc_label_preserving_swap_gate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:67: "swap_label_surrogate": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:189: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.48": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:207: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.5": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:225: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.52": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:244: "surrogate_audit": [ tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:476: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:496: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:516: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:656: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:676: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:696: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:836: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:856: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:876: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1016: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1036: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1056: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1196: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1216: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1236: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1376: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1396: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1416: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1556: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1576: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1596: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1736: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1756: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1776: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1916: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1936: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:1956: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2096: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2116: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2136: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2276: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2296: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2316: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2456: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2476: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json:2496: "generator": "swap_label_surrogate", 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:16:- Perimetro: Hamiltoniana tight-binding su sequenze Sturmiane a `V=1`. 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:75:- **L5 re-discovery**: tight-binding Sturmiano e gap spacing sono strumenti standard; il finding e nel denominator gate, non nella diagonalizzazione. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:7:observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:8:**observable_contract**: claim=il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` segnala un bordo reticolare/quantizzato del passaggio Sturmian-Harper; observable=`V_c`, `distinct_vc`, `repeat_rate`, `mode_rate`; operator=prima soglia `V` su griglia 0.5..3.0 step 0.025 dove `(H(seq,V)) < 0.5`; generator=Sturmian metallici phi/silver/bronze e random bilanciato a densita phi; denominator=N={89,144,233,377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, 4 random trial per condizione, seed=202605082140; not_tested=gap_ratio, label-set Sturmian, GUE/Poisson universale, fit power-law asintotico oltre N=610. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: scaling continuo / bordo discretizzato; punto-zero = `V_c`, il primo valore dove lo spettro passa sotto `=0.5` e il bordo non e' ancora interpretato come legge di potenza o come rumore. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il contenuto non e' il valore assoluto di `V_c`, ma la classe di passaggio generata da una filtrazione in `V`. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:19:- **Proto-ipotesi**: se `V_c(phi)` e' bordo reticolare strutturale, allora la ripetizione dei livelli di `V_c` resta piu' compressa dei controlli metallici quando si varia fase e scala. Se la compressione cade o compare anche nei controlli, il nodo regressivo e' il fit imposto, non una legge phi. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:20:- **Proiezione**: misuro `V_c` su N fibonacci, quattro fasi e controlli. Il null random conserva il numero di 1 della sequenza phi per ogni N/fase, ma distrugge l'ordine Sturmian. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:23:> Nel perimetro quasiperiodico Sturmian-Harper N={89,144,233,377,610}, la non-convergenza del fit su `V_c(phi)` indica un bordo reticolare specifico di phi, non un artefatto di griglia o una proprieta comune dei controlli. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:26:Il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` e' una forma del confine, oppure il confine cambia con fase/controllo e il power-law era il denominatore sbagliato? tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:30:- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stessa densita di phi. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:32:- Osservabile primario: `V_c = min(V)` su griglia 0.025 dove `<0.5`. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:50:| N | source phi V_c | measured phi | silver | bronze | tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:73:3. **Verificato: il random e' compresso per un motivo diverso.** Il random bilanciato ha `repeat_rate=0.7875`, ma il modo e' `V_c=0.5` in 46/80 casi; questo e' collasso immediato alla soglia minima, non reticolo spettrale metallico. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:74:4. **Inferito: il nodo regressivo e' il modello di scala, non il valore phi.** Il power-law fallisce perche' l'osservabile `V_c` e' sensibile a fase, griglia e soglia di attraversamento; non perche' phi manifesti un bordo reticolare stabile nel perimetro testato. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:77:**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito phase-0 e' reale come fenomeno di attraversamento su griglia, ma non trasferisce come invariante di fase e non separa phi da silver. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:79:La formulazione corretta e': `V_c` e' un boundary observable discreto e phase-sensitive; non sostiene fit power-law ne' claim phi-specific senza un denominatore che separi griglia, fase e soglia. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:83:- **Singolare**: `V_c` come punto-zero dove `=0.5` separa repulsione e indipendenza senza decidere ancora la legge. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:85:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia; qui diventa non-possibile promuovere la ripetizione phase-0 di phi a legge di scala. tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:88:Il prossimo passo e' una mappa `V_c(theta, phase, threshold)` con interpolazione locale della curva `(V)` invece della prima griglia discreta. Se la curva interpolata conserva separazione metallica, il portatore e' la forma della curva; se cade, `V_c` resta osservabile diagnostico ma non generatore di claim. tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:2: "experiment": "vc_label_preserving_swap_gate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:65: "swap_label_surrogate": { tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:186: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.48": { tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:202: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.5": { tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:219: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.52": { tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:237: "surrogate_audit": [ tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:397: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:417: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:437: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:577: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:597: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:617: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:757: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:777: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:797: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:937: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:957: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json:977: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:93:- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmian/Fibonacci resta baseline nota; il finding e' negativo sul boundary simbolico nello specifico gate posizione/errore. tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/agent_20260408_0330.md:19:- **Null baselines**: (a) 20 shuffled surrogates (same distribution, no order), (b) 10 Z/6Z-confined Cramer surrogates (candidates at 6k+/-1, survival ~3/ln(n)) tools/data/reports/agent_20260406_1030.md:14:- N=5000 spacings per domain, 20 shuffled surrogates for z-scores tools/data/seme_backup_pre_run.json:73: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme_backup_pre_run.json:148: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme_backup_pre_run.json:150: "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T06:37). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", tools/data/seme_backup_pre_run.json:159: "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" tools/data/seme_backup_pre_run.json:224: "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", tools/data/seme_backup_pre_run.json:229: "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", tools/data/seme_backup_pre_run.json:404: "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.", tools/data/seme_backup_pre_run.json:428: "direzione": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson", 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/data/reports/agent_20260503_0330.md:58:3. **Markov-3 adds no visible content in any tested observable.** The massive z=6203 from previous entropy measurements is a property of the transition matrix's internal structure (how many distinct states the chain visits), not of any single low-dimensional observable. For practical characterization of prime gap ordering, Markov-2 is sufficient across all 10 observables tested. Perimeter: tested with 10 observables, 100K primes, 40 surrogates, 12 bins. tools/data/reports/agent_20260503_0330.md:64:**CONFIRMED + NEW on DIPOLAR_ORDERING**: The prime gap ordering decomposes into two independent visible layers. Layer 1 (pairs) lives in (SR, L1) = the dipolar plane. Layer 2 (triples) lives in (SR2, L2, cond_entropy) = the depth plane. SR2 is the sharpest probe for Layer 2 (z=-9.4 under Mk1, z=-0.05 under Mk2). Markov-2 is sufficient for all 10 tested observables. Perimeter: N=100K primes, 40 surrogates per order, 12 equal-count bins, 10 observables. tools/data/reports/falsifier_20260501_0725.json:45: "evidence": "Il report cita Lemke Oliver-Soundararajan e nega novelty number-theoretic, quindi evita il flag NEW. Pero' \"fully explains\" eccede il richiamo classico: LOS riguarda bias nelle coppie di residui/gap mod q, mentre qui il claim e' su osservabili SR/L1 con specifica pipeline di surrogate e binning.", tools/data/engine_state.json:108: "claim": "CV della stabilità (V_c) correla con al 92%: frequenze p" tools/data/engine_state.json:120: "claim": "Noble numbers (cf coda 1) hanno V_c medio 1.06 vs non-nobili" tools/data/engine_state.json:132: "claim": "V_c > 1 nel 88% dei campioni per φ: direzione preferenziale " tools/data/b2_apply_log.jsonl:2:{"ts": "2026-05-08T21:45:25.839660+00:00", "cycle_ref": "20260508_2140", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "rho": 0.9325, "old": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "new": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e "} tools/data/b2_apply_log.jsonl:3:{"ts": "2026-05-09T03:36:18.659612+00:00", "cycle_ref": "20260509_0330", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "rho": 0.985, "old": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "new": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-sh"} tools/data/b2_apply_log.jsonl:4:{"ts": "2026-05-09T07:10:41.852695+00:00", "cycle_ref": "20260509_0659", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "rho": 0.985, "old": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "new": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiung"} tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:19:- Null baseline: 15 Cramer surrogates tools/data/reports/agent_20260406_0714.md:60:1. **dR_acf1 drift is tautological.** Cramer surrogates show the same slope (z=-0.5). The de Sitter autocorrelation drift is an artifact of the g=(p/2)² mapping, not prime structure. This constrains METRIC_TENSOR: the Ricci scalar fluctuation captures scale geometry but NOT prime-specific content. tools/data/reports/agent_20260507_1006.md:116:observables. The remaining useful test is a surrogate-class split for logistic: tools/data/reports/agent_20260507_1006.md:119:of deterministic orbit order; if it survives block/circular surrogates, the tools/data/reports/insights_20260306_1834.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260306_1834.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260306_1834.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260306_1834.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/falsifier_20260508_1715.json:17: "evidence": "Il setup nominale parla di confermare `gap_ratio`, ma l'esperimento misura `gap_label_set`, Jaccard, overlap e core retention. Il report dichiara il passaggio al generator gate, ma non formula esplicitamente che il claim `gap_ratio` e' stato sospeso o sostituito da un observable diverso.", tools/data/reports/agent_20260507_0803.md:149: about Sturmian or Beatty sequences. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:8:**observable_contract**: claim=se il boundary simbolico del core alto esiste nella grammatica nativa della parola, le finestre locali attorno alle posizioni IDS dei gap core devono separare aligned supertile da misaligned same-length; observable=eccesso grammaticale locale rispetto a baseline Sturmian classica; operator=estrazione finestra circolare attorno a round(IDS*N) per ogni label core selezionato, misura p(k)<=k+1, right-special<=1, return-word excess sopra 2, difetto palindromico; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}, window={89 main, 55 seedcheck}, k={3,4,5,6,7,8}; not_tested=gap_ratio, domini GUE/Poisson reali, soglie 1.75/2.25, prova formale della grammatica Sturmian, generatori non-phi. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica / combinatoria delle parole. Il bordo non viene deciso dalla posizione del chunk: deve comparire come eccesso o assenza di eccesso rispetto al linguaggio Sturmian. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:16:- **Proto-ipotesi**: se il core alto porta boundary simbolico, `supertile_shuffle` deve mostrare finestre ad eccesso grammaticale zero piu' stabilmente di `same_length_contiguous_shuffle`. Se i due restano entrambi baseline-Sturmian, il boundary esatto non e' il portatore osservato; la frattura resta l'ordine interno. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:17:- **Proiezione**: per ogni gap label selezionato mappo IDS -> posizione locale nella parola binaria e misuro se la finestra viola baseline note delle parole Sturmiane. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:23:Le finestre locali attorno ai gap high-core `[3,-4,4,6]` mostrano un vantaggio grammaticale di `supertile_shuffle` rispetto a `same_length_contiguous_shuffle`, oppure entrambi restano nel linguaggio Sturmian mentre collassa solo `same_count_internal_shuffle`? tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:30: - complessita di fattori Sturmian: `p(k) <= k+1` nella finestra finita; tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:87:3. **Verificato: la baseline classica spiega il segnale ordinato.** Reference phi ha `32/32` finestre high e `32/32` low a eccesso zero. Anche aligned e misaligned preservano quasi sempre fattori locali compatibili con baseline Sturmian; questo e' expected behavior della combinatoria delle parole, non scoperta nuova. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:89:4. **Inferito dal perimetro: il portatore osservato resta ordine interno locale, non boundary esatto.** Il controllo misaligned same-length conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato. Il boundary di supertile non compare come vantaggio in complessita, right-special, return-word excess o difetto palindromico. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:94:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la grammatica simbolica locale attorno ai gap core non identifica il boundary esatto del supertile. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` hanno mediana `grammar_excess_total=0` e zero-excess alto; il controllo misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high (`576/591` vs `503/564`, replica `583/590` vs `536/566` con window 55). La frattura strutturale resta la distruzione dell'ordine interno: `same_count_internal_shuffle` produce zero-excess `0` e eccessi mediani non-zero su tutti i canali. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:99:- **Due radici**: grammatica locale Sturmian . boundary esatto del supertile. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:101:- **Invariante di passaggio**: quando l'ordine interno resta, la finestra resta quasi sempre nel vincolo Sturmian; quando l'ordine interno cade, esplodono complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico. tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:112:- **L5 re-discovery guardrail**: le proprieta Sturmian sono baseline dichiarata. Il finding e' negativo sul boundary e positivo sulla rottura internal-shuffle, non sulla riscoperta di complessita Sturmian. tools/data/reports/exp_ricci_primes.json:17: "n_surrogates": 20, tools/data/reports/exp_ricci_primes.json:18: "surrogate_mean_R": 1.99999672, tools/data/reports/exp_ricci_primes.json:19: "surrogate_std": 4.23e-06, tools/data/reports/next_exec_20260305_1111.json:22: "action": "CRYSTALLIZE: LAGRANGIANA_DOPPIA — Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi minimizza V_c (rank 2/14", tools/data/reports/falsifier_20260501_0330.json:39: "suggestion": "Riformulare come \"candidate Markov-2+ residual\" e confrontare con letteratura/classici su k-tuple prime gaps, nonhomogeneous Markov chains, e bias di residue class; poi testare Markov-2 surrogates e binning/residue controls." 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:20: - `phi_sturmian`: sequenza meccanica Sturmiana `theta=1/phi`. tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:22: - `block_shuffle_34` e `block_shuffle_13`: blocchi locali Sturmiani preservati, ordine globale rotto. 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: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: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: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: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: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: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/two_channel_boundary.json:6: "n_surrogates": 20, tools/data/reports/exp_geodesic_deviation_primes.json:13: "n_surrogates": 20, tools/data/reports/exp_geodesic_deviation_primes.json:20: "n_surrogates": 20, tools/data/seme.json:73: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme.json:148: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme.json:150: "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T06:37). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", tools/data/seme.json:159: "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" tools/data/seme.json:224: "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", tools/data/seme.json:229: "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", tools/data/seme.json:404: "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.", tools/data/seme.json:428: "direzione": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson", tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:8:**observable_contract**: claim=il core alto phi distingue confine di supertile Fibonacci da blocco contiguo con stessa lunghezza; observable=retention dei label core sotto shuffle di supertile, shuffle contiguo a stessa multiset di lunghezze, shuffle interno a stesso conteggio; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e supertile_order; generator=phi_sturmian con tiling di lunghezze Fibonacci; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, parsing simbolico esatto dei supertile per ogni fase, generatori non-phi. tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:43:| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:52:| mode | order | lengths | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:74:2. **Verificato: la condizione forte resta l'ordine interno.** `same_count_internal_shuffle` resta nullo su tutti gli order: all-high `0/160`, high retention mediana `0.25`, Jaccard mediano `0.157895`. Questo replica il nodo 18:34 dentro il tiling di supertile. tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:96:- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:2: "experiment": "vc_label_preserving_swap_gate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:64: "swap_label_surrogate": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:182: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.48": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:199: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.5": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:216: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.52": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:235: "surrogate_audit": [ tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:431: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:451: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:471: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:491: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:511: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:531: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:671: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:691: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:711: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json:731: "generator": "swap_label_surrogate", 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\"misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high\"", tools/data/reports/agent_20260412_0330.md:15:- **Null baseline**: 20 shuffled-gap surrogates per window (same marginal distribution, destroyed order) tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:53: "label_preserving_surrogate": { tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:165: "label_preserving_surrogate|r_threshold=0.48": { tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:184: "label_preserving_surrogate|r_threshold=0.5": { tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:203: "label_preserving_surrogate|r_threshold=0.52": { tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:582: "generator": "label_preserving_surrogate", tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:599: "generator": "label_preserving_surrogate", tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json:616: "generator": "label_preserving_surrogate", 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residuo SR dello zero Mobius resta informativo dopo un null che preserva la geometria coarse della coppia di gap; observable=sr_zero_minus_nonzero, sr_aligned_minus_misaligned, low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero; operator=permuta label di transizione aligned/misaligned/zero dentro ogni pair bucket `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius interval charges; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}, 400 permutazioni, seed=2133; not_tested=gap_ratio Sturmian, V_c scaling, GUE/Poisson universale, sequenza Mobius globale coerente dopo shuffle. tools/data/reports/agent_20260508_2133.md:36:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, `V_c`, domini Sturmian e GUE/Poisson non testati. tools/data/g1_log.jsonl:21:{"ts": "2026-05-08T21:43:50.858554+00:00", "cycle_ref": "20260508_2140", "decision": "PASS", "tension_id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "tension_tipo": "tensione_aperta", 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"observables_used=[] su tensione strutturale TRASCENDENZA_LIMITE (confine_inesplorato) — pure taxonomy, errore #5 input=test"} tools/data/lab_data.json:4: "direzione": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", tools/data/lab_data.json:51: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/lab_data.json:94: "content": "# Agent Report - Vc Label Reachability Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:59\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT on null reachability\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima di usare `V_c` per trasferire il boundary verso altri perimetri; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1, gate `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=1, swap_steps=120, seed=202605090659; non_possible=se il gate label-preserving non viene raggiunto, il ciclo non puo' usare il surrogate come controprova del boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, sufficienza del label-set con surrogate accettati a N=144.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` sul null `V_c`.\n- **Dipolo / punto-zero**: null raggiungibile / null non raggiungibile; punto-zero = sequenza bilanciata prima della lettura spettrale, dove marginale, label-set e ordine generativo non sono ancora separati.\n- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Prima del valore `V_c` c'e' il problema di esistenza del contro-campo: un null non accettato non puo' decidere la curva.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing e floor; la filtrazione produce `r(V)`; lo swap testa se il vincolo label-set e' raggiungibile senza copiare l'ordine Sturmian.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel 06:52 sul nodo lasciato aperto: stabilita' cross-scale del null.\n - **PVI attack**: il rischio e' trasformare un fallimento computazionale in prova fisica; per questo il verdict e' solo reachability del null.\n - **CE-0001**: il run largo fermato per budget resta telemetria e non viene usato come evidenza numerica.\n- **Proto-ipotesi**: se il generatore label-preserving e' pronto per il trasferimento, allora a N=144 deve raggiungere `Jaccard>=0.75` con accettazione non nulla. Se non raggiunge il gate, il prossimo passo resta costruzione del null, non estensione a GUE/Poisson.\n- **Proiezione**: misuro prima `acceptance_rate` e `label_jaccard`; `event_type` e `V_c` sono riportati come telemetria del surrogate non accettato, non come controprova " tools/data/reports/agent_20260508_2121.md:8:**observable_contract**: claim=la classe zero Mobius resta informativa dopo controllo per lunghezza del gap; observable=low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero, sr_zero_minus_nonzero sotto null stratificato; operator=shuffle delle cariche Mobius intervallari solo dentro bucket di lunghezza gap; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) diretto. tools/data/reports/agent_20260508_2121.md:38:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e gate Sturmian non testati. Il cycle testa solo se lo zero Mobius supera il null length-stratified. tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:53: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:58: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:99: "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)", tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:101: "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948" tools/data/dipartimento_journal.jsonl:4:{"timestamp": "2026-03-15T07:34:56.818961", "tensione": {"tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_M_det_minus_one_L0", "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 (2026-03-15T03:41). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:8:{"timestamp": "2026-03-15T07:35:22.188498", "tensione": {"tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_M_det_minus_one_L0", "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 (2026-03-15T03:41). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:12:{"timestamp": "2026-03-15T07:40:54.437061", "tensione": {"tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_M_det_minus_one_L0", "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 (2026-03-15T03:41). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:17:{"timestamp": "2026-03-15T08:00:05.698417", "tensione": {"tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_M_det_minus_one_L0", "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 (2026-03-15T03:41). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:22:{"timestamp": "2026-03-15T08:01:47.897048", "tensione": {"tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_M_det_minus_one_L0", "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 (2026-03-15T03:41). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:27:{"timestamp": "2026-03-15T08:01:53.799007", "tensione": {"tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_M_det_minus_one_L0", "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 (2026-03-15T03:41). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:29:{"timestamp": "2026-03-15T08:01:53.799022", "tensione": {"tipo": "scoperta", "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F3", "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 (2026-03-15T08:01). \n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ###########"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:36:{"timestamp": "2026-03-28T03:43:58.696363", "tensione": {"tipo": "scoperta", "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F3", "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 (2026-03-27T03:44). \n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ###########"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/dipartimento_journal.jsonl:38:{"timestamp": "2026-03-28T08:20:33.839602", "tensione": {"tipo": "scoperta", "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F4", "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). 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V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_"}, "filtro": "non tocca condensato"} tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_1915.md:24:- L5 low: Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica. tools/data/promotions/promotion_20260508_2140.json:17: "title": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25", tools/data/promotions/promotion_20260508_2140.json:18: "summary": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito phase-0 e' reale come fenomeno di attraversamento su griglia, ma non trasferisce come invariante di fase e non separa phi da silver.\n\nLa formulazione corretta e': `V_c` e' un boundary observable discreto e phase-sensitive; non sostiene fit power-law ne' claim phi-specific senza un denominatore che separi griglia, fase e soglia.", tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:12:- falsifier_summary: Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian. tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:16:- reasoning: Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson. tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:19:- Focus: Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null. tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:22:- L4 high: Riformulare come: "nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano". tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:23:- L5 medium: Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto. tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:24:- L7 medium: Aggiungere un failure mode esplicito: "ordine generativo" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary. tools/data/reports/agent_20260508_2108.md:8:**observable_contract**: claim=lo zero della carica Mobius intervallare e' testato come terzo incluso del gate aligned/misaligned; observable=rate low_low, rate high_high, SR mean per classi aligned/misaligned/zero; operator=classificazione di S_n*S_{n+1}: aligned<0, misaligned>0, zero=0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification. tools/data/reports/agent_20260508_2108.md:44:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` Sturmian non testato; il source cycle 2102 non viene promosso; il claim su det diretto viene sostituito da controllo esplicito, non da conclusione non misurata. tools/data/promotions/promotion_20260509_0637.json:17: "title": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, i", tools/data/promotions/promotion_20260509_0637.json:18: "summary": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set.\n\nLa formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica sem", tools/data/promotions/promotion_20260509_0659.json:17: "title": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.4", tools/data/promotions/promotion_20260509_0659.json:18: "summary": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89.\n\nLa formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizi", tools/data/valutatore_log.jsonl:10:{"ts": "2026-04-28T03:41:26.305485+00:00", "cycle_ref": "20260427_0330", "executed": false, "decision": "CRYSTALLIZE", "confidence": "high", "reasoning": "Three consecutive cycles on the same frame (shuffle→GUE types→Brody calibration) have converged on a single, replicated, calibrated result: primes exhibit a two-channel structure (gap distribution at beta_eff=0.409 + 30% sequential ordering above the 7.8% artifact floor). The sign of the ordering channel discriminates domain types (rigidity vs bunching), mapping directly onto det=-1/det=+1. This is no longer emergent — it's stable across three independent measurements and calibrated against a null. It belongs in the condensato.", "action": {"type": "crystallize_note", "detail": {"target": "condensato", "content": "TWO-CHANNEL DECOMPOSITION (candidate F7 or revision of F4): Primes under M decompose into two independent channels: (1) gap distribution — Brody beta_eff ≈ 0.41, intermediate repulsion at the Poisson-GUE boundary; (2) sequential ordering — 30% of spectral rigidity at L=10 comes from gap ordering absent in i.i.d. surrogates (artifact floor: 7.8%, measured: 29.5%, z=−8.9). The ordering channel has definite sign: primes add rigidity (det=−1), chaotic/coupled systems add bunching (det=+1), pure GUE/Poisson sit on the Brody curve (ordering irrelevant). Three independent measurements converge: shuffle audit (33.6%), spectral rigidity (33%), Brody-calibrated (29.5%). Replicated, calibrated, falsifiable."}}, "notes": "After crystallization, the frame is likely exhausted for now. The next cycle should pivot — either toward the QxG void (the only unfilled fundamental question), toward formalizing the sign discrimination as a structural theorem, or toward a completely different tension. Recommend the seme direction shift away from BOUNDARY after this crystallization lands."} tools/data/valutatore_log.jsonl:20:{"ts": "2026-05-01T07:43:00.145219+00:00", "cycle_ref": "20260501_0330", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "The Markov-1 decomposition is a clean, non-tautological result: pair statistics explain the bulk of the dipolar angle but leave a stable ~3 deg residual across scales. However, three consecutive CRYSTALLIZE decisions with an empty seme delta means findings are accumulating without integration. The natural consecutio is Markov-2: if triplet correlations close the 3-deg gap, the memory structure is fully characterized; if not, deeper structure exists. This is a direct falsification test of tonight's claim, not a new direction — so NEXT_CYCLE, not REDESIGN.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Markov-2 test: do triplet correlations close the 3-deg angle gap between real primes and Markov-1 surrogates? If yes → pair+triplet memory fully characterizes dipolar ordering. If no → higher-order structure beyond triplets. Secondary: consolidate Markov decomposition result (pair explains 80%, residual stable across scales) into condensato candidate.", "reason": "Three cycles produced crystallizable results but seme delta stayed empty. The Markov-2 test is the minimal falsification of tonight's finding and prevents further accumulation without integration."}}, "notes": "The dL1/dSR value shifting from 2.28 to 2.48 across scale windows is worth noting — it means the ratio is not a constant but a slowly varying function. This should be flagged in the condensato candidate rather than reported as a fixed number. Also: the 8 hard zeros in the transition matrix from F2 are a clean algebraic result that could stand on its own as a micro-crystallization."} tools/data/valutatore_log.jsonl:38:{"ts": "2026-05-07T10:16:22.080234+00:00", "cycle_ref": "20260507_1006", "executed": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha risolto il counter-scope logistic come split di osservabilita': orbita continua leggibile, itinerary Bernoulli e return intervals blank replicato. Il prossimo nodo non e' ripetere il gate sugli stessi perimetri, ma falsificare il contratto del null: il supporto enorme di block_entropy_deficit_k4 puo' essere struttura temporale reale o artefatto del marginal shuffle.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Falsificare ORDER_DENOMINATOR_GATE al nodo regressivo del surrogate contract: confrontare marginal shuffle, circular shift e block shuffle su logistic_orbit_values, logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals; dichiarare supporto solo se sopravvive ai surrogate che preservano la struttura temporale rilevante.", "reason": "La consecutio dell'affinatore indica marginal shuffle / circular shift / block shuffle; endpoint-stable observables vuoto e seed check blank sui ritorni rendono esaurito il retest osservabile diretto."}}, "notes": "Nessuno stop operatore: il prossimo ciclo puo' procedere in log-only con nuovo frame di falsificazione del null.", "_executed_at": "2026-05-07T10:42:51.564433+00:00", "_executed_by": "lab_trajectory_apply"} tools/data/valutatore_log.jsonl:39:{"ts": "2026-05-07T10:49:23.486285+00:00", "cycle_ref": "20260507_1042", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il surrogate contract ha separato il supporto reale da quello marginal-only: resta un solo osservabile stabile su logistic_orbit_values, mentre symbolic_itinerary e return_intervals restano blank. L'Affinatore colloca il nodo regressivo prima del contratto, nella definizione start-invariant dell'osservabile: il prossimo ciclo deve verificare se block_entropy_deficit_k4 sopravvive a variazione di start/cut/block, non accumulare altri endpoint numerici.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Ritestare ORDER_DENOMINATOR_GATE al nodo regressivo start-invariant: variare cut iniziale, fase, lunghezza blocco e finestra su logistic_orbit_values/block_entropy_deficit_k4; mantenere symbolic_itinerary e return_intervals come controlli blank.", "constraints": ["surrogate contract invariato: marginal_shuffle, circular_shift, block_shuffle", "supporto solo se abs(z)>=2 su tutti i surrogate e replicato su seed check", "se logistic_orbit_values cade sotto variazione start/cut, spostare il claim nel cimitero come osservabile dipendente dal taglio"]}}, "notes": "Non cristallizzare ancora: il supporto e' scoped e dipende da un solo osservabile. Il prossimo passo resta nello stesso frame ma attacca il nodo regressivo indicato dall'Affinatore."} tools/data/valutatore_log.jsonl:52:{"ts": "2026-05-08T16:38:40.757945+00:00", "cycle_ref": "20260508_1632", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha vincolato il claim alla stabilità del label-set, e la consecutio chiede di testare in domini non-Sturmiani. La direzione seme 'Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson' è il passo naturale per verificare la persistenza cross-dominio, quindi continuare.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {}}, "notes": "Il prossimo ciclo dovrebbe progettare un esperimento che applichi la stessa metrica di label-set a spettri GUE e Poisson, variando parametri come dimensione della matrice o soglia, per vedere se il core di label phi sopravvive fuori dal contesto Sturmiano."} tools/data/valutatore_log.jsonl:53:{"ts": "2026-05-08T17:20:45.153323+00:00", "cycle_ref": "20260508_1715", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale chiaro: il label-set phi non appartiene al lettore da solo, ma richiede generatore globale Sturmiano. Non c'e' dipendenza immediata dall'operatore e la consecutio naturale e' falsificare la portata del vincolo fuori dal caso phi, prima di cristallizzare.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "testare se il vincolo generatore-globale si trasferisce a generatori Sturmiani non-phi e a controlli GUE/Poisson", "suggested_question": "Il core label-set e' proprieta' della famiglia Sturmiana a bassa complessita o specificamente del generatore phi?", "constraints": ["mantenere reader e generator separati", "includere shuffle/block/null controls", "non usare fit numerico senza audit strutturale"]}}, "notes": "Se anche generatori Sturmiani non-phi conservano core analoghi mentre null e shuffle falliscono, il prossimo passo diventa CRYSTALLIZE sul vincolo generatore-globale. Se il fenomeno resta solo phi, restringere il claim prima di inserirlo nel condensato."} tools/data/valutatore_log.jsonl:54:{"ts": "2026-05-08T18:11:29.877485+00:00", "cycle_ref": "20260508_1805", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale netto: la lunghezza generica recupera il nucleo basso, mentre il core alto rientra solo con scale Fibonacci lunghe. La consecutio non è esaurita: il prossimo passo deve distinguere se il segnale viene dalla semplice scala Fibonacci o dalla grammatica sostitutiva del generatore, includendo il gap_ratio lasciato esplicitamente non testato.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "test grammatica di sostituzione vs lunghezza Fibonacci", "directive": "Usare block shuffle e surrogate che preservano lunghezze Fibonacci ma rompono la grammatica Sturmiana, poi surrogate che preservano grammatica locale ma non scala Fibonacci; includere gap_ratio oltre al label-set core. Verificare se il core alto richiede ordine sostitutivo globale o solo finestre Fibonacci lunghe.", "avoid": "non cristallizzare il claim phi-core prima del controllo grammaticale e del gap_ratio"}}, "notes": "Continua lo stesso frame: il risultato è vincolo, non ancora maturazione. Nessun side-effect automatico oltre al trigger log-only."} tools/data/valutatore_log.jsonl:55:{"ts": "2026-05-08T18:39:13.811423+00:00", "cycle_ref": "20260508_1834", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il core phi non misura solo lunghezza di blocco, perche' collassa quando l'ordine interno viene distrutto. Pero' e' il quarto NEXT_CYCLE consecutivo nello stesso frame locale e il perimetro resta su lettore phi/generator phi senza gap_ratio, non-phi Sturmian o cross-dominio; secondo la regola anti-tautologica il deep-dive locale ha raggiunto rendimento decrescente. La mossa successiva deve portare il vincolo su un discriminatore strutturale piu' largo, coerente col seme attuale sul confine GUE/Poisson.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Testare se il gate del core phi trasferisce come discriminatore di confine su domini GUE/Poisson: ordine interno conservato vs distrutto, con controlli shuffle e generatori non-phi", "reason": "Porta il finding dal dominio locale della grammatica Sturmiana al filtro STRUTTURA/rumore richiesto dal telos, evitando accumulo numerico sul solo phi_sturmian."}}, "notes": "Nel prossimo ciclo: usare il risultato appena ottenuto come vincolo, non come claim; includere almeno un controllo non-phi e un confronto GUE/Poisson. gap_ratio resta not_tested e va trattato come osservabile sospeso, non confermato."} tools/data/valutatore_log.jsonl:59:{"ts": "2026-05-08T20:11:15.840508+00:00", "cycle_ref": "20260508_2005", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma non una chiusura: la grammatica locale Sturmian non separa supertile aligned da same-length, mentre il collasso resta legato all'ordine interno. Poiche' il seme corrente punta gia' a 8 domini GUE e 5 Poisson e il report dichiara questi domini come not_tested, la prossima mossa e' trasferire il vincolo sul frame cross-dominio invece di ridisegnare ancora localmente.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "applicare il gate grammaticale come controllo negativo/lettore di collasso su domini GUE e Poisson reali", "focus": "verificare se zero_grammar_excess_rate resta baseline nei domini strutturati e collassa solo quando viene perturbato l'ordine interno", "avoid": "non promuovere boundary simbolico del supertile come portatore; usarlo come vincolo falsificato"}}, "notes": "Continuare un giro nello stesso frame, ma spostando il peso dal boundary del supertile al confronto cross-dominio richiesto dal seme."} tools/data/valutatore_log.jsonl:60:{"ts": "2026-05-08T20:19:34.072273+00:00", "cycle_ref": "20260508_2013", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian", "reason": "Il gate locale, grammaticale e Ostrowski sul supertile phi e' vincolo negativo stabile; il prossimo passo utile e' falsificazione strutturale cross-dominio, non un altro lettore interno allo stesso dominio."}}, "notes": "Promuovere una tensione nuova: se il boundary non vive nel supertile, verificare se vive come discriminante fra domini spettrali GUE/Poisson. Non cristallizzare ancora: il risultato attuale e' vincolo robusto, ma il suo valore dipende dal test fuori-dominio."} tools/data/valutatore_log.jsonl:61:{"ts": "2026-05-08T20:25:06.578336+00:00", "cycle_ref": "20260508_2019", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il core phi non resta invariato quando il generatore Sturmian cambia e il reader resta fisso, mentre il reader nativo recupera struttura ordinata. L'affinatore ha gia' individuato la consecutio operativa: trasferire il gate reader/generator fuori dal banco phi verso il confine GUE/Poisson, che coincide con la direzione corrente del seme. Non serve review dell'operatore: il prossimo passo e' eseguire il trasferimento cross-dominio e vedere se il gate discrimina struttura da rumore.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Applicare il reader_generator_gate al confine GUE/Poisson: trattare GUE e Poisson come generatori distinti, definire reader nativo e reader trasferito, misurare se il core decade solo fuori coordinata o se il confine e' non trasferibile.", "reason": "La traiettoria ha chiuso il banco Sturmian come vincolo, non come cristallizzazione; il valore ora sta nel test cross-dominio richiesto da C2."}}, "notes": "Evitare un altro deep-dive locale sui gap labels Sturmian: il prossimo ciclo deve attaccare direttamente il confine GUE/Poisson con controllo shuffle/surrogato."} tools/data/valutatore_log.jsonl:66:{"ts": "2026-05-08T21:45:25.809260+00:00", "cycle_ref": "20260508_2140", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo non ha confermato un bordo reticolare specifico di phi: il random bilanciato comprime `V_c` molto piu' dei metallici, quindi il segnale e' dominato dal denominatore/null e non dalla struttura Sturmian. L'Affinatore ha gia' isolato il nodo regressivo: il null random non e' omogeneo rispetto al boundary operator `V_c`; continuare nello stesso frame accumulerebbe dettaglio locale sospetto.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson", "reason": "Il prossimo ciclo deve correggere il denominatore del test, non estrarre altro dal fit o dalla compressione grezza di `V_c`."}}, "notes": "Non cristallizzare. Il risultato utile e' metodologico: il bordo `V_c` richiede null costruiti sulla stessa classe operatoriale, altrimenti il random crea una soglia artificiale a griglia bassa."} tools/data/valutatore_log.jsonl:67:{"ts": "2026-05-09T03:36:18.623872+00:00", "cycle_ref": "20260509_0330", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma locale: `V_c` distingue metallici e random solo dentro un osservabile dedicato, con `not_tested` espliciti e nodo regressivo nel null non omogeneo al boundary operator. Saltare subito a GUE/Poisson rischia di lasciare non falsificato il punto vero emerso dall'Affinatore: separare `floor_hit`, crossing interno, phase-shuffle Sturmian e surrogate label-preserving prima di promuovere il confine a dominio spettrale piu' largo.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "reason": "La prossima mossa deve chiudere il controllo strutturale sul boundary operator; l'estensione cross-dominio viene dopo, altrimenti accumula dettaglio numerico locale non ancora ripulito."}}, "notes": "Log-only: modifica proposta al seme, nessuna azione eseguita automaticamente."} tools/data/valutatore_log.jsonl:68:{"ts": "2026-05-09T06:44:23.750714+00:00", "cycle_ref": "20260509_0637", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo operativo sul null regressivo di `V_c`, non una falsificazione conclusiva ne' una cristallizzazione. Il perimetro dichiarato e' ancora incompleto: restano esplicitamente non testati GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law e un label-preserving forte con Jaccard>=0.75; quindi la prossima mossa naturale e' completare il frame prima di ridisegnarlo.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Continuare sul frame `V_c` null regressivo estendendo i controlli: GUE/Poisson reali, metallici silver/bronze e surrogate label-preserving forte con soglia Jaccard>=0.75.", "reason": "Il ciclo ha isolato il nodo regressivo ma non ha ancora discriminato se il portatore e' ordine Sturmian, label-set o artefatto della griglia/perimetro."}}, "notes": "Tenere il focus sull'evento di bordo prima del valore numerico: floor_hit/internal_cross/internal_multi/no_cross. Se anche il null forte recupera crossing interno, `V_c` deve essere declassato; se non lo recupera e i controlli cross-dominio separano, il frame matura."} tools/data/valutatore_log.jsonl:69:{"ts": "2026-05-09T06:59:00.190342+00:00", "cycle_ref": "20260509_0652", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.", "reason": "Il run largo ha fallito l'accettazione Jaccard; il prossimo ciclo deve correggere il contratto di generazione del surrogate, non saltare al dominio esterno."}}, "notes": "Non cristallizzare ancora: il verdict e' forte ma perimetrato a N=89 e dipende dal gate Jaccard/accettazione."} tools/data/valutatore_log.jsonl:70:{"ts": "2026-05-09T07:10:41.814504+00:00", "cycle_ref": "20260509_0659", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha stabilito un vincolo regressivo diretto: a N=144 il surrogate label-preserving ha acceptance_rate=0 e label_jaccard sotto gate, quindi il null non e' ancora valido. La direzione del seme ora salta a GUE/Poisson, ma il report dichiara esplicitamente che senza null accettato il prossimo passo resta costruzione del contro-campo, non estensione del boundary ad altri perimetri.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson", "reason": "Il gate di reachability e' fallito; usare GUE/Poisson ora trasformerebbe un null non accettato in evidenza apparente."}}, "notes": "Side-effect log-only: modifica seme proposta, non eseguita automaticamente."} tools/data/reports/falsifier_20260508_1947.json:24: "evidence": "Return words, fattori speciali e difetto palindromico sono oggetti classici della combinatoria delle parole Sturmiane. Il report li propone correttamente come prossimo test, ma non ancora come re-discovery guardrail; senza baseline teorica rischia di taggare come nuova una proprieta' nota delle Sturmian words.", tools/data/reports/falsifier_20260508_1947.json:25: "suggestion": "Nel prossimo ciclo includere esplicitamente baseline classica Sturmian: return words, special factors, palindromic richness/defect attesi; dichiarare NEW solo per residui non spiegati da questi teoremi." tools/data/promotions/promotion_20260509_0330.json:17: "title": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25", tools/data/promotions/promotion_20260509_0330.json:18: "summary": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma che il boundary metallico ha una forma di curva: crossing unico e discesa ordinata da repulsione a indipendenza. Non conferma `V_c(phi)` come portatore phi-specific hard: phi anticipa i controlli in mediana e in `42/60` matched, ma `18/60` contro-casi impediscono claim di separazione completa.\n\nLa formulazione valida e': `r(V)` e' un boundary map utile per distinguere generatore Sturmian da random b", tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:94:Il prossimo passaggio non deve cercare un quinto lettore del boundary esatto nello stesso ramo. Deve contrarre il claim e testare il contro-polo naturale: generatori non-phi o Sturmiani con altra pendenza. Se ordine interno + lunghezze Fibonacci-like e' il portatore, il core alto deve decadere o trasformarsi quando il reader theta=1/phi viene tenuto fisso ma il generatore non e' phi. tools/data/agent_field_live.md:16:Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank. tools/data/agent_field_live.md:25:**Direzione seme da respirare**: Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson tools/data/agent_field_live.md:295:- surrogate con stessa distribuzione; tools/data/agent_field_live.md:402:- same PSD surrogate; tools/data/agent_field_live.md:498:- scale-free surrogate; tools/data/agent_field_live.md:948: - **claim**: Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c tools/data/agent_field_live.md:1011:## Piano 99 — Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrog tools/data/agent_field_live.md:1021:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/agent_field_live.md:1040:Trovato: 1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`. tools/data/agent_field_live.md:1041:2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` tools/data/agent_field_live.md:1042:Verdetto: **CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120 tools/data/agent_field_live.md:1045:Trovato: 1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`. tools/data/agent_field_live.md:1046:2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati pr tools/data/agent_field_live.md:1047:Verdetto: **FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 tools/data/agent_field_live.md:1050:Trovato: 1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`). tools/data/agent_field_live.md:1052:Verdetto: **CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossin tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:18: - `empirical_Mk1`: surrogate Mk1 addestrato sui gap primi, ordine noto 1. tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:19: - `empirical_Mk2`: surrogate Mk2 addestrato sui gap primi, ordine noto 2. tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:70:2. **`cond_entropy` non può essere usata come prova forte di Layer 3 nel setup attuale.** Anche un controllo generato come Mk2 viene letto Layer 3 per `cond_entropy` (z vs Mk2 = 3.15). Questo indica bias del surrogate/binning o varianza finita, non necessariamente memoria reale oltre Mk2. tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:79:Non è una scoperta nuova di teoria Markov: è un audit metodologico vicino ai test di ordine Markov con surrogate data. La letteratura rilevante include test esatti di ordine Markov e surrogate vincolati che preservano proprietà Markov di ordine n, quindi il prossimo strumento deve avvicinarsi a quei null esatti invece di usare solo generatori bin-pool approssimati. tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:92:- **L5 rediscovery**: non taggo NEW. Riferimenti classici vicini: surrogate-data tests for Markov order e constrained Markov-order surrogates. tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:95:- Kandel et al.-lineage / surrogate tests: ["Testing the order of discrete Markov chains using surrogate data", Physica D 117, 1998](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167278997003151). tools/data/reports/agent_20260504_1219.md:97:- ["Constrained Markov order surrogates", Physica D 2020](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167278919305652). tools/data/tm1_figures/version.json:59: "summary": "Lagrangian L = CV + V_c. Self-duality at V=1. det=-1 discriminant 3.2x over det=+1.", tools/data/tm1_figures/version.json:67: "summary": "All metallic means tr=1..7 tested. Only Q(sqrt5) has V_c ~ 1. phi minimizes topological entropy. V=2 = inertia, not criticality.", tools/data/tm1_figures/version.json:83: "summary": "Bulk spectral statistics (, V_c, Lyapunov) do NOT distinguish phi from silver. Gap Labeling universal for all det=-1. Phi is the minimal representative of the det=-1 universality class, not a statistically special case. M operator (2x2 knowledge matrix) built into research engine.", tools/data/reports/falsifier_20260430_1919.json:39: "suggestion": "Nel prossimo ciclo usare default re-discovery: confrontare con modello Markov su gap residue classes/LOS e con sequenze surrogate classiche prima di promuovere l'angolo a invariante strutturale generale." tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:8:**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. tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:28: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_1834.md:32:| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:40:| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% | tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:61:1. **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. tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:84:- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani. tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:85:- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato. tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:88:- **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. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:8:**observable_contract**: claim=un null che preserva il gap-label set Sturmian puo' decidere se `V_c` e' portato dal label-set o dall'ordine generativo; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1 e ricottura finche' `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=run principale N={89}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=2, swap_steps=3000, seed=202605090652; non_possible=se i surrogate accettati Jaccard>=0.75 producono floor-hit o internal_multi e restano con `r_floor`/`vc_interp` vicini al random, il label-set non basta a ricostruire il boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, prova a N>=144 con gate raggiunto. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` proiettata sul null `V_c`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:13:- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Il bordo non e' il numero `V_c`; e' il tipo di attraversamento prodotto dalla curva `r(V)` dopo avere imposto o fallito il vincolo sul label-set. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:14:- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing unico e multiplo; la filtrazione scorre `V`; lo swap mantiene la marginale e tenta di conservare il label-set senza copiare l'ordine Sturmian. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:17: - **PVI attack**: il rischio e' dichiarare label-preserving un null che non raggiunge il vincolo; per questo l'accettazione Jaccard entra nel denominatore. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:19:- **Proto-ipotesi**: se il label-set e' portatore sufficiente del boundary, allora un surrogate swap con Jaccard>=0.75 deve produrre crossing interno unico e `r_floor`/`vc_interp` nella zona Sturmian. Se produce internal_multi o floor_hit con valori vicini al random, il portatore e' ordine generativo oltre al label-set. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:20:- **Proiezione**: misuro prima l'accettazione del null, poi l'evento. Il valore `V_c` entra solo dopo `event_type`, per non confondere il bordo minimo con il crossing. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:23:> Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:26:Quando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like? tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:29:- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:33: - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; `V_c` e' bordo della griglia. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:39: - `swap_label_surrogate`: parte da random bilanciato, scambia siti 0/1 e accetta il miglior candidato; il surrogate e' accettato solo se `label_jaccard>=0.75`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:40:- Denominatore grezzo run principale: `phi_sturmian=12` condizioni, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=24`; surrogate accettati `15/24` righe evento, equivalenti a `5/8` sequenze surrogate. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:41:- Telemetria: un run largo N={89,144}, 600 swap, non raggiunge il gate (`acceptance_rate=0.0`, mediana Jaccard 0.5714); il perimetro valido del verdict e' il deep run N=89 con 3000 swap. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:50:| swap_label_surrogate | 24 | 1 | 11 | 12 | 0.9583 | 0.629162 | 0.546582 | 0.267419 | 0.750000 | 0.6250 | tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:56:| accepted swap_label_surrogate | 15 | 1 | 8 | 6 | 0.597228 | 0.552247 | 0.267782 | tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:57:| failed swap_label_surrogate | 9 | 0 | 3 | 6 | 0.666607 | 0.540917 | 0.267055 | tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:59:Per soglia, surrogate accettati: tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:67:Audit accettazione surrogate per fase: tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:69:| phase | trial0 Jaccard | trial1 Jaccard | accepted | tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:77:1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:78:2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e `0` multi/floor. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:79:3. **Verificato: i valori restano random-like.** Nei surrogate accettati `vc_median=0.597228` e `r_floor_median=0.552247`; lo Sturmian ha `vc_median=1.170751` e `r_floor_median=0.651184`; il random bilanciato ha `vc_median=0.625061` e `r_floor_median=0.534628`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:80:4. **Verificato: il vincolo non e' uniforme sulle fasi.** Le fasi 0.00 e 0.25 raggiungono `2/2`; fase 0.50 raggiunge `1/2`; fase 0.75 raggiunge `0/2`. Il null label-preserving non e' ancora generatore stabile cross-phase. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:81:5. **Inferito dal confronto accettati/random/Sturmian: il label-set e' lettore, non portatore sufficiente.** Conservare una parte alta del label-set non preserva il trasporto d'ordine che rende il boundary una curva interna unica. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:84:**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c`. Il portatore del boundary non e' il label-set isolato: serve ordine generativo. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:86:**CONSTRAINT on V_c null**: ogni confronto `V_c` deve riportare `event_type`, `label_jaccard` e accettazione del null. Un surrogate non accettato non entra come prova contro il claim; un surrogate accettato che produce `internal_multi` o `floor_hit` falsifica la sufficienza del label-set nel perimetro. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:89:- **Due radici**: label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:91:- **Invariante di passaggio**: il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:92:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:95:Il prossimo passaggio non e' estendere a GUE/Poisson. Prima serve un generatore label-preserving stabile cross-phase: stessa accettazione Jaccard su N={89,144,233} oppure fallimento dichiarato come vincolo del null. Solo dopo il boundary operator puo' trasferire verso domini GUE/Poisson. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:98:- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, JSON `vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:102:- **L4 edge cases**: a `r_threshold=0.48` i surrogate accettati non fanno floor-hit ma fanno `3/5` internal_multi; il problema non e' solo il bordo minimo. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:103:- **L5 re-discovery vs discovery**: il gap labeling Sturmian e' baseline nota; il finding e' il gate regressivo che separa label-set come lettore e ordine come portatore. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:107:- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:108:- Run largo: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json`, N={89,144}, 600 swap, `acceptance_rate=0.0`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:109:- Run principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`, N={89}, 3000 swap, `acceptance_rate=0.625`. tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:112:- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:113:- Data principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json` tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:114:- Data telemetria: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json` tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:38: "evidence": "Il report riconosce Sturmian/Fibonacci/gap labeling come noti, ma non nomina il risultato classico piu' vicino sulla stabilita dei label/gap sotto rotazioni Sturmiane o approssimanti continuati. Il rischio NEW e' basso perche' non usa esplicitamente 'nuovo', ma la formulazione 'scoperta' resta esposta a re-discovery.", tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:39: "suggestion": "Aggiungere un confronto bibliografico minimo: Sturmian words, continued-fraction/Fibonacci approximants, gap labeling theorem; formulare il finding come osservabile locale del lab, non come fenomeno matematico nuovo." tools/data/reports/falsifier_20260430_1905.json:32: "suggestion": "Declassare NEW a candidate-new finche' non viene confrontato contro baseline classiche: Cramer/Hardy-Littlewood, Hawkins/sieve surrogate, random permutation, Markov residue model e risultati noti su prime gaps mod q." tools/data/reports/agent_20260405_0919.md:18:- **Null**: 20 Cramer surrogates per window (exponential gaps) tools/data/neuron_snapshot.json:233: "detail": "[P18] V_c > 1 per tutte le N. phi sta appena oltre l'auto-dualita', sul lato localizzato.", tools/data/knowledge_state.json:111: "result_claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper", tools/data/knowledge_state.json:159: "result_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state.json:172: "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper", tools/data/knowledge_state.json:177: "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c" tools/data/knowledge_state.json:180: "V_c_transition": { tools/data/knowledge_state.json:188: "input_claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/knowledge_state.json:204: "input_claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/knowledge_state.json:220: "input_claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/knowledge_state.json:236: "input_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state.json:238: "result_claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu", tools/data/knowledge_state.json:252: "input_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. 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Qual e' il controesempio?", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_1420.json:28: "domanda": "\"META tautology after logistic surrogate contract: separate local grammar from linear cut artifact in orbit block entropy\" vale a scala grande quanto a scala piccola?", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_1420.json:34: "tensione": "Tra il si e il no di \"META tautology after logistic surrogate contract: separate local grammar from linear cut artifact in orbit block entropy\", cosa c'e' al bordo?", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:105: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:31: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:33: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:54: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:56: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:91: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1955.json:15: "criterio": "phi V_c < silver V_c < bronze V_c — il campo algebrico determina V_c", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1955.json:17: "stdout": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1955.json:34: "dettaglio": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/lab_graph.json:496: "verdict": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120", tools/data/lab_graph.json:497: "findings": "1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`.\n2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` ", tools/data/lab_graph.json:498: "annotation": "Vincolo: **CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}", tools/data/lab_graph.json:499: "annotation_en": "Constraint: **CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}", tools/data/lab_graph.json:545: "verdict": "**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 ", tools/data/lab_graph.json:546: "findings": "1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`.\n2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati pr", tools/data/lab_graph.json:594: "verdict": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossin", tools/data/lab_graph.json:595: "findings": "1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`).\n2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/", tools/data/lab_graph.json:596: "annotation": "Vincolo: **CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold=", tools/data/lab_graph.json:597: "annotation_en": "Constraint: **CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold=", tools/data/lab_graph.json:643: "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.4", tools/data/lab_graph.json:645: "annotation": "Vincolo: **CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,6", tools/data/lab_graph.json:646: "annotation_en": "Constraint: **CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,6", tools/data/lab_graph.json:692: "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e'", tools/data/lab_graph.json:694: "annotation": "Vincolo: **CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,6", tools/data/lab_graph.json:695: "annotation_en": "Constraint: **CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,6", tools/data/lab_graph.json:1064: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/lab_graph.json:1093: "tensions": "TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo", tools/data/lab_graph.json:1094: "verdict": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il ", tools/data/lab_graph.json:1095: "verdict_en": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il ", tools/data/lab_graph.json:1096: "findings": "1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`.\n2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` floor-hit, `6/12` internal_multi e solo `1/12` internal_cross; lo Sturmian produce `12/12` internal_", tools/data/lab_graph.json:1097: "content_preview": "# Agent Report - Vc Label Reachability Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:59\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT on null reachability\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima", tools/data/lab_graph.json:1098: "content_full": "# Agent Report - Vc Label Reachability Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:59\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT on null reachability\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima di usare `V_c` per trasferire il boundary verso altri perimetri; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1, gate `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=1, swap_steps=120, seed=202605090659; non_possible=se il gate label-preserving non viene raggiunto, il ciclo non puo' usare il surrogate come controprova del boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, sufficienza del label-set con surrogate accettati a N=144.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` sul null `V_c`.\n- **Dipolo / punto-zero**: null raggiungibile / null non raggiungibile; punto-zero = sequenza bilanciata prima della lettura spettrale, dove marginale, label-set e ordine generativo non sono ancora separati.\n- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Prima del valore `V_c` c'e' il problema di esistenza del contro-campo: un null non accettato non puo' decidere la curva.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing e floor; la filtrazione produce `r(V)`; lo swap testa se il vincolo label-set e' raggiungibile senza copiare l'ordine Sturmian.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel 06:52 sul nodo lasciato aperto: stabilita' cross-scale del null.\n - **PVI attack**: il rischio e' trasformare un fallimento computazionale in prova fisica; per questo il verdict e' solo reachability del null.\n - **CE-0001**: il run largo fermato per budget resta telemetria e non viene usato come evidenza numerica.\n- **Proto-ipotesi**: se il generatore label-preserving e' pronto per il trasferimento, allora a N=144 deve raggiungere `Jaccard>=0.75` con accettazione non nulla. Se non raggiunge il gate, il prossimo passo resta costruzione del null, non estensione a GUE/Poisson.\n- **Proiezione**: misuro prima `acceptance_rate` e `label_jaccard`; `event_type` e `V_c` sono riportati come telemetria del surrogate non accettato, non come controprova del boundary.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro N=144, il surrogate swap label-preserving raggiunge il gate `Jaccard>=0.75` abbastanza da diventare null valido per confrontare `V_c`.\n\n## Question\nIl fallimento oltre N=89 era solo budget del run precedente, oppure il null label-preserving non e' ancora raggiungibile nel perimetro N=144?\n\n## Experiment Design\n- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Gate null: `swap_label_surrogate` accettato solo se `label_jaccard>=0.75` contro label-set Sturmian matched.\n- Denominatore grezzo: `phi_sturmian=12` righe evento, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=12`; 4 sequenze surrogate candidate, una per fase.\n- Perimetro ridotto: prima sono stati tentati run piu' larghi (`N=89,144,233` con 12000 swap; `N=144` con 5000 e 1200 swap). Non hanno chiuso nel budget del ciclo e sono telemetria di costo, non risultati del report.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | acceptance_rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.079034 | 0.659728 | 0.371911 | 1.000000 | 1.0000 |\n| balanced_random | 12 | 4 | 6 | 2 | 0.6667 | 0.571850 | 0.520767 | 0.210637 | | |\n| swap_label_surrogate | 12 | 5 | 1 | 6 | 0.5833 | 0.520263 | 0.502703 | 0.210624 | 0.500000 | 0.0000 |\n\nAudit accettazione surrogate:\n\n| N | phase | label_jaccard | accepted | steps_used | accepted_steps |\n|---:|---:|---:|---|---:|---:|\n| 144 | 0.00 | 0.642857 | false | 120 | 27 |\n| 144 | 0.25 | 0.500000 | false | 120 | 27 |\n| 144 | 0.50 | 0.500000 | false | 120 | 13 |\n| 144 | 0.75 | 0.333333 | false | 120 | 37 |\n\nPer soglia del surrogate non accettato:\n\n| r_threshold | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.48 | 0 | 0 | 4 | 0.571039 |\n| 0.50 | 2 | 0 | 2 | 0.527095 |\n| 0.52 | 3 | 1 | 0 | 0.500000 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`.\n2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` floor-hit, `6/12` internal_multi e solo `1/12` internal_cross; lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e nessun floor/multi.\n3. **Verificato: il valore `V_c` del surrogate non accettato resta vicino al bordo.** `vc_median=0.520263` e `r_floor_median=0.502703`, contro `vc_median=1.079034` e `r_floor_median=0.659728` dello Sturmian.\n4. **Verificato: il costo del null cresce prima della prova fisica.** I tentativi piu' larghi non chiudono nel budget del cycle; il nodo regressivo e' il generatore del null, non il boundary verso GUE/Poisson.\n5. **Inferito: N=89 non basta come prova di trasferibilita' del null.** Il risultato 06:52 resta valido nel suo perimetro; per N=144 serve un generatore piu' efficiente o un criterio label-preserving diverso prima di parlare di sufficienza del label-set.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89.\n\nLa formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizione del confronto, non osservabile accessoria.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: prova fisica del boundary . raggiungibilita' del contro-campo.\n- **Singolare**: il surrogate prima dell'accettazione, dove non e' ancora null e non e' ancora evidenza.\n- **Invariante di passaggio**: `event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' regressivo sul generatore, non estensivo sul dominio: sostituire lo swap cieco con un generatore vincolato che ottimizza direttamente il label-set per fase e scala, oppure dichiarare che il label-set non e' un vincolo generativo praticabile e scegliere un null piu' nativo all'ordine Sturmian. Solo un null con accettazione non nulla su N={89,144,233} autorizza il passaggio a GUE/Poisson.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0330.md`, `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, JSON `tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`.\n- **L1 hard constraint**: il verdict non dice che il label-set fallisce a N=144; dice che il null accettato non e' stato generato.\n- **L2 count grezzi**: riportati `12`, `4`, `5/12`, `6/12`, `1/12`, `0/4`.\n- **L3 no silent patching**: i run larghi fermati per budget sono dichiarati come telemetria, non nascosti.\n- **L4 edge cases**: fase 0.00 arriva a Jaccard `0.642857`, piu' vicina al gate ma non accettata; fase 0.75 resta `0.333333`.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' la curva Sturmian; e' il vincolo operativo che l'accettazione del null precede ogni confronto `V_c`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori.\n- Run validato: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 1 --swap-steps 120 --seed 202605090659 --out tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`.\n- Run fermati per budget: tentativi con `N=89,144,233` e 12000 swap, poi `N=144` con 5000 e 1200 swap.\n\n## Files\n- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`\n- Data: `tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0659.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1104: "text": "> Nel perimetro N=144, il surrogate swap label-preserving raggiunge il gate `Jaccard>=0.75` abbastanza da diventare null valido per confrontare `V_c`." tools/data/lab_graph.json:1110: "text": "Il fallimento oltre N=89 era solo budget del run precedente, oppure il null label-preserving non e' ancora raggiungibile nel perimetro N=144?" tools/data/lab_graph.json:1116: "text": "- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Gate null" tools/data/lab_graph.json:1128: "text": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120" tools/data/lab_graph.json:1144: "tensions": "TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo", tools/data/lab_graph.json:1145: "verdict": "**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c", tools/data/lab_graph.json:1146: "verdict_en": "**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c", tools/data/lab_graph.json:1147: "findings": "1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`.\n2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12`", tools/data/lab_graph.json:1148: "content_preview": "# Agent Report - Vc Label-Preserving Swap Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:52\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT / FALSIFIED label-set sufficiency nel perimetro dichiarato\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=un null che preserva il ga", tools/data/lab_graph.json:1149: "content_full": "# Agent Report - Vc Label-Preserving Swap Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:52\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT / FALSIFIED label-set sufficiency nel perimetro dichiarato\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=un null che preserva il gap-label set Sturmian puo' decidere se `V_c` e' portato dal label-set o dall'ordine generativo; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1 e ricottura finche' `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=run principale N={89}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=2, swap_steps=3000, seed=202605090652; non_possible=se i surrogate accettati Jaccard>=0.75 producono floor-hit o internal_multi e restano con `r_floor`/`vc_interp` vicini al random, il label-set non basta a ricostruire il boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, prova a N>=144 con gate raggiunto.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` proiettata sul null `V_c`.\n- **Dipolo / punto-zero**: label-set preservato / ordine generativo preservato; punto-zero = sequenza binaria bilanciata prima della lettura spettrale, dove il conteggio di 1 e' identico ma il trasporto dell'ordine non e' deciso.\n- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Il bordo non e' il numero `V_c`; e' il tipo di attraversamento prodotto dalla curva `r(V)` dopo avere imposto o fallito il vincolo sul label-set.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing unico e multiplo; la filtrazione scorre `V`; lo swap mantiene la marginale e tenta di conservare il label-set senza copiare l'ordine Sturmian.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel emerso alle 06:37: stesso oggetto, nodo regressivo piu' profondo.\n - **PVI attack**: il rischio e' dichiarare label-preserving un null che non raggiunge il vincolo; per questo l'accettazione Jaccard entra nel denominatore.\n - **CE-0001**: il fallimento a N=144 nel run largo resta telemetria, non viene escluso.\n- **Proto-ipotesi**: se il label-set e' portatore sufficiente del boundary, allora un surrogate swap con Jaccard>=0.75 deve produrre crossing interno unico e `r_floor`/`vc_interp` nella zona Sturmian. Se produce internal_multi o floor_hit con valori vicini al random, il portatore e' ordine generativo oltre al label-set.\n- **Proiezione**: misuro prima l'accettazione del null, poi l'evento. Il valore `V_c` entra solo dopo `event_type`, per non confondere il bordo minimo con il crossing.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi.\n\n## Question\nQuando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Eventi:\n - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; `V_c` e' bordo della griglia.\n - `internal_cross`: parte sopra soglia e attraversa una volta.\n - `internal_multi`: attraversa piu' volte.\n - `no_cross`: non attraversa.\n- Null:\n - `balanced_random`: stessa marginale 0/1 del riferimento.\n - `swap_label_surrogate`: parte da random bilanciato, scambia siti 0/1 e accetta il miglior candidato; il surrogate e' accettato solo se `label_jaccard>=0.75`.\n- Denominatore grezzo run principale: `phi_sturmian=12` condizioni, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=24`; surrogate accettati `15/24` righe evento, equivalenti a `5/8` sequenze surrogate.\n- Telemetria: un run largo N={89,144}, 600 swap, non raggiunge il gate (`acceptance_rate=0.0`, mediana Jaccard 0.5714); il perimetro valido del verdict e' il deep run N=89 con 3000 swap.\n\n## Results\nSintesi aggregata run principale:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | acceptance_rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.170751 | 0.651184 | 0.329315 | 1.000000 | 1.0000 |\n| balanced_random | 12 | 0 | 8 | 4 | 1.0000 | 0.625061 | 0.534628 | 0.236926 | | |\n| swap_label_surrogate | 24 | 1 | 11 | 12 | 0.9583 | 0.629162 | 0.546582 | 0.267419 | 0.750000 | 0.6250 |\n\nSurrogate accettati soltanto (`label_jaccard>=0.75`):\n\n| subset | rows | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | r_span_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| accepted swap_label_surrogate | 15 | 1 | 8 | 6 | 0.597228 | 0.552247 | 0.267782 |\n| failed swap_label_surrogate | 9 | 0 | 3 | 6 | 0.666607 | 0.540917 | 0.267055 |\n\nPer soglia, surrogate accettati:\n\n| r_threshold | rows | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.48 | 5 | 0 | 2 | 3 | 0.647448 |\n| 0.50 | 5 | 0 | 3 | 2 | 0.597228 |\n| 0.52 | 5 | 1 | 3 | 1 | 0.543247 |\n\nAudit accettazione surrogate per fase:\n\n| phase | trial0 Jaccard | trial1 Jaccard | accepted |\n|---:|---:|---:|---:|\n| 0.00 | 0.750000 | 0.750000 | 2/2 |\n| 0.25 | 0.833333 | 0.833333 | 2/2 |\n| 0.50 | 0.750000 | 0.666667 | 1/2 |\n| 0.75 | 0.714286 | 0.666667 | 0/2 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`.\n2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e `0` multi/floor.\n3. **Verificato: i valori restano random-like.** Nei surrogate accettati `vc_median=0.597228` e `r_floor_median=0.552247`; lo Sturmian ha `vc_median=1.170751` e `r_floor_median=0.651184`; il random bilanciato ha `vc_median=0.625061` e `r_floor_median=0.534628`.\n4. **Verificato: il vincolo non e' uniforme sulle fasi.** Le fasi 0.00 e 0.25 raggiungono `2/2`; fase 0.50 raggiunge `1/2`; fase 0.75 raggiunge `0/2`. Il null label-preserving non e' ancora generatore stabile cross-phase.\n5. **Inferito dal confronto accettati/random/Sturmian: il label-set e' lettore, non portatore sufficiente.** Conservare una parte alta del label-set non preserva il trasporto d'ordine che rende il boundary una curva interna unica.\n\n## Verdict\n**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c`. Il portatore del boundary non e' il label-set isolato: serve ordine generativo.\n\n**CONSTRAINT on V_c null**: ogni confronto `V_c` deve riportare `event_type`, `label_jaccard` e accettazione del null. Un surrogate non accettato non entra come prova contro il claim; un surrogate accettato che produce `internal_multi` o `floor_hit` falsifica la sufficienza del label-set nel perimetro.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato.\n- **Singolare**: sequenza binaria bilanciata prima del lettore spettrale, dove marginale e potenziale di gap sono indistinti.\n- **Invariante di passaggio**: il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio non e' estendere a GUE/Poisson. Prima serve un generatore label-preserving stabile cross-phase: stessa accettazione Jaccard su N={89,144,233} oppure fallimento dichiarato come vincolo del null. Solo dopo il boundary operator puo' trasferire verso domini GUE/Poisson.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, JSON `vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`.\n- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped a N=89; N>=144 resta non verificato con gate raggiunto.\n- **L2 count grezzi**: riportati `12`, `24`, `15`, `5/8`, `8/15`, `6/15`, `1/15`.\n- **L3 no silent patching**: il run largo fallito e le fasi non accettate restano nel report come telemetria/vincolo.\n- **L4 edge cases**: a `r_threshold=0.48` i surrogate accettati non fanno floor-hit ma fanno `3/5` internal_multi; il problema non e' solo il bordo minimo.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: il gap labeling Sturmian e' baseline nota; il finding e' il gate regressivo che separa label-set come lettore e ordine come portatore.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori.\n- Run largo: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json`, N={89,144}, 600 swap, `acceptance_rate=0.0`.\n- Run principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`, N={89}, 3000 swap, `acceptance_rate=0.625`.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`\n- Data principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`\n- Data telemetria: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0652.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1155: "text": "> Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi." tools/data/lab_graph.json:1161: "text": "Quando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like?" tools/data/lab_graph.json:1167: "text": "- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Eventi:\n - `floo" tools/data/lab_graph.json:1179: "text": "**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 " tools/data/lab_graph.json:1185: "text": "Il prossimo passaggio non e' estendere a GUE/Poisson. 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Il random bilanciato non e' un co", tools/data/lab_graph.json:1198: "findings": "1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`).\n2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggr", tools/data/lab_graph.json:1199: "content_preview": "# Agent Report - Vc Null Regression Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:37\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=la forma `r(V)` del boundary Sturmian-Harper e' sostenuta da attraversamenti interni, non da collasso al bordo minimo della filtrazione; observable", tools/data/lab_graph.json:1200: "content_full": "# Agent Report - Vc Null Regression Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:37\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=la forma `r(V)` del boundary Sturmian-Harper e' sostenuta da attraversamenti interni, non da collasso al bordo minimo della filtrazione; observable=`event={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01, crossing lineare e classificazione del primo stato rispetto a `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=phi Sturmian, phase-shuffle Sturmian, random bilanciato, surrogate random selezionato per overlap label-set; denominator=N={89,144,233}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, phase_trials=2, random_trials=2, label_trials=2, label_candidates=5, seed=202605090637; non_possible=se un null che preserva label-set produce crossing interno unico e stesso `r_floor` dei generatori Sturmian, `V_c` non e' piu' boundary map di ordine Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze in questo ciclo, fit power-law, label-preserving forte con accettazione Jaccard>=0.75.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come filtrazione spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` + tensione operativa `V_c` sul null regressivo.\n- **Dipolo / punto-zero**: collasso al bordo minimo (`floor_hit`) / attraversamento interno; punto-zero = il primo stato della curva rispetto alla soglia, prima che `V_c` venga contato come valore.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione. Il contenuto non e' il numero `V_c`, ma il tipo di evento che genera il passaggio.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, spectrum-preserving surrogate. Il boundary operator separa floor e interno; la filtrazione scorre `V`; il surrogate tenta di conservare il lettore label-set prima di misurare il crossing.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel del ciclo 03:30 senza cambiare dominio: stesso `V_c`, nodo regressivo diverso.\n - **PVI attack**: il rischio e' rendere il null piu' debole per salvare la curva metallica; per questo il surrogate label-preserving espone il proprio `label_jaccard`.\n - **CE-0001**: il fallimento del surrogate entra come informazione, non come parametro da calibrare.\n- **Proto-ipotesi**: se il boundary e' effetto di ordine Sturmian, allora le fasi Sturmian devono conservare crossing interno senza floor-hit; se basta preservare parzialmente il label-set, il surrogate random deve recuperare lo stesso evento interno unico. Se il surrogate non preserva il label-set, il ciclo produce un vincolo sul generatore del null.\n- **Proiezione**: misuro l'evento prima del valore. `floor_hit` indica che il null parte gia' oltre il confine; `internal_cross` indica che la filtrazione crea il passaggio; `internal_multi` indica bordo oscillante, non curva metallica semplice.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro Sturmian-Harper ridotto, la separazione metallico/random della curva `r(V)` sopravvive quando `V_c` viene decomposto in evento di bordo: i generatori Sturmian producono crossing interno; il random produce floor-hit o multi-crossing. Un surrogate che preserva label-set deve decidere se il portatore e' il label-set o l'ordine generativo.\n\n## Question\nIl null precedente falsificava `V_c` perche' era troppo debole e collassava a `V_min`, oppure perche' il crossing interno richiede ordine Sturmian oltre al label-set?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_vc_null_regression_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Eventi:\n - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; il valore `V_c` e' il bordo della griglia, non attraversamento.\n - `internal_cross`: parte sopra soglia e attraversa una volta.\n - `internal_multi`: parte sopra soglia ma attraversa piu' volte.\n - `no_cross`: non attraversa.\n- Generatori:\n - `phi_sturmian`: sequenza di riferimento per ogni N/fase.\n - `sturmian_phase_shuffle`: stessa theta phi, fase random.\n - `balanced_random`: stesso conteggio di 1, ordine distrutto.\n - `label_preserving_surrogate`: miglior candidato tra 5 random bilanciati secondo Jaccard del label-set spettrale con la sequenza riferimento (`label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`).\n- Denominatore grezzo: `phi_sturmian=36` condizioni; ogni controllo `72` condizioni. Il run pieno con N fino a 377 e 12 candidati e' stato fermato per budget; il perimetro valido e' quello dichiarato qui.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, controlli metallici silver/bronze e domini GUE/Poisson non vengono testati in questo ciclo.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 36 | 0 | 36 | 0 | 1.0000 | 1.058885 | 0.654502 | 0.340093 | 1.000000 |\n| sturmian_phase_shuffle | 72 | 0 | 72 | 0 | 1.0000 | 1.193335 | 0.691274 | 0.382659 | |\n| balanced_random | 72 | 27 | 23 | 22 | 0.6250 | 0.532928 | 0.512032 | 0.190609 | |\n| label_preserving_surrogate | 72 | 23 | 29 | 20 | 0.6806 | 0.561171 | 0.534427 | 0.198427 | 0.166667 |\n\nPer soglia:\n\n| generator | r_threshold | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 0.48 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.229013 |\n| phi_sturmian | 0.50 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.108569 |\n| phi_sturmian | 0.52 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.005215 |\n| sturmian_phase_shuffle | 0.48 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.377315 |\n| sturmian_phase_shuffle | 0.50 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.275439 |\n| sturmian_phase_shuffle | 0.52 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.168195 |\n| balanced_random | 0.48 | 4 | 11 | 9 | 0.8333 | 0.594383 |\n| balanced_random | 0.50 | 10 | 7 | 7 | 0.5833 | 0.531929 |\n| balanced_random | 0.52 | 13 | 5 | 6 | 0.4583 | 0.500000 |\n| label_preserving_surrogate | 0.48 | 3 | 9 | 12 | 0.8750 | 0.633067 |\n| label_preserving_surrogate | 0.50 | 9 | 9 | 6 | 0.6250 | 0.568673 |\n| label_preserving_surrogate | 0.52 | 11 | 11 | 2 | 0.5417 | 0.523669 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`).\n2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggregava floor-hit e attraversamenti reali.\n3. **Verificato: il surrogate label-preserving minimo non preserva il label-set.** La mediana Jaccard e' `0.166667`, con minimo `0.071429`; quindi questo controllo non decide se il label-set basta a produrre il crossing Sturmian.\n4. **Verificato: anche il surrogate debole resta vicino al random, non allo Sturmian.** Ha `23/72` floor-hit e `20/72` internal_multi, `r_floor_median=0.534427` e `r_span_median=0.198427`, contro `r_floor_median=0.654502/0.691274` e span `0.340093/0.382659` degli Sturmian.\n5. **Inferito: il nodo regressivo del null e' doppio.** Separare floor-hit e crossing interno ripara il denominatore di `V_c`; costruire un vero null label-preserving richiede un generatore dedicato, non selezione random superficiale.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set.\n\nLa formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica semplice. Il prossimo null deve generare sequenze con Jaccard label-set alto prima di confrontare `V_c`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing.\n- **Singolare**: la curva `r(V)` prima della soglia, dove il confine non e' ancora numero ma tipo di passaggio.\n- **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' costruire un surrogate label-preserving reale: non scegliere il miglior random fra pochi candidati, ma generare per ricottura/swap vincolato finche' `label_jaccard >= 0.75` viene raggiunto con denominatore dichiarato. Se quel null produce `floor_hit` o `internal_multi`, il portatore e' ordine Sturmian oltre al label-set; se produce crossing interno unico con `r_floor` e `r_span` Sturmian, il portatore e' il label-set.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0330.md`, output JSON del nuovo script.\n- **L1 hard constraint**: nessun claim universale; il verdict vale solo sul perimetro ridotto dichiarato.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi (`36`, `72`, `27/72`, `23/72`, `22/72`) oltre ai rate.\n- **L3 no silent patching**: il surrogate label-preserving fallito viene dichiarato come fallimento del controllo, non escluso.\n- **L4 edge cases**: random a `r_threshold=0.48` ha molti crossing interni (`20/24` contando multi), quindi non basta dire \"random=floor\".\n- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il gate regressivo `event_type` per non confondere floor e crossing.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Runtime: primo run piu' largo fermato per budget; run valido completato con N={89,144,233}, 5 candidati label per surrogate.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_null_regression_gate.py` completato senza errori.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_vc_null_regression_gate.py`\n- Data: `tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0637.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1206: "text": "> Nel perimetro Sturmian-Harper ridotto, la separazione metallico/random della curva `r(V)` sopravvive quando `V_c` viene decomposto in evento di bord" tools/data/lab_graph.json:1212: "text": "Il null precedente falsificava `V_c` perche' era troppo debole e collassava a `V_min`, oppure perche' il crossing interno richiede ordine Sturmian olt" tools/data/lab_graph.json:1230: "text": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossin" tools/data/lab_graph.json:1236: "text": "Il prossimo passo e' costruire un surrogate label-preserving reale: non scegliere il miglior random fra pochi candidati, ma generare per ricottura/swa" tools/data/lab_graph.json:1247: "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma ch", tools/data/lab_graph.json:1248: "verdict_en": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma ch", tools/data/lab_graph.json:1250: "content_preview": "# Agent Report - Interpolated Vc Curve Map\n**Date**: 2026-05-09 03:30\n**Piano**: 97\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (0.6)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=la forma locale della curva `r(V)` puo' sostituire il primo crossing su griglia come portatore del boundary Sturmian-Harper; 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punto-zero = crossing interpolato `V_c`, dove repulsione e indipendenza vengono separati dalla curva prima che il reticolo numerico scelga il valore.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione in `V`; il contenuto e' la classe di attraversamento della curva, non il singolo valore phase-0.\n- **Operatori laterali scelti**: filtrazione, boundary operator, curve-shape. La filtrazione scorre il parametro `V`; il boundary operator nomina `r(V)=threshold`; curve-shape attacca il nodo regressivo del cycle precedente, dove la griglia decideva al posto del confine.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117**: usato come cascata della possibilita; il fallimento del fit diventa passaggio a una curva, non calibrazione del fit.\n - **CE-0038**: usato per cercare la forma nel Nulla-Tutto del crossing, prima del valore singolo.\n - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel 21:40: stesso boundary, un solo nodo cambiato, da prima griglia a curva interpolata.\n - **PVI attack**: il rischio e' salvare phi cambiando osservabile; per questo il report conta i contro-casi matched e dichiara `not_tested`.\n- **Proto-ipotesi**: se il portatore del boundary e' la forma della curva `r(V)`, allora i metallici devono avere crossing unico e ordinato sotto variazione di fase/soglia, mentre il random bilanciato deve perdere questa struttura; se phi resta solo un anticipo mediano con contro-casi, il risultato e' un vincolo sul boundary observable, non una legge phi.\n- **Proiezione**: misuro `r(V)` intera, crossing interpolato, pendenza locale e numero di attraversamenti. Il null conserva densita e distrugge ordine; i metallici conservano generatore Sturmian con pendenza diversa.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro Sturmian-Harper testato, la curva interpolata `r(V)` conserva un boundary metallico distinguibile dal random e chiarisce se `V_c(phi)` e' portatore strutturale o solo diagnostico phase-sensitive.\n\n## Question\nIl passaggio da primo crossing su griglia a crossing interpolato fa emergere una forma stabile del boundary, oppure conferma che `V_c` resta osservabile diagnostico senza generare un claim phi-specific?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py`.\n- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stesso numero di 1 della sequenza phi matched.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Osservabili:\n - `vc_interp`: primo crossing lineare interpolato di `r(V) < r_threshold`.\n - `vc_grid`: primo crossing discreto corrispondente.\n - `slope_at_cross`: pendenza locale assoluta al crossing.\n - `crossing_count`: numero di cambi sopra/sotto soglia lungo la curva.\n - `r_span`: ampiezza `max(r)-min(r)` della curva.\n- Denominatore grezzo: metallici `60` condizioni ciascuno (`5 N * 4 phase * 3 soglie`); random `180` condizioni (`5 N * 4 phase * 3 soglie * 3 trial`); matched metallici `60` confronti.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, label-set, supertile boundary e fit power-law non vengono testati in questo ciclo.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| domain | vc_interp median | IQR | min-max | slope median | crossing_count |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 1.062657 | 0.790316-1.224442 | 0.588172-1.512101 | 0.190573 | 60 one / 0 multi |\n| silver | 1.216143 | 1.082036-1.354711 | 0.837575-2.542776 | 0.182194 | 60 one / 0 multi |\n| bronze | 1.277510 | 1.119566-1.458647 | 0.900263-1.920226 | 0.170989 | 60 one / 0 multi |\n| balanced_random_phi_density | 0.500000 | 0.500000-0.612367 | 0.500000-1.164160 | 0.695943 | 40 one / 41 multi / 99 zero |\n\nPer soglia `r`:\n\n| domain | r_threshold | vc_interp median | IQR | slope median | crossings |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 0.48 | 1.208150 | 0.932096-1.331265 | 0.162041 | 20 one / 0 multi |\n| phi | 0.50 | 1.092215 | 0.846066-1.191629 | 0.183509 | 20 one / 0 multi |\n| phi | 0.52 | 0.987410 | 0.763258-1.078424 | 0.209606 | 20 one / 0 multi |\n| silver | 0.48 | 1.329445 | 1.212227-1.461001 | 0.169452 | 20 one / 0 multi |\n| silver | 0.50 | 1.190500 | 1.109077-1.330126 | 0.189405 | 20 one / 0 multi |\n| silver | 0.52 | 1.083306 | 1.017297-1.235387 | 0.200289 | 20 one / 0 multi |\n| bronze | 0.48 | 1.436079 | 1.214563-1.598943 | 0.154310 | 20 one / 0 multi |\n| bronze | 0.50 | 1.306311 | 1.117657-1.426919 | 0.174944 | 20 one / 0 multi |\n| bronze | 0.52 | 1.186469 | 1.029531-1.285595 | 0.181598 | 20 one / 0 multi |\n\nMatched metallic comparison:\n\n| comparison | count |\n|---|---:|\n| phi < silver | 45/60 |\n| phi < bronze | 48/60 |\n| phi < both | 42/60 |\n| phi between controls | 9/60 |\n| not phi < both | 18/60 |\n\nCurve endpoints:\n\n| domain | r(V=0.5) median | r(V=3.0) median | r_span median |\n|---|---:|---:|---:|\n| phi | 0.653102 | 0.299790 | 0.348333 |\n| silver | 0.681188 | 0.321450 | 0.350940 |\n| bronze | 0.686683 | 0.339889 | 0.356173 |\n| balanced_random_phi_density | 0.479568 | 0.340037 | 0.166717 |\n\nEsempi di contro-casi matched:\n\n| N | phase | r_threshold | phi_vc | silver_vc | bronze_vc | relation |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 89 | 0.25 | 0.50 | 1.370302 | 1.219542 | 0.956804 | phi > both |\n| 233 | 0.25 | 0.50 | 1.160908 | 1.086803 | 1.084680 | phi > both |\n| 233 | 0.75 | 0.50 | 1.160908 | 1.031116 | 1.297254 | phi between controls |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: l'interpolazione rimuove la decisione della griglia ma non produce un separatore phi hard.** Phi attraversa prima di entrambi i controlli in `42/60` confronti matched; in `18/60` confronti almeno un controllo attraversa prima.\n2. **Verificato: la forma metallica separa dal random bilanciato.** Phi, silver e bronze hanno crossing unico in `60/60` condizioni ciascuno. Il random ha `99/180` condizioni gia' sotto soglia al bordo iniziale o senza cambio, `41/180` multi-crossing e solo `40/180` crossing unico.\n3. **Verificato: phi e' anticipato in mediana, non isolato come classe.** Le mediane `vc_interp` sono phi `1.062657`, silver `1.216143`, bronze `1.277510`; gli IQR si sovrappongono e i contro-casi matched restano nel denominatore.\n4. **Verificato: la curva intera porta piu' informazione del crossing singolo.** I metallici partono sopra soglia (`r(V=0.5)` mediano 0.653/0.681/0.687) e scendono con span ~0.35; il random parte vicino/sotto soglia (`0.479568`) e ha span mediano `0.166717`.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' l'osservabile `V_c` come generatore di claim.** `V_c` funziona come lettore diagnostico della filtrazione metallica contro random, ma non sostiene un claim phi-specific senza qualificare fase, soglia e controllo.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma che il boundary metallico ha una forma di curva: crossing unico e discesa ordinata da repulsione a indipendenza. Non conferma `V_c(phi)` come portatore phi-specific hard: phi anticipa i controlli in mediana e in `42/60` matched, ma `18/60` contro-casi impediscono claim di separazione completa.\n\nLa formulazione valida e': `r(V)` e' un boundary map utile per distinguere generatore Sturmian da random bilanciato; `V_c` e' coordinata diagnostica phase/threshold-sensitive, non legge di scala e non generatore di claim phi-specific nel perimetro testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossing discreto di griglia . curva interpolata del boundary.\n- **Singolare**: la filtrazione `r(V)` prima del valore `V_c`, dove repulsione e indipendenza sono ancora un unico passaggio.\n- **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing unico dei generatori metallici; cade la specificita hard di phi.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `r(V)` come boundary map contro null random; qui diventa non-possibile promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo non e' rifare il fit su `V_c`. Il portatore emerso e' la curva: misurare distanza funzionale tra curve `r(V)` con un null che preserva densita, autocorrelazione corta e conteggi di blocco. Se la distanza funzionale separa metallici da random e mantiene contro-casi phi dichiarati, il gate diventa curve-map; se cade sotto null piu' omogenei, `V_c` resta solo un lettore diagnostico locale.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260508_2140.md`, output JSON del nuovo script.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre/solo\"; il verdict include `18/60` contro-casi matched.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati denominatori grezzi (`60`, `180`, `42/60`, `99/180`, `41/180`) oltre alle mediane.\n- **L3 no silent patching**: il fit power-law non viene recuperato; il claim cambia osservabile e lo dichiara.\n- **L4 edge cases**: `N=89 phase=0.25` e `N=233 phase=0.25` rompono la separazione phi < both anche dopo interpolazione.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il vincolo sul boundary observable e il passaggio da grid gate a curve-map.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Runtime esperimento: completato localmente con SciPy tridiagonal eigensolver.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py` completato senza errori.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py`\n- Data: `tools/data/quasiperiodic_vc_curve_map_20260509_0330.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0330.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1257: "text": "> Nel perimetro Sturmian-Harper testato, la curva interpolata `r(V)` conserva un boundary metallico distinguibile dal random e chiarisce se `V_c(phi)`" tools/data/lab_graph.json:1263: "text": "Il passaggio da primo crossing su griglia a crossing interpolato fa emergere una forma stabile del boundary, oppure conferma che `V_c` resta osservabi" tools/data/lab_graph.json:1269: "text": "- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py`.\n- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stesso numero di 1 della sequenza phi matched." tools/data/lab_graph.json:1281: "text": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.4" tools/data/lab_graph.json:1287: "text": "Il prossimo passo non e' rifare il fit su `V_c`. Il portatore emerso e' la curva: misurare distanza funzionale tra curve `r(V)` con un null che preser" tools/data/lab_graph.json:1298: "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito pha", tools/data/lab_graph.json:1299: "verdict_en": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito pha", tools/data/lab_graph.json:1301: "content_preview": "# Agent Report - Quasiperiodic Vc Lattice Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:40\n**Piano**: 96\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (0.6)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` segnala un bordo reticolare/quantizzato del passaggio Sturmian-Harper; observable=`V_c`, `distinct_v", tools/data/lab_graph.json:1302: "content_full": "# Agent Report - Quasiperiodic Vc Lattice Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:40\n**Piano**: 96\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (0.6)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` segnala un bordo reticolare/quantizzato del passaggio Sturmian-Harper; observable=`V_c`, `distinct_vc`, `repeat_rate`, `mode_rate`; operator=prima soglia `V` su griglia 0.5..3.0 step 0.025 dove `(H(seq,V)) < 0.5`; generator=Sturmian metallici phi/silver/bronze e random bilanciato a densita phi; denominator=N={89,144,233,377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, 4 random trial per condizione, seed=202605082140; not_tested=gap_ratio, label-set Sturmian, GUE/Poisson universale, fit power-law asintotico oltre N=610.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come incrocio spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` sul passaggio tra piani + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: scaling continuo / bordo discretizzato; punto-zero = `V_c`, il primo valore dove lo spettro passa sotto `=0.5` e il bordo non e' ancora interpretato come legge di potenza o come rumore.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il contenuto non e' il valore assoluto di `V_c`, ma la classe di passaggio generata da una filtrazione in `V`.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, mobility edge. Il boundary operator nomina il cambio `=0.5`; la filtrazione scorre `V`; mobility edge entra come lettura minima di transizione spettrale senza imporre un esponente.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117**: usato come cascata della possibilita; il fallimento del fit diventa nuovo perimetro, non errore da aggiustare.\n - **CE-0038**: usato per cercare la forma nel Nulla-Tutto del bordo, non nel singolo numero.\n - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel del Domandatore con un solo nodo cambiato: da fit power-law a lattice gate.\n- **Proto-ipotesi**: se `V_c(phi)` e' bordo reticolare strutturale, allora la ripetizione dei livelli di `V_c` resta piu' compressa dei controlli metallici quando si varia fase e scala. Se la compressione cade o compare anche nei controlli, il nodo regressivo e' il fit imposto, non una legge phi.\n- **Proiezione**: misuro `V_c` su N fibonacci, quattro fasi e controlli. Il null random conserva il numero di 1 della sequenza phi per ogni N/fase, ma distrugge l'ordine Sturmian.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro quasiperiodico Sturmian-Harper N={89,144,233,377,610}, la non-convergenza del fit su `V_c(phi)` indica un bordo reticolare specifico di phi, non un artefatto di griglia o una proprieta comune dei controlli.\n\n## Question\nIl fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` e' una forma del confine, oppure il confine cambia con fase/controllo e il power-law era il denominatore sbagliato?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py`.\n- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stessa densita di phi.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Osservabile primario: `V_c = min(V)` su griglia 0.025 dove `<0.5`.\n- Osservabili di supporto: `distinct_vc`, `repeat_rate = 1 - distinct/count`, `mode_rate`.\n- Denominatore grezzo: phi/silver/bronze 20 condizioni ciascuno; random 80 condizioni.\n- Soglia ex ante per claim forte: phi deve avere `repeat_rate` maggiore dei controlli metallici e non spiegato dal random bilanciato.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e label-set non testati; il fit power-law non viene rifatto come criterio di verita.\n\n## Results\nSintesi su tutte le fasi:\n\n| domain | count | distinct_vc | repeat_rate | mode_rate | median | min | max |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 20 | 15 | 0.25 | 0.15 | 1.1125 | 0.6500 | 1.3750 |\n| silver | 20 | 15 | 0.25 | 0.15 | 1.2000 | 1.0000 | 2.1500 |\n| bronze | 20 | 17 | 0.15 | 0.10 | 1.3125 | 0.9750 | 1.7250 |\n| balanced_random_phi_density | 80 | 17 | 0.7875 | 0.575 | 0.5000 | 0.5000 | 1.0000 |\n\nPhase 0, confronto col deposito originario:\n\n| N | source phi V_c | measured phi | silver | bronze |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 89 | 1.017 | 1.025 | 1.225 | 1.125 |\n| 144 | 0.672 | 0.675 | 1.375 | 1.400 |\n| 233 | 1.017 | 0.950 | 1.250 | 1.175 |\n| 377 | 0.672 | 0.675 | 1.000 | 1.025 |\n| 610 | 0.931 | 0.900 | 1.325 | 1.400 |\n\nPer fase:\n\n| domain/phase | distinct_vc | repeat_rate | mode_rate | median |\n|---|---:|---:|---:|---:|\n| phi phase=0.0 | 4/5 | 0.20 | 0.40 | 0.900 |\n| phi phase=0.25 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 1.225 |\n| phi phase=0.5 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 0.725 |\n| phi phase=0.75 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 1.175 |\n| silver phase=0.0 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 1.250 |\n| silver phase=0.5 | 4/5 | 0.20 | 0.40 | 1.150 |\n| bronze phase=0.0 | 4/5 | 0.20 | 0.40 | 1.175 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il deposito originario viene riprodotto come phase-0 grid effect.** I valori phi misurati `[1.025, 0.675, 0.950, 0.675, 0.900]` riprendono il profilo `[1.017, 0.672, 1.017, 0.672, 0.931]` entro la griglia piu' fine; la differenza a N=233 mostra sensibilita alla discretizzazione del criterio.\n2. **Verificato: il reticolo phi non sopravvive alle fasi.** Su 20 condizioni phi ha `distinct_vc=15`, `repeat_rate=0.25`, uguale a silver (`15`, `0.25`) e solo poco piu' compresso di bronze (`17`, `0.15`).\n3. **Verificato: il random e' compresso per un motivo diverso.** Il random bilanciato ha `repeat_rate=0.7875`, ma il modo e' `V_c=0.5` in 46/80 casi; questo e' collasso immediato alla soglia minima, non reticolo spettrale metallico.\n4. **Inferito: il nodo regressivo e' il modello di scala, non il valore phi.** Il power-law fallisce perche' l'osservabile `V_c` e' sensibile a fase, griglia e soglia di attraversamento; non perche' phi manifesti un bordo reticolare stabile nel perimetro testato.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito phase-0 e' reale come fenomeno di attraversamento su griglia, ma non trasferisce come invariante di fase e non separa phi da silver.\n\nLa formulazione corretta e': `V_c` e' un boundary observable discreto e phase-sensitive; non sostiene fit power-law ne' claim phi-specific senza un denominatore che separi griglia, fase e soglia.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: fit di scala fallito . bordo discreto di attraversamento.\n- **Singolare**: `V_c` come punto-zero dove `=0.5` separa repulsione e indipendenza senza decidere ancora la legge.\n- **Invariante di passaggio**: sopravvive la sensibilita del bordo; cade la specificita phi del reticolo.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia; qui diventa non-possibile promuovere la ripetizione phase-0 di phi a legge di scala.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' una mappa `V_c(theta, phase, threshold)` con interpolazione locale della curva `(V)` invece della prima griglia discreta. Se la curva interpolata conserva separazione metallica, il portatore e' la forma della curva; se cade, `V_c` resta osservabile diagnostico ma non generatore di claim.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/seme.json`, `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/dnd_domandatore.py`, output JSON del nuovo script.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre/solo\"; verdict limitato a N, fasi, griglia e controlli dichiarati.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi (`15/20`, `17/20`, `46/80`) oltre a `repeat_rate`.\n- **L3 no silent patching**: il vecchio fit non viene salvato; viene dichiarato denominatore sbagliato.\n- **L4 edge cases**: random compresso escluso dal claim per collasso a `V=0.5`, non per confronto diretto di repeat_rate.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`; lo strumento apre boundary map, non discovery fisica nuova.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Runtime esperimento: completato localmente con SciPy tridiagonal eigensolver.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py`\n- Data: `tools/data/quasiperiodic_vc_lattice_gate_20260508_2140.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2140.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1308: "text": "> Nel perimetro quasiperiodico Sturmian-Harper N={89,144,233,377,610}, la non-convergenza del fit su `V_c(phi)` indica un bordo reticolare specifico d" tools/data/lab_graph.json:1314: "text": "Il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` e' una forma del confine, oppure il confine cambia con fase/controllo e il power-law era il denominatore" tools/data/lab_graph.json:1320: "text": "- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py`.\n- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stessa densita di phi.\n- Hamiltoniana: diag" tools/data/lab_graph.json:1332: "text": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e'" tools/data/lab_graph.json:1338: "text": "Il prossimo passo e' una mappa `V_c(theta, phase, threshold)` con interpolazione locale della curva `(V)` invece della prima griglia discreta. Se l" tools/data/lab_graph.json:1353: "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Pair-Stratified Zero Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:33\n**Piano**: 95\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9) via operator directive one-shot\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, low_low_rate, high_high_rate]\n**observable_contract**: claim=il residuo SR dello zero Mobius resta informativo dopo un null che preserva la geometria coarse della coppia di gap; observable=sr_zero_minus_nonzero, sr_aligned_minus_misaligned, low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero; operator=permuta label di transizione aligned/misaligned/zero dentro ogni pair bucket `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius interval charges; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}, 400 permutazioni, seed=2133; not_tested=gap_ratio Sturmian, V_c scaling, GUE/Poisson universale, sequenza Mobius globale coerente dopo shuffle.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + nodo regressivo del cycle 2121: lo zero Mobius ha perso low/high sotto null di lunghezza individuale ma conserva un residuo SR.\n- **Dipolo / punto-zero**: shape/order residuo / artefatto di geometria coarse della coppia; punto-zero = null transition-level che conserva i conteggi aligned/misaligned/zero dentro ogni coppia coarse di gap.\n- **Piano superiore**: boundary operator su grafo aritmetico di transizioni. Il bordo non e' letto sul singolo gap ma sulla coppia `(g_i,g_{i+1})`, dove SR misura forma e non grandezza assoluta.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, random walk. Boundary operator definisce il vuoto prime-free; filtrazione costruisce i 16 pair bucket; random walk entra come permutazione locale delle classi di transizione dentro ogni bucket.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117**: usato come cascata della possibilita; il risultato 2121 viene portato a un null piu' fine invece di essere promosso.\n - **CE-0038**: usato per mantenere la forma nel Nulla-Tutto sul vuoto tra primi, non sul primo isolato.\n - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel 2121 con un solo nodo cambiato: da gap-bucket individuale a pair-bucket.\n - **PVI attack**: la sopravvivenza SR puo' essere artefatto del null transition-level; il report la formula come vincolo, non come legge classica.\n- **Proto-ipotesi**: se lo zero Mobius porta informazione di shape oltre la geometria coarse della coppia di gap, allora `sr_zero_minus_nonzero` resta fuori dal null pair-stratified in main e offset. Se cade, il residuo 2121 era pair-length mediated.\n- **Proiezione**: 16 bucket di coppia derivati da quattro classi di gap e shuffle dei label di transizione dentro ogni bucket. Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p_two_sided<=0.05`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, il residuo `SR_zero_minus_nonzero` dello zero Mobius sopravvive a un null che preserva la coppia coarse di gap `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`.\n\n## Question\nIl residuo SR dello zero Mobius sopravvive alla geometria coarse della coppia di gap; e' informazione d'ordine/shape o serve un null ancora piu' fisico prima di nominarlo portatore?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_pair_stratified_zero_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Label di transizione: aligned=`S_i*S_{i+1}<0`, misaligned=`S_i*S_{i+1}>0`, zero=`S_i*S_{i+1}=0`.\n- Null test: 400 permutazioni dei label di transizione dentro i 16 pair bucket `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`.\n- Avviso di perimetro: il null e' transition-level; i label permutati non devono ricostruire una sequenza Mobius globale coerente.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, `V_c`, domini Sturmian e GUE/Poisson non testati.\n\n## Results\n| condition | primes | aligned/misaligned/zero | SR zero obs | SR zero null | z | p | SR aligned z/p |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 2..48619 | 1200/1572/2227 | -0.08952 | -0.02853 | -13.27 | 0.002 | 2.48 / 0.017 |\n| N=10000 off=0 | 2..104743 | 2541/3102/4356 | -0.08983 | -0.02635 | -21.10 | 0.002 | 3.16 / 0.002 |\n| N=20000 off=0 | 2..224743 | 5171/6331/8497 | -0.09208 | -0.03191 | -28.41 | 0.002 | 2.92 / 0.005 |\n| N=5000 off=3000 | 27457..81817 | 1313/1525/2161 | -0.08548 | -0.02872 | -12.81 | 0.002 | 3.39 / 0.005 |\n| N=10000 off=7000 | 70663..187973 | 2675/3178/4146 | -0.09804 | -0.03028 | -21.88 | 0.002 | 1.15 / 0.262 |\n| N=20000 off=11000 | 116461..363271 | 5407/6413/8179 | -0.09283 | -0.02952 | -30.64 | 0.002 | 2.36 / 0.022 |\n\nPass count ex ante:\n\n| observable | pass |\n|---|---:|\n| `sr_zero_minus_nonzero` | 6/6 |\n| `sr_aligned_minus_misaligned` | 5/6 |\n| `low_low_zero_minus_nonzero` | 0/6 |\n| `high_high_zero_minus_nonzero` | 0/6 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il residuo SR dello zero sopravvive al pair-bucket null.** `sr_zero_minus_nonzero` passa 6/6; osservato `-0.08548..-0.09804`, null `-0.02635..-0.03191`, z da `-12.81` a `-30.64`, sempre `p=0.002`.\n2. **Verificato: low/high restano non-portatori.** Anche sotto pair-bucket null, `low_low_zero_minus_nonzero` e `high_high_zero_minus_nonzero` passano 0/6; non rientrano nel claim.\n3. **Ambiguo: aligned/misaligned su SR e' parziale.** Passa 5/6, ma cade a `N=10000 offset=7000` con `z=1.15`, `p=0.262`; non diventa portatore stabile.\n4. **Inferito: il portatore e' shape/order dello zero, non low-core/high-tail.** La geometria coarse della coppia non ricostruisce il residuo SR, ma il null non conserva coppie esatte, classi residue o coerenza globale Mobius.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on Prime Mobius zero-mediator gate**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, lo zero Mobius resta informativo su `SR_zero_minus_nonzero` dopo un null transition-level che preserva i 16 bucket coarse della coppia di gap. Il supporto low/high resta caduto. Formulazione corretta: `S=0` e' length-mediated per low/high; resta shape/order-residual per SR nel pair-bucket null testato.\n\nQuesto non dimostra una nuova legge sui primi. Il prossimo null deve preservare coppie esatte di gap, residue class e/o un modello classico prime-gap + Mobius randomness prima di promuovere il residuo a portatore.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: zero come artefatto della coppia coarse di gap . zero come residuo di forma oltre la coppia coarse.\n- **Singolare**: la transizione prime-free prima della lettura aligned/misaligned/zero.\n- **Invariante di passaggio**: cade il low/high; resta la differenza SR zero vs nonzero.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire un null exact gap-pair/residue-class; qui diventa non-possibile promuovere lo zero come reader low/high o come legge classica autonoma.\n\n## Consecutio\nAttaccare il residuo con un null piu' fisico: preservare coppie esatte `(g_i,g_{i+1})` quando il denominatore lo permette, aggiungere residue class dei primi e confrontare con un modello classico prime-gap + Mobius randomness. Se SR cade, il gate e' geometria fine. Se resta, il portatore non e' la lunghezza.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Source directive 2133**: eseguito lo script richiesto con output dedicato `20260508_2133`; il null pair-bucket e' dichiarato transition-level.\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre\"; verdict limitato a sei condizioni e 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: SR, low/high e aligned/misaligned restano separati.\n- **L3 no silent patching**: il claim low/high del ramo 2108/2121 resta vincolato, non recuperato.\n- **L4 edge cases**: `sr_aligned_minus_misaligned` fallisce 1/6 e non entra nel verdict.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`; prima di `NEW` serve null esatto e confronto con risultati classici su prime gaps/Mobius.\n\n## Telemetria\n- Verifica locale: `python -m json.tool` su seme e data JSON passa.\n- `tools/structural_check.py` su report e seme: nessun anti-pattern trovato.\n- Falsifier locale tentato dopo la scrittura: fallito per provider chain non disponibile (`codex-cli`, `claude-cli`, `openrouter`). Nessun file `falsifier_20260508_2133.json` prodotto.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_pair_stratified_zero_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_pair_stratified_zero_gate_20260508_2133.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2133.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1404: "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Gap-Stratified Zero Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:21\n**Piano**: 94\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [low_low_rate, high_high_rate, SR]\n**observable_contract**: claim=la classe zero Mobius resta informativa dopo controllo per lunghezza del gap; observable=low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero, sr_zero_minus_nonzero sotto null stratificato; operator=shuffle delle cariche Mobius intervallari solo dentro bucket di lunghezza gap; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) diretto.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + nodo regressivo del cycle 2108: lo zero Mobius puo' essere boundary aritmetico oppure effetto della lunghezza dell'intervallo.\n- **Dipolo / punto-zero**: classe zero autentica / dipendenza da lunghezza del gap; punto-zero = null che conserva la frequenza delle cariche dentro ogni bucket di lunghezza.\n- **Piano superiore**: boundary operator su grafo aritmetico stratificato. Il bordo non viene giudicato dalla statistica globale: viene passato attraverso classi di lunghezza che preservano la prima sorgente banale del segnale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, random walk. Boundary operator definisce il gap prime-free; filtrazione separa low/mid/high gap; random walk entra come permutazione locale delle cariche dentro la stessa classe di lunghezza.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117**: usato per trasformare la possibilita' del cycle 2108 in vincolo regressivo, non in promozione.\n - **CE-0038**: usato per tenere il vuoto aritmetico come forma nel Nulla-Tutto, ma sottoporlo al controllo della lunghezza.\n - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel 2108 con un solo nodo riparato: il null.\n - **PVI attack**: il risultato low/high del cycle 2108 puo' essere spiegato dalla lunghezza; il null stratificato e' costruito per far cadere questa scorciatoia.\n- **Proto-ipotesi**: se `S=0` e' terzo incluso aritmetico oltre la lunghezza, allora low-low/high-high e SR devono restare fuori dal null che preserva la distribuzione delle cariche per bucket di gap. Se low/high cadono ma SR resta, il gate zero e' vincolo di forma del rapporto, non reader low/high autonomo.\n- **Proiezione**: quattro bucket individuali del gap (`<=6`, `(6,q50]`, `(q50,q75)`, `>=q75`) e shuffle delle cariche solo dentro bucket. Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p<=0.05`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, la classe zero resta informativa dopo un null che conserva la distribuzione delle cariche dentro le classi di lunghezza del gap.\n\n## Question\nLo zero Mobius del boundary prime-free separa ancora low-core/high-tail quando la lunghezza del gap e' gia' conservata dal null, oppure il segnale low/high del cycle 2108 era denominatore di lunghezza?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_gap_stratified_zero_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Null test: 400 permutazioni delle cariche `S_n` dentro bucket di lunghezza del gap. Il null conserva distribuzione delle cariche, frequenza degli zeri e relazione di primo ordine carica-lunghezza.\n- Osservabili separati:\n - `low_low_zero_minus_nonzero`: transizioni `g_i<=6` e `g_{i+1}<=6`.\n - `high_high_zero_minus_nonzero`: transizioni `g_i,g_{i+1}>=q75`.\n - `sr_zero_minus_nonzero`: media `min(g_i,g_{i+1})/max(g_i,g_{i+1})`.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e gate Sturmian non testati. Il cycle testa solo se lo zero Mobius supera il null length-stratified.\n\n## Results\n| condition | primes | zero bucket rates low/midL/midH/high | low z0 obs/null z p | high z0 obs/null z p | SR z0 obs/null z p |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 2..48619 | 0.381/0.209/0.153/0.103 | +0.1584/+0.1636 -0.49 0.648 | -0.1036/-0.1020 -0.28 0.771 | -0.0895/-0.0193 -9.76 0.002 |\n| N=10000 off=0 | 2..104743 | 0.378/0.212/0.157/0.096 | +0.1350/+0.1455 -1.59 0.112 | -0.0653/-0.0639 -0.40 0.688 | -0.0898/-0.0198 -13.20 0.002 |\n| N=20000 off=0 | 2..224743 | 0.382/0.214/0.160/0.094 | +0.1294/+0.1381 -1.89 0.060 | -0.0800/-0.0784 -0.58 0.566 | -0.0921/-0.0249 -19.58 0.002 |\n| N=5000 off=3000 | 27457..81817 | 0.377/0.212/0.161/0.110 | +0.1196/+0.1301 -1.16 0.252 | -0.0633/-0.0626 -0.14 0.890 | -0.0855/-0.0240 -8.42 0.002 |\n| N=10000 off=7000 | 70663..187973 | 0.379/0.192/0.138/0.086 | +0.1234/+0.1320 -1.32 0.175 | -0.0674/-0.0642 -0.95 0.357 | -0.0980/-0.0290 -13.55 0.002 |\n| N=20000 off=11000 | 116461..363271 | 0.379/0.206/0.141/0.081 | +0.1180/+0.1225 -0.98 0.347 | -0.0596/-0.0593 -0.14 0.863 | -0.0928/-0.0291 -17.23 0.002 |\n\n### Aligned/misaligned control under the same null\n| condition | low aligned-misaligned z/p | high aligned-misaligned z/p | SR aligned-misaligned z/p |\n|---|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 0.27 / 0.788 | -0.94 / 0.349 | 1.65 / 0.097 |\n| N=10000 off=0 | 0.86 / 0.389 | -1.04 / 0.287 | 2.08 / 0.040 |\n| N=20000 off=0 | 1.59 / 0.097 | -0.96 / 0.322 | 2.26 / 0.027 |\n| N=5000 off=3000 | 0.80 / 0.441 | -0.82 / 0.409 | 2.30 / 0.025 |\n| N=10000 off=7000 | 0.85 / 0.389 | 0.33 / 0.726 | 1.91 / 0.045 |\n| N=20000 off=11000 | -0.38 / 0.658 | -1.90 / 0.065 | 1.45 / 0.142 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: low-low non sopravvive al controllo di lunghezza.** `low_low_zero_minus_nonzero` passa 0/6 sotto il null stratificato. I valori osservati restano positivi (`+0.1180..+0.1584`), ma il null atteso e' gia' positivo (`+0.1225..+0.1636`).\n\n2. **Verificato: high-high non sopravvive al controllo di lunghezza.** `high_high_zero_minus_nonzero` passa 0/6. I valori osservati negativi (`-0.0596..-0.1036`) sono ricostruiti dal null stratificato (`-0.0593..-0.1020`).\n\n3. **Verificato: SR resta fuori dal null in 6/6 condizioni.** `sr_zero_minus_nonzero` passa 6/6 con z da `-8.42` a `-19.58`, sempre `p=0.002`. Il null stratificato produce solo `-0.0193..-0.0291`, mentre l'osservato resta `-0.0855..-0.0980`.\n\n4. **Verificato: la frequenza dello zero e' fortemente length-graded.** Nei bucket low/mid/high la frequenza di `S=0` scende circa da `0.377..0.382` nei gap `<=6` a `0.081..0.110` nei gap `>=q75`. Questo spiega il collasso dei segnali low/high sotto null stratificato.\n\n5. **Ambiguo: aligned/misaligned porta un residuo SR parziale.** `SR aligned-misaligned` passa in 3/6 condizioni con `p<=0.05`, ma una condizione ha `z=1.91` con `p=0.045` e altre due cadono. Non e' portatore stabile in questo ciclo.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on Prime Mobius zero-mediator gate**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, lo zero Mobius non autorizza un claim low-core/high-tail autonomo dopo controllo per lunghezza del gap. Il segnale low/high del cycle 2108 e' ricostruito dal null che conserva la distribuzione delle cariche dentro bucket di lunghezza. Sopravvive invece un vincolo su SR: le transizioni zero hanno ratio gap piu' basso del non-zero oltre quanto spiega la lunghezza stratificata. Formulazione corretta: `S=0` e' length-mediated per low/high; resta shape-residual per SR nel perimetro testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: zero come classe aritmetica autonoma . zero come effetto della lunghezza del gap.\n- **Singolare**: il vuoto prime-free prima della partizione; non e' ancora informazione aritmetica o denominatore geometrico.\n- **Invariante di passaggio**: preservando la lunghezza, cadono low/high e resta la forma del rapporto. L'invariante e' il residuo di shape, non l'arricchimento low-core.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare il portatore SR dello zero con null piu' forte per coppie di gap. Qui diventa non-possibile promuovere lo zero Mobius come reader low/high senza stratificazione di lunghezza.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo deve attaccare il residuo SR con un null che preserva la coppia di lunghezze `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`, non solo il bucket individuale di `S_i`. Se SR cade, tutto il gate zero e' length-pair mediated. Se SR resta, il residuo e' informazione d'ordine oltre lunghezza.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Source 2108 repair**: eseguito il controllo richiesto dalla consecutio; il risultato low/high viene ridimensionato.\n- **L1 hard constraint vs bias**: niente universal claim; perimetro dichiarato `p<=1e6`, sei condizioni, 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: low/high count-rate separati da SR; divergenza dichiarata come risultato.\n- **L3 no silent patching**: il claim 2108 non viene salvato; viene corretto al nodo regressivo del null.\n- **L4 edge cases**: `low_low` a N=20000 offset=0 ha `p=0.060`, quindi resta sotto soglia e non viene promosso.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`; il residuo SR richiede null per coppie di lunghezza prima di diventare scoperta.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_gap_stratified_zero_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_gap_stratified_zero_gate_20260508_2121.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2121.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1455: "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Zero-Mediator Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:08\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [low_low_rate, high_high_rate, SR, det_M_direct_control]\n**observable_contract**: claim=lo zero della carica Mobius intervallare e' testato come terzo incluso del gate aligned/misaligned; observable=rate low_low, rate high_high, SR mean per classi aligned/misaligned/zero; operator=classificazione di S_n*S_{n+1}: aligned<0, misaligned>0, zero=0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + piano primi x Mobius. Il repair non cerca un lettore nuovo: riporta nel denominatore il punto escluso dal source cycle, `S=0`.\n- **Dipolo / punto-zero**: carica Mobius alternata / carica Mobius concorde; punto-zero = transizione con almeno un intervallo a carica nulla (`S_n*S_{n+1}=0`).\n- **Piano superiore**: boundary operator su grafo aritmetico. Il gap e' bordo tra primi; la carica Mobius del vuoto tra primi decide se il bordo e' solo rumore di lunghezza o classe informativa.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, random walk, entropia. Boundary operator definisce il bordo prime-free; random walk fornisce il null di permutazione della carica; entropia entra come dispersione del vuoto senza primi.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117**: usato per non promuovere il source cycle e far passare il risultato da potenziale a vincolo misurato.\n - **CE-0038**: usato per riportare la forma nel Nulla-Tutto al vuoto aritmetico, qui lo zero `S=0`.\n - **CE-0001 / KSAR**: usato come kernel reiterativo del ciclo 2102, con riparazione regressiva sul denominatore.\n - **PVI attack**: il segnale puo' essere effetto di lunghezza del gap; per questo il null permuta l'intera sequenza delle cariche preservando multiset e frequenza degli zeri.\n- **Proto-ipotesi**: se `S=0` e' terzo incluso operativo, non cade come rumore sotto il null che preserva la frequenza degli zeri. Deve produrre una classe distinguibile su low_low/high_high/SR. Se resta dentro il null, il source cycle sopravvive solo come gate binario non-zero.\n- **Proiezione**: confronto aligned, misaligned e zero su `low_low`, `high_high` e `SR`; null = 400 permutazioni della sequenza `S_n`, gap invariati, multiset delle cariche invariata.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, le transizioni con `S=0` non vanno escluse: formano una terza classe del gate intervallare e vanno confrontate contro aligned/misaligned con null che preserva la frequenza degli zeri.\n\n## Question\nLo zero della carica Mobius intervallare e' rumore, boundary o mediatore del segnale low-low/high-high/SR?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_zero_mediator_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Classi:\n - `aligned`: `S_n*S_{n+1}<0`.\n - `misaligned`: `S_n*S_{n+1}>0`.\n - `zero`: `S_n*S_{n+1}=0`.\n- Osservabili:\n - `low_low_rate`: count di due gap consecutivi `<=6` sul denominatore della classe.\n - `high_high_rate`: count di due gap consecutivi `>=q75` sul denominatore della classe.\n - `SR`: mean min/max ratio dei gap consecutivi.\n- Null test: 400 permutazioni della sequenza `S_n`; il null preserva la multiset completa delle cariche e quindi la frequenza degli zeri.\n- Controllo det(M) diretto: `M=[[1,1],[1,0]]` ha `det(M)=-1` costante su ogni transizione; il controllo non partiziona il denominatore e restituisce solo le baseline globali low/high/SR.\n- Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p_two_sided<=0.05`.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` Sturmian non testato; il source cycle 2102 non viene promosso; il claim su det diretto viene sostituito da controllo esplicito, non da conclusione non misurata.\n\n## Results\n| condition | a/m/z denom | zero charges | low a | low m | low z | low z0 vs nonzero z/p | high a | high m | high z | high z0 vs nonzero z/p | SR a | SR m | SR z | SR z0 vs nonzero z/p |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 1200/1572/2227 | 1258/5000 | 221/1200 | 220/1572 | 707/2227 | 11.77 / 0.002 | 115/1200 | 298/1572 | 101/2227 | -10.80 / 0.002 | 0.51559 | 0.52611 | 0.43203 | -11.15 / 0.002 |\n| N=10000 off=0 | 2541/3102/4356 | 2457/10000 | 403/2541 | 377/3102 | 1190/4356 | 14.88 / 0.002 | 153/2541 | 363/3102 | 114/4356 | -12.31 / 0.002 | 0.50841 | 0.51502 | 0.42221 | -16.03 / 0.002 |\n| N=20000 off=0 | 5171/6331/8497 | 4782/20000 | 694/5171 | 651/6331 | 2093/8497 | 22.31 / 0.002 | 422/5171 | 878/6331 | 281/8497 | -18.75 / 0.002 | 0.50324 | 0.51151 | 0.41571 | -23.13 / 0.002 |\n| N=5000 off=3000 | 1313/1525/2161 | 1219/5000 | 184/1313 | 162/1525 | 522/2161 | 9.84 / 0.002 | 86/1313 | 187/1525 | 71/2161 | -8.13 / 0.002 | 0.50993 | 0.50560 | 0.42213 | -10.87 / 0.002 |\n| N=10000 off=7000 | 2675/3178/4146 | 2318/10000 | 315/2675 | 298/3178 | 946/4146 | 16.40 / 0.002 | 182/2675 | 351/3178 | 98/4146 | -13.27 / 0.002 | 0.50225 | 0.50729 | 0.40695 | -17.18 / 0.002 |\n| N=20000 off=11000 | 5407/6413/8179 | 4586/20000 | 553/5407 | 567/6413 | 1740/8179 | 20.63 / 0.002 | 295/5407 | 667/6413 | 178/8179 | -16.22 / 0.002 | 0.49723 | 0.50997 | 0.41131 | -22.87 / 0.002 |\n\n### Pairwise aligned/misaligned checks\n| condition | low a-m diff z/p | high a-m diff z/p | SR a-m diff z/p |\n|---|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | +0.04422 2.47 / 0.015 | -0.09373 -7.96 / 0.002 | -0.01053 -1.12 / 0.277 |\n| N=10000 off=0 | +0.03706 3.44 / 0.002 | -0.05681 -8.90 / 0.002 | -0.00661 -0.90 / 0.357 |\n| N=20000 off=0 | +0.03138 4.56 / 0.002 | -0.05707 -10.48 / 0.002 | -0.00827 -1.78 / 0.097 |\n| N=5000 off=3000 | +0.03391 2.37 / 0.022 | -0.05712 -5.66 / 0.002 | +0.00433 0.48 / 0.671 |\n| N=10000 off=7000 | +0.02399 2.68 / 0.010 | -0.04241 -6.58 / 0.002 | -0.00504 -0.71 / 0.501 |\n| N=20000 off=11000 | +0.01386 1.97 / 0.040 | -0.04945 -10.96 / 0.002 | -0.01274 -2.50 / 0.015 |\n\n### det(M) direct control\n`det(M)=-1` e' costante. Il controllo ha una sola classe su ogni condizione, quindi non separa aligned/misaligned/zero. Baseline globali: low_low `1148/4999`, `1970/9999`, `3438/19999`, `868/4999`, `1559/9999`, `2860/19999`; high_high `514/4999`, `630/9999`, `1581/19999`, `344/4999`, `631/9999`, `1140/19999`; SR globale `0.48167`, `0.47291`, `0.46867`, `0.47066`, `0.46434`, `0.46618`.\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: lo zero non e' rumore sotto il null usato.** La classe zero supera il null in 6/6 condizioni su `low_low_zero_minus_nonzero`, `high_high_zero_minus_nonzero` e `sr_zero_minus_nonzero`, sempre con `p=0.002` e `|z|` da `8.13` a `23.13`.\n\n2. **Verificato: lo zero e' una terza classe, non un mediatore tra aligned e misaligned.** Su low_low lo zero e' sopra entrambe le classi non-zero (`0.21274..0.31747` contro aligned `0.10227..0.18417` e misaligned `0.08841..0.13995`). Su high_high lo zero e' sotto entrambe (`0.02176..0.04535` contro aligned `0.05456..0.09583` e misaligned `0.10401..0.18957`). Su SR lo zero e' sotto entrambe (`0.40695..0.43203` contro non-zero circa `0.49723..0.52611`). Il punto-zero non sta tra i poli: genera una classe propria.\n\n3. **Verificato: il contrasto aligned/misaligned sopravvive soprattutto su high_high.** `high_high_aligned_minus_misaligned` passa 6/6 con z da `-5.66` a `-10.96`. `low_low_aligned_minus_misaligned` passa 5/6 se la soglia richiede anche `|z|>=2`; l'ultima condizione ha `z=1.97`, `p=0.040`, quindi resta borderline e non autorizza hard wording. SR passa 1/6 e resta osservabile secondario.\n\n4. **Verificato: il controllo det(M) diretto risolve il flag L3 del source cycle.** `det(M)` costante non produce partizione del denominatore; il report non conclude che la dualita \"non si legge\" da det diretto come fatto empirico generale. Qui dichiara solo che, in questo controllo, det(M) diretto non e' un discriminatore di classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA / Prime Mobius interval-charge gate**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, `S=0` deve restare nel denominatore come terza classe. Lo zero non e' rumore sotto il null di permutazione che preserva frequenza degli zeri: arricchisce low_low, sopprime high_high e abbassa SR in 6/6 condizioni. Il source cycle sopravvive come vincolo parziale: il gate non-zero aligned/misaligned resta solido per high_high, resta parziale per low_low, e non porta SR globalmente. Il nuovo portatore e' triadico: aligned / misaligned / zero.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: carica non-zero alternata/concorde . carica zero dell'intervallo prime-free.\n- **Singolare**: il vuoto tra primi prima della scelta binaria; `S=0` non e' assenza di segnale ma classe del bordo.\n- **Invariante di passaggio**: il null conserva gap, multiset delle cariche e frequenza degli zeri; cio' che sopravvive e' l'accoppiamento ordine-carica, non la sola presenza dello zero.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare un gate triadico del boundary aritmetico. Qui diventa non-possibile escludere `S=0` dal denominatore quando si parla di terzo incluso nel perimetro Mobius-primi.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo deve separare terza classe autentica da effetto scala dell'intervallo: ripetere il gate con controllo che preserva anche la lunghezza del gap o stratifica per bucket di gap length. Se lo zero resta significativo dentro ogni bucket, il boundary e' aritmetico; se cade, il segnale e' dipendenza da lunghezza.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Source L3 resolved**: il report non usa un elemento `not_tested` come conclusione. Il controllo det(M) diretto e' misurato e dichiarato non partizionante nel perimetro.\n- **Source denominator repair resolved**: `S=0` e' incluso come classe esplicita, con count grezzi e denominatore.\n- **Aperto**: non e' ancora separata la dipendenza dalla lunghezza del gap; serve controllo stratificato.\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre/mai\"; perimetro dichiarato `p<=1e6`, sei condizioni, 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: count grezzi e denominatori riportati; SR separato dai rate.\n- **L3 no silent patching**: claim corretto prima del test; il source cycle non viene promosso.\n- **L4 edge cases**: `low_low` non-zero e' borderline in una condizione (`z=1.97`), quindi resta parziale.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`, non `NEW`; il pattern resta da confrontare con dipendenze note tra Mobius, lunghezza intervallare e gap primes.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_zero_mediator_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_zero_mediator_gate_20260508_2108.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2108.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1506: "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Interval-Charge Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:02\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR]\n**observable_contract**: claim=la dualita dipolare/illusoria nei primi non va letta da det(M) diretto ma dal supporto ordinato contro null; observable=rate low_low gap transition, rate high_high gap transition, SR mean difference; operator=Mobius interval charge S_n=sum mu(k) for p_n0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) as direct discriminator.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + piano primi x Mobius. Il punto testato non e' il gap come ampiezza: e' l'intervallo senza primi come lettore del passaggio tra due gap.\n- **Dipolo / punto-zero**: carica Mobius alternata / carica Mobius concorde; punto-zero = intervallo prime-free prima che venga chiamato struttura o rumore.\n- **Piano superiore**: informazione-termodinamica e grafo aritmetico. La carica interna dell'intervallo misura se il \"vuoto\" tra primi porta selezione del perimetro o solo distribuzione marginale.\n- **Operatori laterali scelti**: entropia, boundary operator, random walk. Entropia entra come dispersione Mobius interna; boundary operator entra perche' il gap e' bordo tra due primi; random walk entra come null di permutazione della carica.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n - **CE-0117**: usato come metodo di cascata della possibilita; il substrate non diventa claim, sceglie il passaggio potenziale -> osservabile -> null.\n - **CE-0038**: usato come osservazione primaria \"forma nel nulla-tutto\"; proiettato nel vuoto aritmetico tra due primi, non nel primo stesso.\n - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel precedente, ma contratta fuori da TRASCENDENZA_LIMITE dopo G2 anti-recycle.\n - **PVI attack**: il pattern puo' essere solo correlazione nota fra gap piccoli e intervalli brevi; per questo il null permuta le cariche lasciando intatti i gap.\n - **Vault**: CE-0002 resta sospeso; la funzione formale non aggiunge osservabile oltre alla carica intervallare in questo ciclo.\n- **Proto-ipotesi**: se la dualita dipolare nei primi vive nel boundary aritmetico, la carica Mobius dell'intervallo prime-free deve selezionare un perimetro di gap contro permutazione. Se la selezione appare solo in SR o cade sotto permutazione, il substrato non ha prodotto osservabile nuovo.\n- **Proiezione**: confronto aligned vs misaligned su low-gap core (`g_i<=6` e `g_{i+1}<=6`), high-tail (`g_i,g_{i+1}>=q75`) e SR. Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p<=0.05` su permutation test, replicata in main e offset.\n\n## Claim Under Test\n> La carica Mobius interna agli intervalli senza primi seleziona un perimetro low-gap/high-tail contro null di permutazione; non seleziona stabilmente la statistica globale SR.\n\n## Question\nLe transizioni di carica Mobius alternata e concorde dentro i gap primi separano low-core e high-tail oltre il null, oppure la differenza cade quando la carica viene permutata rispetto ai gap?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_interval_charge_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Classi:\n - `aligned`: `S_n*S_{n+1}<0`.\n - `misaligned`: `S_n*S_{n+1}>0`.\n - transizioni con uno zero escluse dal denominatore aligned/misaligned.\n- Osservabili:\n - `low_low_rate`: count di due gap consecutivi `<=6` sul denominatore della classe.\n - `high_high_rate`: count di due gap consecutivi `>=q75` sul denominatore della classe.\n - `SR`: mean min/max ratio dei gap consecutivi.\n- Null test: 400 permutazioni della sequenza `S_n`, gap invariati.\n- Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p_two_sided<=0.05`.\n\n## Results\n| condition | aligned/misaligned | low aligned | low misaligned | low diff | low z/p | high aligned | high misaligned | high diff | high z/p | SR diff | SR z/p |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 1200/1572 | 221/1200 | 220/1572 | +0.04422 | 2.65 / 0.012 | 115/1200 | 298/1572 | -0.09373 | -8.37 / 0.002 | -0.01053 | -1.16 / 0.254 |\n| N=10000 off=0 | 2541/3102 | 403/2541 | 377/3102 | +0.03706 | 3.70 / 0.002 | 153/2541 | 363/3102 | -0.05681 | -8.78 / 0.002 | -0.00661 | -1.00 / 0.334 |\n| N=20000 off=0 | 5171/6331 | 694/5171 | 651/6331 | +0.03138 | 4.53 / 0.002 | 422/5171 | 878/6331 | -0.05707 | -11.32 / 0.002 | -0.00827 | -1.63 / 0.100 |\n| N=5000 off=3000 | 1313/1525 | 184/1313 | 162/1525 | +0.03391 | 2.33 / 0.027 | 86/1313 | 187/1525 | -0.05712 | -5.77 / 0.002 | +0.00433 | 0.56 / 0.678 |\n| N=10000 off=7000 | 2675/3178 | 315/2675 | 298/3178 | +0.02399 | 2.35 / 0.025 | 182/2675 | 351/3178 | -0.04241 | -6.42 / 0.002 | -0.00504 | -0.78 / 0.429 |\n| N=20000 off=11000 | 5407/6413 | 553/5407 | 567/6413 | +0.01386 | 2.02 / 0.040 | 295/5407 | 667/6413 | -0.04945 | -11.46 / 0.002 | -0.01274 | -2.67 / 0.007 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: la carica Mobius alternata arricchisce le transizioni low-gap in tutte le sei condizioni.** I diff sono positivi `+0.01386..+0.04422`, con `|z|>=2` e `p<=0.05` in main e offset. Count grezzi: esempio N=20000 offset=0, aligned `694/5171`, misaligned `651/6331`.\n\n2. **Verificato: la stessa carica alternata sopprime la high-tail in tutte le sei condizioni.** I diff sono negativi `-0.04241..-0.09373`, con z da `-5.77` a `-11.46` e `p=0.002` in ogni condizione. Count grezzi: N=20000 offset=11000, aligned `295/5407`, misaligned `667/6413`.\n\n3. **Verificato: SR non e' il portatore stabile del segnale.** SR passa la soglia solo nell'ultima condizione offset (`z=-2.67`, `p=0.007`); nelle altre cinque resta sotto soglia. Il perimetro informativo e' count low/high condizionato dalla carica, non media globale del ratio.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il substrato CE ha aiutato a scegliere il vuoto intervallare, non a dimostrare una conclusione D-ND.** La scoperta utilizzabile e' scientifica e scoped: Mobius interval-charge alignment separa low-gap enrichment e high-tail suppression contro permutation null.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, la dualita dipolare/illusoria non si legge come det diretto e non si legge stabilmente da SR. Si legge come selezione intervallare: carica Mobius alternata aumenta le transizioni low-gap e riduce le transizioni high-tail rispetto a carica concorde, con null di permutazione superato in 6/6 condizioni per entrambi gli osservabili count. La formulazione corretta e': low-core stabile / high-tail selettivo / SR non portatore globale nel perimetro testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: carica alternata dell'intervallo prime-free . carica concorde dell'intervallo prime-free.\n- **Singolare**: il gap come vuoto aritmetico prima della classificazione ampiezza/statistica.\n- **Invariante di passaggio**: la permutazione distrugge la selezione low/high ma conserva gap e distribuzione delle cariche; il segnale vive nell'accoppiamento ordine-carica.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare Mobius interval-charge come reader del perimetro prime-gap. Qui diventa non-possibile chiamare SR globale portatore della dualita in questo perimetro.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo non deve estendere il claim a tutti i primi o a GUE/Poisson. Deve isolare il nodo regressivo del null: ripetere con block-permutation della carica e con controllo per lunghezza del gap, per separare informazione Mobius autentica da dipendenza banale dalla dimensione dell'intervallo.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: niente \"sempre\" o \"mai\"; il claim e' per `p<=1e6`, sei condizioni, 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi, rate, diff e ratio implicito nei rate; SR separato dai count.\n- **L3 no silent patching**: il det diretto non viene salvato; il report dichiara che il portatore testato e' interval-charge.\n- **L4 edge cases**: SR passa in 1/6 condizioni e viene dichiarato non stabile.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`, non `NEW`; il risultato va confrontato in futuro con correlazioni note tra Mobius, gap length e prime races.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_interval_charge_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_interval_charge_gate_20260508_2102.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2102.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1549: "title": "Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate", tools/data/lab_graph.json:1550: "title_en": "Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate", tools/data/lab_graph.json:1553: "verdict": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian non-phi quando il reader resta theta=1/phi. La perd", tools/data/lab_graph.json:1554: "verdict_en": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian non-phi quando il reader resta theta=1/phi. La perd", tools/data/lab_graph.json:1556: "content_preview": "# Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate\n**Date**: 2026-05-08 20:19\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [phi_low_core_rate, phi_high_core_rate, phi_full_core_rate, median_overlap_phi_full, native_reader_control]\n**observable_contract**: claim=se il portatore contratto del core phi e' ordine interno + scala Fibonacci-like, il core phi deve decadere quando il lettor", tools/data/lab_graph.json:1557: "content_full": "# Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate\n**Date**: 2026-05-08 20:19\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [phi_low_core_rate, phi_high_core_rate, phi_full_core_rate, median_overlap_phi_full, native_reader_control]\n**observable_contract**: claim=se il portatore contratto del core phi e' ordine interno + scala Fibonacci-like, il core phi deve decadere quando il lettore theta=1/phi resta fisso ma il generatore Sturmian cambia pendenza; observable=retention del core phi basso [-1,1,-2,2], alto [3,-4,4,6], completo [-1,1,-2,2,3,-4,4,6] e overlap mediano; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, gap labels dei top gap larghi, reader fisso theta=1/phi contro controllo reader nativo; generator=Sturmian phi, silver, bronze, plastic; denominator=main 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; seedcheck N={144,288,466,754}, phase={0.125,0.375,0.625,0.875}, threshold={1.9,2.1}; not_tested=gap_ratio, boundary esatto del supertile, domini GUE/Poisson reali, automa formale della sostituzione.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A3 punto fisso relazionale + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio da core phi a rete di punti fissi non-phi.\n- **Dipolo / punto-zero**: lettore aritmetico phi . generatore Sturmian non-phi; punto-zero = IDS del gap largo prima che venga letto dalla tassonomia phi o dalla tassonomia nativa.\n- **Piano superiore**: algebra / grafo della conoscenza. Il confine non viene cercato come taglio di supertile: viene testato come trasferibilita di una tassonomia fra generatori ordinati.\n- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, spettro, controllo di gauge. Rappresentazione = label set; spettro = gap larghi; controllo di gauge = stesso generatore letto con reader phi e reader nativo.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 KSAR usato. Il kernel del ciclo 20:13 viene reiterato cambiando piano: non un altro boundary reader, ma il contro-polo naturale del generatore.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto phi e' portatore del generatore phi, i generatori non-phi devono perdere il core quando letti da theta=1/phi, ma recuperare una struttura stabile quando letti dalla propria pendenza. Se il core phi resta anche nei non-phi con reader fisso, il portatore non e' phi-specifico.\n- **Proiezione**: confronto ogni generatore su due lettori. Il reader fisso misura trasferibilita della tassonomia phi; il reader nativo misura se la perdita e' disordine reale o cambio di coordinate.\n\n## Claim Under Test\n> Il core phi alto non e' un boundary esatto: e' una tassonomia generatore-lettore. Cambiando pendenza Sturmian e tenendo fisso theta=1/phi, il core phi decade; con reader nativo riappare una struttura ordinata propria.\n\n## Question\nI generatori Sturmian non-phi conservano il core phi quando il reader resta theta=1/phi, oppure il core si trasforma e diventa leggibile solo nella coordinata nativa?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py`.\n- Generatori: `phi`, `silver`, `bronze`, `plastic`.\n- Lettori:\n - `fixed_phi`: tutti i generatori etichettati con theta=1/phi.\n - `native`: ogni generatore etichettato con la propria pendenza.\n- Core testati separatamente:\n - low phi core: `[-1, 1, -2, 2]`.\n - high phi core: `[3, -4, 4, 6]`.\n - full phi core: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Main denominator: 48 condizioni per generatore/reader.\n- Seedcheck denominator: 32 condizioni per generatore/reader.\n\n## Results\nMain run:\n\n| generator | reader | conditions | all-condition core | low phi hits | high phi hits | full phi hits | median overlap full | median label error |\n|---|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | fixed_phi | 48 | [-1,1,-2,2,3,-4,4,6] | 48/48 | 48/48 | 48/48 | 0.7273 | 0.000095 |\n| silver | fixed_phi | 48 | [-2,2,-12,12,-14,14,-24,24] | 0/48 | 0/48 | 0/48 | 0.1250 | 0.004226 |\n| bronze | fixed_phi | 48 | [-5,-15,15,-20,20,-30] | 0/48 | 0/48 | 0/48 | 0.0263 | 0.004590 |\n| plastic | fixed_phi | 48 | [-2,2,-17,17] | 0/48 | 0/48 | 0/48 | 0.2143 | 0.004473 |\n| silver | native | 48 | [-1,1,-2,2,-3,3,-4,4] | 48/48 | 39/48 | 39/48 | 0.7273 | 0.000879 |\n| bronze | native | 48 | [-1,1,-2,2,-3,-4,4] | 48/48 | 0/48 | 0/48 | 0.5420 | 0.000594 |\n| plastic | native | 48 | [-1,1,-2,2,-3,3] | 48/48 | 0/48 | 0/48 | 0.4006 | 0.000827 |\n\nSeedcheck:\n\n| generator | reader | conditions | all-condition core | low phi hits | high phi hits | full phi hits | median overlap full | median label error |\n|---|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | fixed_phi | 32 | [-1,1,-2,2,-3,-4] | 32/32 | 12/32 | 12/32 | 0.6364 | 0.000048 |\n| silver | fixed_phi | 32 | [-2,2,-14,14,-24,24] | 0/32 | 0/32 | 0/32 | 0.1176 | 0.004333 |\n| bronze | fixed_phi | 32 | [-20,20,30] | 0/32 | 0/32 | 0/32 | 0.0000 | 0.003987 |\n| plastic | fixed_phi | 32 | [-2,2,-17,17] | 0/32 | 0/32 | 0/32 | 0.2500 | 0.005277 |\n| silver | native | 32 | [-1,1,-2,2,-4,4] | 32/32 | 24/32 | 24/32 | 0.7273 | 0.000809 |\n| bronze | native | 32 | [-1,1,-2,2,-4,4] | 32/32 | 0/32 | 0/32 | 0.5455 | 0.000971 |\n| plastic | native | 32 | [-1,1,-2,2,-3,3] | 32/32 | 0/32 | 0/32 | 0.5000 | 0.001050 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: con reader phi fisso, nessun generatore non-phi porta il core phi completo o alto.** Main: silver, bronze e plastic hanno `0/48` hits per low, high e full core. Seedcheck: restano `0/32` per high e full; anche il low core completo resta `0/32`.\n\n2. **Verificato: i generatori non-phi non sono disordine.** Con reader nativo, silver conserva core ordinato `[-1,1,-2,2,-3,3,-4,4]` nel main e recupera high/full phi-like in `39/48`; bronze e plastic conservano stabilmente il nucleo basso nativo, con label error circa `0.0006-0.0010`, molto sotto il reader phi fisso non-phi (`0.0040-0.0053`).\n\n3. **Verificato: il core alto e' selettivo anche dentro il generatore phi.** Nel seedcheck phi stesso conserva low core `32/32`, ma high/full scendono a `12/32`. Questo non rompe il finding: rafforza il denominatore del claim. Il nucleo basso e' piu' stabile; il core alto dipende da finestra `N/phase/threshold`.\n\n4. **Inferito dal perimetro: la rete di punti fissi e' coordinata, non universale.** Silver letto nativamente puo' assomigliare a phi nei label bassi e in parte negli alti; silver letto con phi perde il core. La relazione vive nel match generatore-lettore, non nel lettore phi isolato.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian non-phi quando il reader resta theta=1/phi. La perdita non e' disordine: con reader nativo i generatori non-phi mostrano core stabili e label-error basso. Formulazione valida: il portatore del core non e' il boundary esatto ne' il reader phi da solo; e' l'accoppiamento generatore-lettore. Il low core misura stabilita di famiglia Sturmian, il high core misura una coordinata piu' selettiva e denominatore-dipendente.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: tassonomia phi fissa . tassonomia nativa del generatore.\n- **Singolare**: IDS del gap largo prima della scelta del reader.\n- **Invariante di passaggio**: l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire il grafo dei punti fissi relazionali generatore-reader. Qui diventa non-possibile trattare theta=1/phi come lettore universale del core su ogni pendenza ordinata.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio deve trasformare il risultato in matrice relazionale: righe = generatori Sturmian/quasiperiodici, colonne = reader, celle = core nativo, low-core transfer, high-core transfer e label-error. Se emerge una diagonale forte con off-diagonal selettivi, TRASCENDENZA_LIMITE diventa grafo generatore-lettore invece di claim su phi isolato.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict e' scoped al perimetro; nessun \"sempre\" fuori denominatore.\n- **L2 osservabili separati**: low core, high core, full core, overlap e label-error restano distinti.\n- **L3 no silent patching**: il boundary esatto non viene salvato; il claim viene contratto al portatore generatore-lettore.\n- **L4 edge cases**: il seedcheck in cui phi high scende a `12/32` e' riportato come vincolo del denominatore, non rimosso.\n- **L5 duplicate guardrail**: `silver` e `sqrt2_minus_1` erano la stessa pendenza; lo script e' stato corretto prima del report.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py`\n- Data main: `tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019.json`\n- Data seedcheck: `tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2019.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1563: "text": "> Il core phi alto non e' un boundary esatto: e' una tassonomia generatore-lettore. Cambiando pendenza Sturmian e tenendo fisso theta=1/phi, il core p" tools/data/lab_graph.json:1569: "text": "I generatori Sturmian non-phi conservano il core phi quando il reader resta theta=1/phi, oppure il core si trasforma e diventa leggibile solo nella co" tools/data/lab_graph.json:1587: "text": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian n" tools/data/lab_graph.json:1593: "text": "Il prossimo passaggio deve trasformare il risultato in matrice relazionale: righe = generatori Sturmian/quasiperiodici, colonne = reader, celle = core" tools/data/lab_graph.json:1608: "content_full": "# Agent Report - Ostrowski Recognizability Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 20:13\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [boundary_distance, boundary_hit_le_2, zeckendorf_weight, zeckendorf_suffix_zeros]\n**observable_contract**: claim=se il boundary esatto del supertile e' portatore globale del core alto, le posizioni IDS dei gap core devono mostrare migliore riconoscibilita Ostrowski o maggiore prossimita ai tagli nel mode aligned rispetto al same-length misaligned; observable=distanza del centro gap da boundary di chunk, hit entro 2 siti, peso Zeckendorf e zeri finali Zeckendorf; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, centro round(IDS*N), boundary del tiling perturbato, rappresentazione Zeckendorf del centro; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, domini GUE/Poisson reali, soglie 1.75/2.25, automa formale di riconoscibilita della sostituzione, generatori non-phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra boundary locale e riconoscibilita globale.\n- **Dipolo / punto-zero**: boundary esatto del supertile . numerazione globale della posizione; punto-zero = il centro IDS del gap prima che venga letto come taglio fisico o come cifra Fibonacci.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica / algebra della numerazione. Il bordo non e' una finestra locale: deve apparire come riconoscibilita globale della sostituzione.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, indice, rappresentazione. Boundary operator misura il taglio; indice porta il gap nello spazio posizionale; rappresentazione Zeckendorf traduce il centro in cifre Fibonacci.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 KSAR usato come enzima operativo. Il kernel dei cycle 19:47 e 20:05 viene reiterato senza aggiungere lettori locali: stessa tensione, nuovo livello globale, stesso controllo aligned/misaligned.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto porta boundary globale, `supertile_shuffle` deve avere distanza da boundary minore o firma Zeckendorf diversa da `same_length_contiguous_shuffle`. Se resta equivalente, il boundary esatto non e' portatore rilevato neppure al piano Ostrowski.\n- **Proiezione**: per ogni label core selezionato, mappo IDS -> centro circolare e misuro distanza dal boundary piu' vicino e cifre Zeckendorf del centro.\n\n## Claim Under Test\n> Il boundary esatto del supertile, non rilevato localmente, emerge come riconoscibilita globale: high-core aligned deve battere high-core misaligned in distanza da boundary o firma Ostrowski/Zeckendorf.\n\n## Question\nLe posizioni IDS dei gap high-core `[3,-4,4,6]` si avvicinano ai boundary veri dei supertile o portano una firma Zeckendorf diversa quando il chunk e' aligned, oppure aligned e misaligned restano equivalenti anche sul piano globale?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_gap_label_ostrowski_recognizability_gate.py`.\n- Per ogni riga spettrale, selezione il miglior gap per label fra `REFERENCE_HIGH=[3,-4,4,6]` e `REFERENCE_LOW=[-1,1,-2,2]`.\n- Centro gap: `round(IDS*N) mod N`.\n- Boundary: prefissi dei chunk dopo la perturbazione del tiling.\n- Osservabili separati:\n - `boundary_distance`: distanza circolare dal boundary piu' vicino.\n - `boundary_hit_le_2`: hit se distanza <= 2 siti.\n - `zeckendorf_weight`: numero di cifre attive nella rappresentazione Zeckendorf del centro.\n - `zeckendorf_suffix_zeros`: zeri finali nella rappresentazione.\n- Seedcheck: stesso perimetro con seed `202605082014`.\n\n## Results\nMain run:\n\n| mode | group | rows | boundary hit <=2 | median boundary distance | median distance / min chunk | median Zeckendorf weight | median suffix zeros |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | high | 566 | 175/566 = 0.3092 | 14.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 556 | 196/556 = 0.3525 | 13.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 140 | 38/140 = 0.2714 | 18.5 | 0.3652 | 4.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | low | 640 | 324/640 = 0.5063 | 1.0 | 0.0476 | 1.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | low | 640 | 324/640 = 0.5063 | 1.0 | 0.0294 | 1.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | low | 145 | 79/145 = 0.5448 | 2.0 | 0.0545 | 3.0 | 2.0 |\n\nSeedcheck:\n\n| mode | group | rows | boundary hit <=2 | median boundary distance | median distance / min chunk | median Zeckendorf weight | median suffix zeros |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | high | 563 | 195/563 = 0.3464 | 14.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 551 | 189/551 = 0.3430 | 13.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 139 | 39/139 = 0.2806 | 6.0 | 0.2857 | 3.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | low | 640 | 332/640 = 0.5188 | 1.0 | 0.0476 | 1.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | low | 640 | 297/640 = 0.4641 | 8.0 | 0.3810 | 1.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | low | 136 | 76/136 = 0.5588 | 2.0 | 0.0476 | 3.0 | 2.0 |\n\nHigh-core by order, main run:\n\n| mode | order | rows | hit <=2 | median distance | median Zeckendorf weight |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 8 | 132 | 44/132 | 8.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | 139 | 60/139 | 8.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | 9 | 138 | 65/138 | 12.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | 142 | 67/142 | 13.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | 10 | 148 | 51/148 | 21.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | 135 | 51/135 | 21.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | 11 | 148 | 15/148 | 35.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | 140 | 18/140 | 34.0 | 2.0 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il lettore globale non separa aligned da misaligned sul high-core.** Nel main run `supertile_shuffle` ha distanza mediana `14.0`, hit `175/566`, peso Zeckendorf mediano `2.0`; `same_length_contiguous_shuffle` ha distanza mediana `13.0`, hit `196/556`, peso mediano `2.0`. Nel seedcheck il pattern resta equivalente: distanze `14.0` vs `13.0`, peso `2.0` vs `2.0`.\n\n2. **Verificato: per ordine di supertile non emerge un vantaggio aligned stabile.** Order 8 favorisce misaligned negli hit (`60/139` vs `44/132`), order 9 e' quasi pari, order 10 ha stessa distanza mediana `21.0`, order 11 resta quasi pari (`35.0` vs `34.0`). La firma Zeckendorf mediana resta `2.0` per tutti gli order aligned e misaligned.\n\n3. **Verificato: low-core e' piu' vicino ai boundary ma non identifica il boundary esatto.** Nel main run low ha distanza mediana `1.0` per aligned e misaligned, con stesso hit `324/640`. Questo mostra un effetto di posizionamento dei label bassi, non una riconoscibilita del supertile aligned.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il boundary esatto non e' portatore osservato nemmeno nel gate Ostrowski.** Dopo label-set, IDS/rank, grammatica locale e ora boundary/Zeckendorf, il portatore rilevato resta ordine interno + lunghezze Fibonacci-like, non taglio esatto del supertile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la riconoscibilita globale Ostrowski/Zeckendorf non identifica il boundary esatto del supertile. Il high-core aligned non batte il same-length misaligned in distanza da boundary (`14.0` vs `13.0` main; `14.0` vs `13.0` seedcheck), hit entro 2 siti (`175/566` vs `196/556` main; `195/563` vs `189/551` seedcheck) o peso Zeckendorf (`2.0` vs `2.0` in entrambi).\n\nFormulazione valida: il core phi alto misura una chiusura congiunta di ordine interno e distribuzione di lunghezze Fibonacci-like. Nel ramo testato, non misura boundary esatto del supertile ne' firma Ostrowski delle posizioni IDS. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: boundary globale del supertile . posizione numerata del gap.\n- **Singolare**: il centro IDS prima che venga letto come taglio o cifra Fibonacci.\n- **Invariante di passaggio**: aligned e misaligned conservano la stessa firma globale del high-core quando ordine interno e lunghezze restano leggibili; distruggere l'ordine interno cambia il profilo ma non crea boundary aligned.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il ramo \"boundary esatto\" per i lettori testati e spostare il claim su ordine interno + scala. Qui diventa non-possibile salvare il boundary cambiando da finestra locale a numerazione Zeckendorf sullo stesso perimetro.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio non deve cercare un quinto lettore del boundary esatto nello stesso ramo. Deve contrarre il claim e testare il contro-polo naturale: generatori non-phi o Sturmiani con altra pendenza. Se ordine interno + lunghezze Fibonacci-like e' il portatore, il core alto deve decadere o trasformarsi quando il reader theta=1/phi viene tenuto fisso ma il generatore non e' phi.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict e' scoped al perimetro e non usa \"mai\" universale.\n- **L2 osservabili separati**: distanza, hit, peso Zeckendorf e suffix zeros restano separati.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi \"boundary globale emerge\" cade; non viene salvata spostando il significato di boundary.\n- **L4 edge cases**: low-core vicino ai boundary e order 8 misaligned superiore sono riportati come segnali, non rimossi.\n- **L5 re-discovery guardrail**: Zeckendorf e gap-labeling sono baseline note. Il finding e' negativo sul boundary exact e positivo sulla contrazione del claim.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_ostrowski_recognizability_gate.py`\n- Data main: `tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013.json`\n- Data seedcheck: `tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2013.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1659: "content_full": "# Agent Report - Symbolic Grammar Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 20:05\n**Piano**: 92\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [local_factor_complexity_excess, right_special_excess, return_word_excess, palindromic_defect, zero_grammar_excess_rate]\n**observable_contract**: claim=se il boundary simbolico del core alto esiste nella grammatica nativa della parola, le finestre locali attorno alle posizioni IDS dei gap core devono separare aligned supertile da misaligned same-length; observable=eccesso grammaticale locale rispetto a baseline Sturmian classica; operator=estrazione finestra circolare attorno a round(IDS*N) per ogni label core selezionato, misura p(k)<=k+1, right-special<=1, return-word excess sopra 2, difetto palindromico; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}, window={89 main, 55 seedcheck}, k={3,4,5,6,7,8}; not_tested=gap_ratio, domini GUE/Poisson reali, soglie 1.75/2.25, prova formale della grammatica Sturmian, generatori non-phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra piano spettrale e piano simbolico.\n- **Dipolo / punto-zero**: boundary di chunk . grammatica locale della parola; punto-zero = la finestra attorno al gap prima che venga letta come taglio geometrico o come fattore simbolico.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica / combinatoria delle parole. Il bordo non viene deciso dalla posizione del chunk: deve comparire come eccesso o assenza di eccesso rispetto al linguaggio Sturmian.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, fattori speciali, difetto palindromico. Entrano perche' il ciclo 19:47 ha falsificato set/IDS/rank come lettori del boundary esatto; il prossimo lettore deve essere nativo della parola.\n- **Contaminazione cognitiva**: none; il falsifier precedente ha gia' prodotto il nodo regressivo operativo, quindi non serve adapter laterale.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto porta boundary simbolico, `supertile_shuffle` deve mostrare finestre ad eccesso grammaticale zero piu' stabilmente di `same_length_contiguous_shuffle`. Se i due restano entrambi baseline-Sturmian, il boundary esatto non e' il portatore osservato; la frattura resta l'ordine interno.\n- **Proiezione**: per ogni gap label selezionato mappo IDS -> posizione locale nella parola binaria e misuro se la finestra viola baseline note delle parole Sturmiane.\n\n## Claim Under Test\n> La grammatica simbolica locale dei gap core separa aligned supertile da misaligned same-length. Il portatore del core alto e' il boundary nativo della parola, non solo l'ordine interno.\n\n## Question\nLe finestre locali attorno ai gap high-core `[3,-4,4,6]` mostrano un vantaggio grammaticale di `supertile_shuffle` rispetto a `same_length_contiguous_shuffle`, oppure entrambi restano nel linguaggio Sturmian mentre collassa solo `same_count_internal_shuffle`?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py`.\n- Per ogni riga spettrale, selezione il miglior gap per label fra `REFERENCE_HIGH=[3,-4,4,6]` e `REFERENCE_LOW=[-1,1,-2,2]`.\n- Centro finestra: `round(IDS*N) mod N`.\n- Baseline classica dichiarata, non scoperta:\n - complessita di fattori Sturmian: `p(k) <= k+1` nella finestra finita;\n - al piu' un right-special factor per `k` nel linguaggio ideale;\n - difetto palindromico target `0`;\n - return words: eccesso sopra due solo quando la finestra vede ritorni ripetuti.\n- Osservabile aggregato: `grammar_excess_total = complexity_excess + right_special_excess + return_word_excess + palindromic_defect`.\n- Denominatori main:\n - reference_phi high: 32 finestre; low: 32 finestre.\n - supertile_shuffle high: 564 finestre; low: 640 finestre.\n - same_length_contiguous_shuffle high: 591 finestre; low: 640 finestre.\n - same_count_internal_shuffle high: 165 finestre; low: 151 finestre.\n- Seedcheck: stesso perimetro con `window=55`, `seed=202605082006`.\n\n## Results\nMain run, window 89:\n\n| mode | group | windows | zero excess | median total | median complexity | median right-special | median return-excess | median pal-defect |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| reference_phi | high | 32 | 32/32 = 1.0000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| reference_phi | low | 32 | 32/32 = 1.0000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| supertile_shuffle | high | 564 | 503/564 = 0.8918 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| supertile_shuffle | low | 640 | 545/640 = 0.8516 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 591 | 576/591 = 0.9746 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | low | 640 | 620/640 = 0.9688 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 165 | 0/165 = 0.0000 | 303 | 180 | 61 | 19 | 41 |\n| same_count_internal_shuffle | low | 151 | 0/151 = 0.0000 | 299 | 180 | 60 | 20 | 40 |\n\nHigh-core by supertile order, window 89:\n\n| mode | order | high windows | zero excess | median total |\n|---|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 8 | 132 | 110/132 = 0.8333 | 0 |\n| supertile_shuffle | 9 | 139 | 128/139 = 0.9209 | 0 |\n| supertile_shuffle | 10 | 145 | 127/145 = 0.8759 | 0 |\n| supertile_shuffle | 11 | 148 | 138/148 = 0.9324 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | 139 | 133/139 = 0.9568 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | 147 | 144/147 = 0.9796 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | 150 | 148/150 = 0.9867 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | 155 | 151/155 = 0.9742 | 0 |\n| same_count_internal_shuffle | 8 | 37 | 0/37 = 0.0000 | 301 |\n| same_count_internal_shuffle | 9 | 42 | 0/42 = 0.0000 | 301.5 |\n| same_count_internal_shuffle | 10 | 42 | 0/42 = 0.0000 | 305 |\n| same_count_internal_shuffle | 11 | 44 | 0/44 = 0.0000 | 302 |\n\nSeedcheck, window 55:\n\n| mode | group | windows | zero excess | median total | median complexity | median right-special | median return-excess | median pal-defect |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| reference_phi | high | 32 | 32/32 = 1.0000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| supertile_shuffle | high | 566 | 536/566 = 0.9470 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 590 | 583/590 = 0.9881 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 144 | 0/144 = 0.0000 | 183 | 122 | 32 | 9 | 19 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: la grammatica locale non separa aligned da misaligned nel verso atteso.** Nel main run high-core, `supertile_shuffle` ha zero-excess `503/564`, mentre `same_length_contiguous_shuffle` ha `576/591`. La mediana degli eccessi e' `0` per entrambi. Nel seedcheck window 55 il pattern replica: `536/566` contro `583/590`, mediane `0`.\n\n2. **Verificato: l'internal shuffle e' la rottura grammaticale netta.** `same_count_internal_shuffle` fa zero-excess `0/165` high e `0/151` low nel main run. Gli eccessi mediani sono alti su tutti i canali: complessita `180`, right-special `61/60`, return-excess `19/20`, difetto palindromico `41/40`.\n\n3. **Verificato: la baseline classica spiega il segnale ordinato.** Reference phi ha `32/32` finestre high e `32/32` low a eccesso zero. Anche aligned e misaligned preservano quasi sempre fattori locali compatibili con baseline Sturmian; questo e' expected behavior della combinatoria delle parole, non scoperta nuova.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il portatore osservato resta ordine interno locale, non boundary esatto.** Il controllo misaligned same-length conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato. Il boundary di supertile non compare come vantaggio in complessita, right-special, return-word excess o difetto palindromico.\n\n5. **Correzione regressiva del report 19:47:** il linguaggio valido non e' \"non-possibile cercare il boundary\"; e': in questo perimetro, label-set, IDS/rank/errore e grammatica locale non separano aligned da misaligned. Il boundary resta non rilevato da questi osservabili.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la grammatica simbolica locale attorno ai gap core non identifica il boundary esatto del supertile. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` hanno mediana `grammar_excess_total=0` e zero-excess alto; il controllo misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high (`576/591` vs `503/564`, replica `583/590` vs `536/566` con window 55). La frattura strutturale resta la distruzione dell'ordine interno: `same_count_internal_shuffle` produce zero-excess `0` e eccessi mediani non-zero su tutti i canali.\n\nFormulazione valida: il core phi alto misura una chiusura congiunta di ordine interno locale e lunghezze Fibonacci-like; non misura boundary esatto del supertile nei lettori testati. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: grammatica locale Sturmian . boundary esatto del supertile.\n- **Singolare**: la finestra binaria centrata sul gap, prima che diventi prova di taglio o fattore del linguaggio.\n- **Invariante di passaggio**: quando l'ordine interno resta, la finestra resta quasi sempre nel vincolo Sturmian; quando l'ordine interno cade, esplodono complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il ramo boundary locale per questo perimetro e spostare il test sul livello globale del generatore. Qui resta aperto un test diverso: non finestre attorno ai gap, ma automa/ostrowski numeration o riconoscibilita globale della sostituzione.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio non deve aggiungere un altro lettore locale. Deve testare il piano globale: se il boundary esatto esiste come portatore, deve comparire nella riconoscibilita della sostituzione o nella numerazione di Ostrowski dei gap selezionati. Se anche li' aligned e misaligned restano equivalenti, il claim va contratto definitivamente a \"ordine interno locale + lunghezze Fibonacci-like\".\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"non-possibile\" universale. Il verdict dice \"non identifica nel perimetro dichiarato\".\n- **L2 osservabili separati**: zero-excess rate, complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico restano separati.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi boundary simbolico cade in questo gate; non viene salvata cambiando osservabile nel verdict.\n- **L4 edge cases**: il controllo misaligned supera aligned nel rate zero-excess high; il report lo dichiara come dato, non lo nasconde.\n- **L5 re-discovery guardrail**: le proprieta Sturmian sono baseline dichiarata. Il finding e' negativo sul boundary e positivo sulla rottura internal-shuffle, non sulla riscoperta di complessita Sturmian.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py`\n- Data main: `tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json`\n- Data seedcheck: `tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2005.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1710: "content_full": "# Agent Report - Position/Error Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 19:47\n**Piano**: 91\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, IDS_position, spectral_index_delta, label_error, high_core_condition_rate]\n**observable_contract**: claim=se il boundary simbolico del supertile esiste nell'osservabile, aligned supertile deve battere il misaligned same-length non solo nel label-set ma nella geometria IDS/rank/errore dei label core; observable=all-core hits, delta IDS, delta indice spettrale normalizzato, errore label e spacing ratio dei core label rispetto al reference phi; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, confronto per label contro reference stesso N/phase/threshold; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, GUE/Poisson real domains, soglie 1.75/2.25, parsing simbolico esatto di ogni supertile.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG vuoto continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + tensione TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra piani.\n- **Dipolo / punto-zero**: boundary simbolico del supertile . geometria effettiva dei gap; punto-zero = il label core prima che venga letto come membership di set o come posizione nello spettro.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica / grafo della conoscenza. Il bordo non viene assunto come taglio di stringa: deve comparire come invariante di posizione o errore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e indice. Boundary operator entra perche' il cycle precedente ha falsificato il bordo come set; indice entra perche' il nuovo osservabile deve misurare dove cade il gap, non solo quale label porta.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto vive nel boundary reale, allora `supertile_shuffle` conserva posizione IDS e rank dei label core meglio di `same_length_contiguous_shuffle`. Se non lo fa, il boundary esatto non e' il portatore osservato in questo perimetro.\n- **Proiezione**: per ogni label core selezionato confronto il gap perturbato con il reference phi nella stessa condizione e misuro delta IDS, delta indice normalizzato, errore label e ratio di spacing.\n\n## Claim Under Test\n> Il boundary simbolico non appare nel solo label-set, ma appare nella geometria dei gap core: aligned supertile deve avere delta IDS/rank o errore label migliore del misaligned same-length.\n\n## Experiment Design\n- Reference core phi: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Core alto: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Modes:\n - `supertile_shuffle`: chunk allineati alla parola di lunghezze Fibonacci.\n - `same_length_contiguous_shuffle`: stessa multiset di lunghezze su taglio contiguo misallineato.\n - `same_count_internal_shuffle`: stesso conteggio per chunk, ordine interno distrutto.\n- Ogni riga perturbata viene confrontata con il reference phi per stessa `N`, `phase`, `threshold`.\n- Denominatori grezzi: 160 condizioni per mode; 40 condizioni per `mode|order`.\n\n## Results\nSintesi core alto `[3, -4, 4, 6]`:\n\n| mode | all-high | present core mediano | median IDS delta | median index delta / N | median label error | median spacing ratio vs ref |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 116/160 = 0.72500 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000818 | 0.989505 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 115/160 = 0.71875 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000013 | 0.994938 |\n| same_count_internal_shuffle | 0/160 = 0.00000 | 1.0 | 0.004098 | 0.004098 | 0.003995 | 0.459683 |\n\nDettaglio core alto per order:\n\n| mode | order | all-high | present core mediano | median IDS delta | median label error | spacing ratio vs ref |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 8 | 23/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000417 | 0.926949 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | 20/40 | 3.5 | 0.000000 | 0.000013 | 0.941205 |\n| same_count_internal_shuffle | 8 | 0/40 | 1.0 | 0.005305 | 0.005738 | 0.452111 |\n| supertile_shuffle | 9 | 26/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000820 | 0.983595 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | 24/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000013 | 0.980139 |\n| same_count_internal_shuffle | 9 | 0/40 | 1.0 | 0.004039 | 0.002668 | 0.565711 |\n| supertile_shuffle | 10 | 32/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000820 | 0.991012 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | 34/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000417 | 0.998922 |\n| same_count_internal_shuffle | 10 | 0/40 | 1.0 | 0.003279 | 0.003628 | 0.468581 |\n| supertile_shuffle | 11 | 35/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000820 | 1.000000 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | 37/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000818 | 0.999429 |\n| same_count_internal_shuffle | 11 | 0/40 | 1.0 | 0.004448 | 0.005103 | 0.373173 |\n\nNucleo basso `[-1, 1, -2, 2]`:\n\n| mode | all-low | present core mediano | median IDS delta | median index delta / N | median label error |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 160/160 = 1.00000 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000005 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 160/160 = 1.00000 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000005 |\n| same_count_internal_shuffle | 0/160 = 0.00000 | 1.0 | 0.004918 | 0.004918 | 0.004099 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: la geometria IDS/rank non separa aligned da misaligned.** Per il core alto, `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` hanno delta IDS mediano `0.0` e delta indice normalizzato mediano `0.0`. Il bordo allineato non produce uno spostamento geometrico migliore del controllo misallineato.\n\n2. **Verificato: il controllo misallineato non e' peggiore sul core alto.** All-high e' quasi pari (`116/160` vs `115/160`), e per order 10-11 il controllo misallineato supera l'allineato (`34/40`, `37/40` contro `32/40`, `35/40`). Anche l'errore label aggregato e' minore nel controllo misallineato (`0.000013` vs `0.000818`).\n\n3. **Verificato: distruggere l'ordine interno resta il collasso vero.** `same_count_internal_shuffle` fa `0/160` all-high, porta un solo label alto mediano, sposta IDS/indice di circa `0.0041`, e dimezza lo spacing ratio (`0.459683`). Questo replica la caduta gia' osservata e la sposta dal set alla geometria.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il portatore osservato non e' il boundary simbolico.** Il portatore resta ordine interno leggibile piu' multiset di lunghezze Fibonacci-like. Il boundary esatto del supertile non compare ne' come membership di set, ne' come posizione IDS, ne' come errore label.\n\n## Verdict\n**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`, `supertile_order={8,9,10,11}`, il boundary simbolico del supertile non e' rilevato dal gate posizione/errore. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` conservano la stessa geometria mediana dei core label (`IDS delta=0`, `index delta/N=0`), con all-high quasi identico (`116/160` vs `115/160`). La rottura resta `same_count_internal_shuffle`, quindi il nodo regressivo e' l'ordine interno del chunk, non il confine esatto.\n\nLa formulazione valida e': il core phi alto misura chiusura congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like; non misura ancora il boundary simbolico del supertile. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: boundary simbolico . ordine interno misurabile.\n- **Singolare**: il gap core nel punto in cui label membership e posizione IDS coincidono.\n- **Invariante di passaggio**: quando l'ordine interno resta, il core conserva posizione; quando l'ordine interno cade, cadono simultaneamente core completo, posizione e spacing.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa non-possibile cercare il boundary del supertile con label-set, IDS rank o errore label sullo stesso perimetro. Qui diventa possibile spostare il test dal boundary di chunk al parsing simbolico della parola: return words, fattori speciali, palindromi, o difetti di sostituzione.\n\n## Consecutio\nIl prossimo gate deve lasciare il chunk e misurare grammatica simbolica nativa: confrontare fattori speciali, return words e palindromic defect dei segmenti che portano core alto contro segmenti che non lo portano. Se il boundary esiste nel generatore, deve apparire nella grammatica locale della parola, non nella posizione spettrale dei gap gia' selezionati.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre\" o \"solo\"; il verdict e' perimetro-atomico e riporta count grezzi.\n- **L2 quantita vs ratio**: all-high, present count, IDS delta, index delta, label error e spacing ratio restano separati.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi \"il boundary appare nella geometria\" cade; non viene salvata cambiando claim.\n- **L4 edge cases**: order 10-11 sono segnale, perche' il controllo misallineato supera l'allineato.\n- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmian/Fibonacci resta baseline nota; il finding e' negativo sul boundary simbolico nello specifico gate posizione/errore.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_position_error_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_position_error_gate_20260508_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1947.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1755: "content_full": "# Agent Report - High-Core Repair Audit\n**Date**: 2026-05-08 19:15\n**Piano**: 90\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [all_high_hits, per_high_label_retention, stable_label_count, label_error, theoretical_gap_labeling_baseline]\n**observable_contract**: claim=il core alto phi sotto internal shuffle va formulato come caduta del core completo, non come caduta hard di ogni label alto; observable=all-high hits separato da retention per-label e stable high label count; operator=audit delle righe grezze del supertile gate 19:09 con conteggi per mode/order e baseline teorica Sturmian; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle, same_mean_block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, nuove diagonalizzazioni spettrali, soglie 1.75/2.25, generatori non-phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A4 contratto della domanda + A11 combo + QxG vuoto continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + tensione TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio tra piani.\n- **Dipolo / punto-zero**: core completo simultaneo . label singolo superstite; punto-zero = il label-set prima della decisione su quale livello osservabile porta il claim.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del contratto osservabile. Il boundary non si decide dal nome del mode, ma dal livello che sopravvive: congiunzione, singolo label, stabilita' 75%, errore IDS.\n- **Proto-ipotesi**: la falsificazione del report 19:09 non cancella tutto il core alto. Cancella la chiusura congiunta `[3,-4,4,6]` sotto internal shuffle; i label singoli possono sopravvivere come residui classici di gap-labeling.\n- **Proiezione**: l'audit tiene fisso il dato 19:09 e separa tre piani che erano stati compressi: `all_high_hits`, retention per-label, `stable_high_label_count`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro del source cycle 19:09, `same_count_internal_shuffle` azzera il core alto completo `[3,-4,4,6]` come condizione congiunta. Non azzera ogni label alto preso singolarmente. La novita' D-ND sta nella sopravvivenza congiunta e nel collasso sotto perturbazione d'ordine, non nella membership dei label nel gruppo classico Sturmian/Fibonacci.\n\nIl source cycle non viene promosso e non viene sincronizzato concettualmente. Viene assorbita la falsificazione del wording: \"core alto cade\" diventa \"core alto completo cade; singoli label alti restano parziali\".\n\n## Question\nQuali tra `[3,-4,4,6]` sopravvivono sotto internal shuffle, e quale osservabile cade davvero: all-high, per-label retention o stable-label count?\n\n## Experiment Design\n- Input: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`.\n- Tool: `tools/exp_gap_label_repair_audit.py`.\n- Baseline teorica: per Sturmian/Fibonacci i gap label vivono nel gruppo `Z + theta Z mod 1`, con `theta=1/phi`. I label `[3,-4,4,6]` appartengono al reader classico; questo ciclo non li dichiara scoperta.\n- Denominatore grezzo per mode aggregato: 160 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials * 4 orders`).\n- Denominatore grezzo per `mode|order`: 40 condizioni.\n- Osservabili separati:\n - `all_high_hits`: tutte le label alte presenti nella stessa condizione.\n - `per_high_label`: hits indipendenti per ciascuna label alta.\n - `stable_high_label_count`: label alte presenti in almeno 75% delle condizioni.\n - `label_error`: errore IDS mediano dei selected gap per label.\n\n## Results\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | all-high | stable high labels 75% | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 108/160 = 0.67500 | [3,-4,4,6] | 128/160 | 153/160 | 160/160 | 120/160 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 116/160 = 0.72500 | [3,-4,4,6] | 154/160 | 158/160 | 160/160 | 120/160 |\n| same_count_internal_shuffle | 0/160 = 0.00000 | [] | 6/160 | 57/160 | 54/160 | 38/160 |\n| same_mean_block_shuffle | 7/160 = 0.04375 | [] | 30/160 | 99/160 | 90/160 | 18/160 |\n\nInternal shuffle per order:\n\n| order | all-high | stable high labels 75% | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---:|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| 8 | 0/40 | [] | 0/40 | 14/40 | 17/40 | 9/40 |\n| 9 | 0/40 | [] | 0/40 | 17/40 | 9/40 | 9/40 |\n| 10 | 0/40 | [] | 1/40 | 11/40 | 14/40 | 9/40 |\n| 11 | 0/40 | [] | 5/40 | 15/40 | 14/40 | 11/40 |\n\nErrore IDS mediano per mode aggregato:\n\n| mode | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 0.00000944 | 0.00163454 | 0.00000870 | 0.00163213 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 0.00000944 | 0.00163454 | 0.00000870 | 0.00001888 |\n| same_count_internal_shuffle | 0.00808006 | 0.00491323 | 0.00529245 | 0.00528616 |\n| same_mean_block_shuffle | 0.00215245 | 0.00263993 | 0.00164415 | 0.00263364 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `same_count_internal_shuffle` azzera il core alto completo, non i label alti singoli.** All-high e' `0/160`; per-label restano `3: 6/160`, `-4: 57/160`, `4: 54/160`, `6: 38/160`. Il wording corretto e' \"core completo cade\".\n\n2. **Verificato: nessun label alto diventa stable label sotto internal shuffle.** `stable_high_label_count=0`; l'unico stable label aggregato del mode e' `[34]`, fuori dal core alto. La sopravvivenza per-label e' residua, non stabilita' del core.\n\n3. **Verificato: il controllo contiguo conserva piu' del supertile anche nel piano per-label.** `same_length_contiguous_shuffle` fa all-high `116/160` contro `108/160`, e per `3` fa `154/160` contro `128/160`. Il boundary esatto del supertile resta non discriminato dal label-set.\n\n4. **Verificato: i label `[3,-4,4,6]` sono baseline classica Sturmian/Fibonacci.** Appartengono al gruppo atteso `Z + theta Z mod 1`. La parte D-ND testata qui e' la loro chiusura congiunta sotto perturbazioni di ordine e scala, non la loro esistenza come gap label.\n\n5. **Inferito dai conteggi e dagli errori IDS: internal shuffle trasporta sottostruttura debole, ma rompe la congiunzione.** Gli errori mediani sotto internal shuffle aumentano (`~0.0049-0.0081`) rispetto ai mode ordinati (`~0.000009-0.00163`), mentre i hits per-label restano non-zero.\n\n## Verdict\n**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`, `supertile_order={8,9,10,11}`, l'affermazione valida e': `same_count_internal_shuffle` distrugge la chiusura simultanea del core alto `[3,-4,4,6]` (`0/160`) e non produce stable high labels (`0`), ma trasporta singoli label alti con retention parziale (`6/160`, `57/160`, `54/160`, `38/160`).\n\nNon si dice piu' \"il core alto cade\" senza perimetro. Si dice: il core alto completo cade; la retention per-label resta parziale; la stable-label count alta resta zero. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: congiunzione del core alto . residuo per-label.\n- **Singolare**: il label-set prima della scissione fra simultaneita' e membership.\n- **Invariante di passaggio**: l'ordine interno e le lunghezze Fibonacci-like conservano la chiusura; il conteggio senza ordine conserva solo residui di label classici.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare il boundary nella geometria degli errori IDS e nella posizione dei gap; qui diventa non-possibile usare all-high, retention mediana e stable-label count come un solo osservabile.\n\n## Consecutio\nCostruire il prossimo gate sul piano posizione/errore: per i label core, confrontare distribuzione IDS, rank dei gap selezionati ed errore label fra chunk aligned e misaligned. Il boundary reale deve spostare la geometria dei gap, non solo il set dei label.\n\n## Auto-audit source flags\n- **L1 medium risolta**: all-high, per-label retention e stable-label count sono separati. Count grezzi e denominatori sono riportati.\n- **L4 medium risolta**: edge case per label isolato. `[3,-4,4,6]` sotto internal shuffle fanno `6/160`, `57/160`, `54/160`, `38/160`; nessuno entra negli stable high labels.\n- **L5 low risolta nel perimetro minimo**: baseline teorica dichiarata. I label core sono gap-labeling Sturmian/Fibonacci classico; la novita' non e' membership, ma sopravvivenza congiunta sotto perturbazione.\n- **Aperto**: `gap_ratio` resta `not_tested`; soglie 1.75/2.25 e generatori non-phi restano fuori da questo repair.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_repair_audit.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_repair_audit_20260508_1915.json`\n- Source data: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1915.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1773: "text": "- Input: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`.\n- Tool: `tools/exp_gap_label_repair_audit.py`.\n- Baseline teorica: per Sturmian/Fibonacci i gap label vivono nel gruppo `Z + t" tools/data/lab_graph.json:1806: "content_full": "# Agent Report - Supertile Tiling Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 19:09\n**Piano**: 89\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, supertile_boundary, length_multiset, internal_order, high_label_condition_rate]\n**observable_contract**: claim=il core alto phi distingue confine di supertile Fibonacci da blocco contiguo con stessa lunghezza; observable=retention dei label core sotto shuffle di supertile, shuffle contiguo a stessa multiset di lunghezze, shuffle interno a stesso conteggio; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e supertile_order; generator=phi_sturmian con tiling di lunghezze Fibonacci; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, parsing simbolico esatto dei supertile per ogni fase, generatori non-phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A11 combo + TxQ matrice densita come lettore spettrale + QxG vuoto continuo/discreto + tensione TRASCENDENZA_LIMITE/M_come_modulazione_quasiperiodica.\n- **Dipolo / punto-zero**: confine reale del supertile · lunghezza contigua equivalente; punto-zero = il blocco come unita' prima che diventi grammatica o contenitore.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza / bicono dei dipoli. Il nodo non e' il valore del gap, ma il passaggio fra grammatica interna, confine esterno e denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto phi vive nel confine tra supertile, lo shuffle di supertile conserva piu' core dello shuffle contiguo con la stessa multiset di lunghezze. Se non lo fa, il confine esatto non e' ancora il portatore: il portatore e' ordine interno piu' scala lunga.\n- **Proiezione**: il label-set dei gap larghi manifesta la combo perche' tiene fisso il reader theta=1/phi e muove solo la relazione fra grammatica, boundary e blocco.\n\n## Claim Under Test\n> Il vantaggio del blocco Fibonacci lungo non sta solo nell'ordine interno conservato: sta nel confine reale del supertile. Quindi `supertile_shuffle` batte `same_length_contiguous_shuffle` a pari multiset di lunghezze.\n\n## Question\nIl core alto `[3, -4, 4, 6]` riconosce il confine di supertile Fibonacci, o riconosce soltanto blocchi lunghi con ordine interno conservato?\n\n## Experiment Design\n- Reference core phi: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Supertile orders:\n - order 8: lunghezze `{21,34}`.\n - order 9: lunghezze `{34,55}`.\n - order 10: lunghezze `{55,89}`.\n - order 11: lunghezze `{89,144}`.\n- Modes:\n - `supertile_shuffle`: taglia secondo la parola di lunghezze Fibonacci e mescola i chunk.\n - `same_length_contiguous_shuffle`: usa la stessa multiset di lunghezze, ma su taglio contiguo misallineato.\n - `same_count_internal_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni chunk allineato, ma distrugge ordine interno.\n - `same_mean_block_shuffle`: usa un blocco fisso pari alla lunghezza media del tiling, controllo di scala grossolana.\n- Denominatori grezzi: per ogni `mode|order`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per ogni mode aggregato, 160 condizioni.\n\n## Results\nReference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 160 | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 108/160 = 0.67500 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 160 | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 116/160 = 0.72500 |\n| same_count_internal_shuffle | 160 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/160 = 0.00000 |\n| same_mean_block_shuffle | 160 | 0.500000 | 1.00 | 0.25 | 7/160 = 0.04375 |\n\nDettaglio per order:\n\n| mode | order | lengths | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| supertile_shuffle | 8 | {21,34} | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 14/40 = 0.350 | [-1, 1, -2, 2, -3, -4, 4] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | {21,34} | 0.818182 | 1.00 | 0.875 | 20/40 = 0.500 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| same_mean_block_shuffle | 8 | mean 29 | 0.444444 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, 33] |\n| same_count_internal_shuffle | 8 | {21,34} | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| supertile_shuffle | 9 | {34,55} | 0.904545 | 1.00 | 1.00 | 29/40 = 0.725 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | {34,55} | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 29/40 = 0.725 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, 6] |\n| same_mean_block_shuffle | 9 | mean 45 | 0.500000 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] |\n| same_count_internal_shuffle | 9 | {34,55} | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| supertile_shuffle | 10 | {55,89} | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6, -7] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | {55,89} | 0.833333 | 1.00 | 1.00 | 33/40 = 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] |\n| same_mean_block_shuffle | 10 | mean 75 | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 1/40 = 0.025 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| same_count_internal_shuffle | 10 | {55,89} | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [] |\n| supertile_shuffle | 11 | {89,144} | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 33/40 = 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, 6, -7] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | {89,144} | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 34/40 = 0.850 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] |\n| same_mean_block_shuffle | 11 | mean 122 | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 6/40 = 0.150 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| same_count_internal_shuffle | 11 | {89,144} | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il confine di supertile non batte il blocco contiguo a pari multiset di lunghezze.** `supertile_shuffle` fa all-high `108/160 = 0.675`; `same_length_contiguous_shuffle` fa `116/160 = 0.725`. Per order 9 sono pari (`29/40`), per order 10-11 il controllo contiguo e' leggermente sopra (`33/40`, `34/40` contro `32/40`, `33/40`).\n\n2. **Verificato: la condizione forte resta l'ordine interno.** `same_count_internal_shuffle` resta nullo su tutti gli order: all-high `0/160`, high retention mediana `0.25`, Jaccard mediano `0.157895`. Questo replica il nodo 18:34 dentro il tiling di supertile.\n\n3. **Verificato: la scala lunga come multiset e' piu' informativa del blocco medio fisso.** `same_mean_block_shuffle` conserva low retention mediana `1.00`, ma resta quasi nullo sul core alto completo (`7/160 = 0.04375`). Quindi non basta una scala media lunga; serve una distribuzione di lunghezze lunghe con ordine interno conservato.\n\n4. **Inferito dal confronto fra controlli: il portatore osservato e' ordine interno + multiset di lunghezze Fibonacci, non boundary esatto.** Il test non autorizza \"il core alto vive nel confine del supertile\"; autorizza \"il core alto richiede ordine interno e beneficia di lunghezze supertile-like\".\n\n## Verdict\n**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`, `supertile_order={8,9,10,11}`, il core alto phi non discrimina il confine esatto del supertile. `same_length_contiguous_shuffle` conserva il core alto almeno quanto `supertile_shuffle` (`116/160` vs `108/160`). Il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto (`0/160`) o quando la multiset di lunghezze viene compressa a blocco medio (`7/160`).\n\nLa formulazione valida e': il label-set alto phi misura una condizione congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like; non misura ancora il boundary simbolico del supertile e non misura `gap_ratio`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: confine di supertile · distribuzione di lunghezze con ordine interno.\n- **Singolare**: il chunk lungo prima della distinzione fra boundary grammaticale e blocco contiguo.\n- **Invariante di passaggio**: il core alto sopravvive quando l'ordine interno resta leggibile su lunghezze Fibonacci-like; non sopravvive a conteggio senza ordine.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare un osservabile di boundary piu' fine del label-set; qui diventa non-possibile dichiarare che il label-set alto riconosce da solo il confine esatto del supertile.\n\n## Consecutio\nCostruire un gate di boundary simbolico che non legga solo il set dei label: confrontare label-set, posizione IDS dei label core e errore di label per chunk aligned/misaligned. Se il boundary reale esiste nell'osservabile, deve apparire nella geometria degli errori o nella posizione dei gap, non nel solo all-high rate.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro e count grezzi; non trasforma `108/160` in legge universale.\n- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi \"supertile batte contiguo\" cade; il report non la salva cambiando osservabile.\n- **L4 edge cases**: order 10-11 mostrano controllo contiguo sopra supertile; sono il segnale, non rumore.\n- **L5 re-discovery**: la conservazione dell'ordine interno era gia' nota dal 18:34; il nuovo finding e' la non-discriminazione del boundary esatto da parte del label-set.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_supertile_tiling_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1909.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1830: "text": "Reference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-hi" tools/data/lab_graph.json:1855: "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.\n2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende d", tools/data/lab_graph.json:1857: "content_full": "# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 18:34\n**Piano**: 88\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate]\n**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.\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nIl 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?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.\n- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Modes:\n - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi.\n - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco.\n - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale.\n- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`.\n- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali.\n\n## Results\nReference 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`.\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 |\n| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 |\n| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 |\n\nDettaglio per blocco:\n\n| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] |\n| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] |\n| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] |\n| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| 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] |\n| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n\n## Key Findings\n1. **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.\n\n2. **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.\n\n3. **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.\n\n4. **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.\n\n## Verdict\n**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.\n\nLa 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`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata.\n- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico.\n- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno.\n- **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.\n\n## Consecutio\nCostruire 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.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani.\n- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato.\n- **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.\n- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore.\n- **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.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1881: "text": "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`.\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | conditions | median Jacca" tools/data/lab_graph.json:1908: "content_full": "# Agent Report - Block Scale Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 18:05\n**Piano**: 88\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, block_scale_retention, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate]\n**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.\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nLa 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?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.\n- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Blocchi Fibonacci: `5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144`.\n- Blocchi non-Fibonacci: `6, 10, 16, 24, 40, 64, 96, 128`.\n- Null baseline interno: ogni block shuffle preserva conteggio e texture locale del generatore phi entro blocco, ma rompe ordine globale tra blocchi.\n- Crossing dichiarativo: soglia descrittiva `>=0.5` sulle frequenze, usata per localizzare il passaggio nel dato, non per decidere verita strutturale.\n\n## Results\nReference 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`.\n\n| block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| 5 | Fibonacci | 0.222222 | 0.25 | 0.25 | 0.000 | [] |\n| 6 | non-Fibonacci | 0.266667 | 0.25 | 0.25 | 0.000 | [20] |\n| 8 | Fibonacci | 0.307692 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 20] |\n| 10 | non-Fibonacci | 0.357143 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 20] |\n| 13 | Fibonacci | 0.416667 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 20, -33] |\n| 16 | non-Fibonacci | 0.444444 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 33] |\n| 21 | Fibonacci | 0.363636 | 0.75 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1] |\n| 24 | non-Fibonacci | 0.444444 | 0.75 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 33] |\n| 34 | Fibonacci | 0.636364 | 1.00 | 0.50 | 0.000 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 1.00 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, -2] |\n| 55 | Fibonacci | 0.800000 | 1.00 | 0.75 | 0.400 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0.025 | [-1, 1, -2, 2] |\n| 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 0.625 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 0.025 | [-1, 1, -2, 2] |\n| 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 0.200 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| 144 | Fibonacci | 0.833333 | 1.00 | 1.00 | 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6, -7] |\n\nHigh-label condition rates at the main transition points:\n\n| block_size | family | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| 34 | Fibonacci | 0.375 | 0.900 | 0.800 | 0.075 |\n| 55 | Fibonacci | 0.925 | 0.925 | 1.000 | 0.450 |\n| 64 | non-Fibonacci | 0.150 | 0.500 | 0.600 | 0.100 |\n| 89 | Fibonacci | 0.975 | 1.000 | 1.000 | 0.650 |\n| 96 | non-Fibonacci | 0.250 | 0.675 | 0.475 | 0.125 |\n| 128 | non-Fibonacci | 0.450 | 0.975 | 0.875 | 0.200 |\n| 144 | Fibonacci | 0.950 | 1.000 | 1.000 | 0.825 |\n\nDetected crossings with threshold `>=0.5`:\n\n| observable | first block_size |\n|---|---:|\n| median high retention | 34 |\n| all-high condition rate | 89 |\n| all-low condition rate | 34 |\n\n## Key Findings\n1. **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%.\n\n2. **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`).\n\n3. **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`.\n\n4. **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.\n\n## Verdict\n**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.\n\nLa 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`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: nucleo basso locale del generatore / core alto globale del generatore.\n- **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.\n- **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.\n- **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.\n\n## Consecutio\nTestare 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.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non estende a soglie, N o generatori non testati.\n- **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.\n- **L3 no silent patching**: `gap_ratio` resta non testato; il report dichiara il cambio osservabile nel contratto.\n- **L4 edge cases**: `block_size=128` non-Fibonacci trattato come parziale, non ignorato; mostra `-4/4` frequenti ma non chiude `3/6`.\n- **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.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1805.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1932: "text": "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`.\n\n| block_size | family | median Jaccard | low retentio" tools/data/lab_graph.json:1944: "text": "Testare il vincolo su generatori Sturmiani non-phi mantenendo separati reader e generator: se anche silver/bronze hanno basso locale e alto su proprie" tools/data/lab_graph.json:1957: "findings": "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]`.\n2. **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 ", tools/data/lab_graph.json:1959: "content_full": "# Agent Report — Generator Gate Del Label-Set Phi\n**Date**: 2026-05-08 17:15\n**Piano**: 87\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, generator_jaccard, phi_core_overlap, core_retention]\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nIl 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?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stessa Hamiltoniana tight-binding dei cycle 03:30 e 16:32, `V=1`.\n- Lettore label fisso: ogni gap largo viene etichettato con il label intero `n` che minimizza la distanza tra IDS e `{n/phi}`.\n- Denominatore stratificato: `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`.\n- Generator gate:\n - `phi_sturmian`: sequenza meccanica Sturmiana `theta=1/phi`.\n - `fibonacci_substitution`: parola di Fibonacci, costruzione indipendente ma nella stessa famiglia a bassa complessita.\n - `block_shuffle_34` e `block_shuffle_13`: blocchi locali Sturmiani preservati, ordine globale rotto.\n - `markov_phi`: transizioni locali stimate da phi, generatore Markoviano.\n - `balanced_random`: conteggio di 1 preservato, ordine rotto.\n- Null baseline: `markov_phi` e `balanced_random` testano se conteggio o transizioni locali bastano; i block shuffle testano quanta struttura globale resta quando il locale e preservato.\n\n## Results\nReference core phi, stimato dal perimetro completo: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\n| generator | conditions | median Jaccard | min Jaccard | median overlap with phi core | core labels all conditions | phi-core missing |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| phi_sturmian | 144 | 0.909091 | 0.727273 | 0.727273 | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] | [] |\n| fibonacci_substitution | 144 | 0.769231 | 0.538462 | 0.700000 | [-1, 1, -2, 2, -3, -4, 4] | [3, 6] |\n| block_shuffle_34 | 144 | 0.666667 | 0.333333 | 0.700000 | [-1, 1, -2, 2] | [3, -4, 4, 6] |\n| block_shuffle_13 | 144 | 0.357143 | 0.058824 | 0.166667 | [-1] | [1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n| markov_phi | 144 | 0.285714 | 0.047619 | 0.125000 | [] | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n| balanced_random | 144 | 0.157895 | 0.000000 | 0.111111 | [] | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n\nLabel-error and gap-count controls:\n\n| generator | median label error | median large gaps |\n|---|---:|---:|\n| phi_sturmian | 0.000095 | 29.0 |\n| fibonacci_substitution | 0.000031 | 26.5 |\n| block_shuffle_34 | 0.001638 | 26.0 |\n| block_shuffle_13 | 0.004118 | 52.0 |\n| markov_phi | 0.004074 | 55.0 |\n| balanced_random | 0.004128 | 56.0 |\n\n## Key Findings\n1. **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]`.\n\n2. **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.\n\n3. **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.\n\n4. **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`.\n\n5. **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.\n\n## Verdict\n**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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: lettore aritmetico dei label · generatore globale della sequenza.\n- **Singolare**: il gap largo come punto in cui IDS, ordine della parola e label `n/phi` coincidono.\n- **Invariante di passaggio**: il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico.\n- **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.\n\n## Consecutio\nMisurare 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.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non formula universalita fuori da `N/phase/threshold/trials/top_k/max_label`.\n- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set, Jaccard, overlap e core retention; nessun claim dipende da un singolo ratio.\n- **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`.\n- **L4 edge cases**: `fibonacci_substitution` e `block_shuffle_34` sono parziali, non trattati come fallimenti totali.\n- **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.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_generator_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1715.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1983: "text": "Reference core phi, stimato dal perimetro completo: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\n| generator | conditions | median Jaccard | min Jaccard | median overlap with phi core | core labels all conditions " tools/data/lab_graph.json:2008: "findings": "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`.\n2. **Verificato: il null random rompe la tassonomia.** Il random ", tools/data/lab_graph.json:2010: "content_full": "# Agent Report — Gap Label Set Stabilizza Il Denominatore\n**Date**: 2026-05-08 16:32\n**Piano**: 87\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, label_jaccard, phase_stability, threshold_stability, scale_stability]\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nIl 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?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stessa Hamiltoniana tight-binding Sturmiana del ciclo 03:30, `V=1`.\n- Domini: `theta=1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`.\n- 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`.\n- Denominatore stratificato: `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`.\n- 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.\n- Stabilita: Jaccard mediano tra label-set globali e dentro gruppi phase/threshold/scale.\n\n## Results\n| domain | conditions | global Jaccard median | global Jaccard min | phase Jaccard median | threshold Jaccard median | scale Jaccard median | core labels all conditions |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| phi | 48 | 0.909091 | 0.727273 | 0.886364 | 1.000000 | 0.931818 | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n| silver | 48 | 0.833333 | 0.666667 | 0.846212 | 1.000000 | 0.910985 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| bronze | 48 | 0.750000 | 0.571429 | 0.754808 | 1.000000 | 0.825758 | [-1, 1, -2, 2, -3, -4, 4] |\n| balanced_random_phi_labels | 144 | 0.157895 | 0.000000 | 0.157895 | 0.154135 | 0.157895 | [] |\n\nErrori di label:\n\n| domain | median label error | median selected gaps | median large gaps |\n|---|---:|---:|---:|\n| phi | 0.000095 | 12 | 29.0 |\n| silver | 0.000879 | 12 | 27.0 |\n| bronze | 0.000594 | 12 | 26.0 |\n| balanced_random_phi_labels | 0.004118 | 12 | 54.5 |\n\n## Key Findings\n1. **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`.\n\n2. **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.\n\n3. **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.\n\n4. **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.\n\n## Verdict\n**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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: valore metrico mobile del primo/secondo gap largo · tassonomia stabile dei label dei gap larghi.\n- **Singolare**: l'IDS del varco, dove posizione spettrale e label aritmetico sono lo stesso passaggio.\n- **Invariante di passaggio**: il set dei label sopravvive al cambio di `N`, fase e soglia; il ratio non sopravvive.\n- **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.\n\n## Consecutio\nPortare 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.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il claim e perimetrato con `N/phase/threshold/top_k/max_label`; non formula universalita.\n- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set/Jaccard/errori di label, non un ratio singolo.\n- **L3 no silent patching**: il claim precedente sul `gap_ratio` resta vincolato; il nuovo claim cambia osservabile e dichiara il nodo regressivo.\n- **L4 edge cases**: il minimo Jaccard phi `0.727273` entra nel verdict; non viene nascosto.\n- **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.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_set_stability.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1632.md`\n", tools/data/lab_graph.json:2028: "text": "- Perimetro: stessa Hamiltoniana tight-binding Sturmiana del ciclo 03:30, `V=1`.\n- Domini: `theta=1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`.\n- Null baseline: `balanced_random_phi_labels`, sequenze random con ste" tools/data/lab_graph.json:2034: "text": "| domain | conditions | global Jaccard median | global Jaccard min | phase Jaccard median | threshold Jaccard median | scale Jaccard median | core labels all conditions |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:" tools/data/lab_graph.json:2046: "text": "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 cont" tools/data/lab_graph.json:2057: "verdict": "**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 stor", tools/data/lab_graph.json:2058: "verdict_en": "**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 stor", tools/data/lab_graph.json:2061: "content_full": "# Agent Report — Gap Ratio Porta Il Denominatore\n**Date**: 2026-05-08 03:30\n**Piano**: 86\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [first_two_ratio, top2_ratio, large_gap_count]\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nIl `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)?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: Hamiltoniana tight-binding su sequenze Sturmiane a `V=1`.\n- Domini: `theta=1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; baseline `balanced_random` con stesso numero di 1 della sequenza phi matched.\n- Denominatore stratificato: `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`.\n- Osservabile originale: `first_two_ratio = primo spacing sopra threshold*mean / secondo spacing sopra threshold*mean`.\n- Osservabile di controllo interno: `top2_ratio = gap massimo / secondo gap massimo`.\n- Null baseline: 3 random bilanciati per condizione, stessa lunghezza e stesso conteggio di 1 del phi matched.\n\n## Results\nCaso storico replicato:\n\n| domain | N | phase | threshold | n_large | first_two_ratio | top2_ratio |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 500 | 0.00 | 2.00 | 30 | 0.408953 | 1.132017 |\n| silver | 500 | 0.00 | 2.00 | 36 | 1.048223 | 1.060236 |\n| bronze | 500 | 0.00 | 2.00 | 34 | 1.302786 | 1.164995 |\n\nStratificazione completa:\n\n| domain | first_two median | first_two IQR | first_two range | top2 median | n_large median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 0.454346 | 0.408341-0.547506 | 0.197603-3.694942 | 1.577373 | 29.0 |\n| silver | 1.048223 | 0.762590-1.456942 | 0.148351-2.158859 | 1.436926 | 27.0 |\n| bronze | 0.976329 | 0.518940-1.096559 | 0.293143-2.110008 | 1.454174 | 26.0 |\n| balanced_random | 1.034120 | 0.746931-1.492484 | 0.242478-4.047607 | 1.130399 | 54.5 |\n\nMatched comparison:\n\n| comparison | count |\n|---|---:|\n| phi < silver | 38/48 |\n| phi < bronze | 30/48 |\n| phi < both | 25/48 |\n\n## Key Findings\n1. **Il valore vecchio e verificato, non inventato.** A `N=500`, `phase=0`, `threshold=2.0`, il test riproduce `phi=0.408953`, `silver=1.048223`, `bronze=1.302786`. Fonte: output dello script, verificato.\n\n2. **Il claim universale non regge.** Quando il denominatore viene aperto, phi batte entrambi i controlli solo in `25/48` condizioni matched. In `23/48` condizioni almeno un controllo ha `first_two_ratio` piu basso. Fonte: stratificazione, verificato.\n\n3. **Il ratio originale misura posizione del primo varco largo, non solo taglia dei varchi.** Il controllo `top2_ratio` non replica la separazione: phi ha mediana `1.577373`, sopra silver `1.436926`, bronze `1.454174` e random `1.130399`. Inferito dal confronto tra `first_two_ratio` e `top2_ratio`.\n\n4. **Il nodo regressivo e il denominatore dell'osservabile.** `first_two_ratio` non e una proprieta bulk dello spettro; dipende da quali due gap superano per primi la soglia lungo l'ordine spettrale. Il claim valido deve dichiarare `N`, fase e soglia come parte atomica.\n\n## Verdict\n**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`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: valore puntuale replicato · denominatore stratificato che lo vincola.\n- **Singolare**: l'ordine spettrale dei gap larghi, dove il primo e il secondo varco diventano osservabile.\n- **Invariante di passaggio**: resta la necessita del denominatore `N/phase/threshold`; non resta il claim di gap-labeling universale.\n- **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.\n\n## Consecutio\nCostruire 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.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre\"; il report include i `23/48` contro-casi matched.\n- **L2 quantita vs ratio**: riporto mediane, IQR, range, conteggi matched e caso storico.\n- **L3 no silent patching**: il claim originale e vincolato esplicitamente, non salvato cambiando nome al risultato.\n- **L4 edge cases**: i casi `N=233 phase=0.25/0.75` e `N=377 phase=0/0.25` entrano nel verdict come rotture del claim universale.\n- **L5 re-discovery**: tight-binding Sturmiano e gap spacing sono strumenti standard; il finding e nel denominator gate, non nella diagonalizzazione.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py`\n- Data: `tools/data/quasiperiodic_gap_ratio_denominator_20260508_0330.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_0330.md`\n", tools/data/lab_graph.json:2073: "text": "Il `gap_ratio` quasiperiodico e una firma del gap-labeling di phi, o e un osservabile sensibile al denominatore scelto (`N`, fase Sturmiana, soglia de" tools/data/lab_graph.json:2079: "text": "- Perimetro: Hamiltoniana tight-binding su sequenze Sturmiane a `V=1`.\n- Domini: `theta=1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; baseline `balanced_random` con stesso numero di 1 della sequenza phi matched.\n- " tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:23: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:25: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:39: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:41: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:61: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:75: "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:39: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). 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La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:130: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:47: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:49: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:63: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:84: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:86: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:136: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:150: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:15: "criterio": "phi V_c < silver V_c < bronze V_c — il campo algebrico determina V_c", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:17: "stdout": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:32: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. phi V_c < silver V_c < bronze ", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:34: "dettaglio": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:39: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:75: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:5: "claim": "V_c(phi) converge a 1.0 per N grande mentre V_c(silver) diverge", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:14: "ipotesi": "Il duale di \"V_c(phi) converge a 1.0 per N grande mentre V_c(si\" [catalogo: spettrale]", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:15: "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:17: "stdout": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:22: "ipotesi": "Tra gli estremi del claim \"V_c(phi) converge a 1.0 per N grande mentre V_c(si\" esiste un punto di transizione continuo", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:30: "ipotesi": "L'effetto \"V_c(phi) converge a 1.0 per N grande men\" si manifesta anche in fotonico", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:40: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:42: "dettaglio": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:60: "id": "M_V_c_transition_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:61: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' v e' conseguenza di det=-1 o specifico di phi?", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:63: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [3, 2], rapporto: 1.500 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:65: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:75: "id": "M_V_c_transition_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:78: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [5, 3], rapporto: 1.667 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:80: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:90: "id": "M_V_c_transition_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:93: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [5, 3], rapporto: 1.667 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:95: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0330.json:41: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:15: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:17: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:47: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a un valore >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:49: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:85: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:105: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:15: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:17: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:24: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:26: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:31: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:45: "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:105: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260329_0342.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260329_0342.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260329_0342.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260329_0342.json:105: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/tm1_figures/summary.json:18: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 \u2014 phi 7.3x piu' vicino a V=1. phi V_c < silver V_c < bronze ", tools/data/tm1_figures/summary.json:23: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 \u2014 phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu", tools/data/seme_backup_b2_20260509_033618.json:3: "new_direzione": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:23: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:25: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:39: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:41: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:61: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:75: "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). 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V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:15: "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:17: "stdout": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:40: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. 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V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:86: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:90: "id": "M_V_c_transition_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:91: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' v e' conseguenza di det=-1 o specifico di phi?", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:93: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [8, 5], rapporto: 1.600 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:95: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:105: "id": "M_V_c_transition_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:108: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [13, 8], rapporto: 1.625 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:110: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:120: "id": "M_V_c_transition_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:123: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [13, 8], rapporto: 1.625 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:125: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:135: "id": "M_V_c_transition_L1", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:138: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [21, 13], rapporto: 1.615 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:140: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:150: "id": "M_V_c_transition_L1", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:151: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:153: "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [21, 13], rapporto: 1.615 (phi=1.618)", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:155: "topic": "V_c_transition", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:105: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:5: "claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:22: "ipotesi": "Il claim \"L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentement\" FALLISCE quando N e' piccolo (N<50)", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:30: "ipotesi": "L'effetto in \"L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prev\" scala come legge di potenza con N", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:31: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a un valore >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:33: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:56: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1327.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1327.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1327.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:23: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:25: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:39: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:41: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:61: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:47: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:49: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:63: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:84: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:86: "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:136: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:150: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:23: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:33: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:35: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:42: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:44: "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", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:57: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?", tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:77: "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:90: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:15: "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:17: "stdout": "{\n \"phi\": {\n \"V_c\": 0.9605263157894737,\n \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n },\n \"silver\": {\n \"V_c\": 1.223684210526316,\n \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n },\n \"bronze\": {\n \"V_c\": 1.3552631578947367,\n \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n }\n}\n" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:39: "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1", tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:41: "stdout": "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" tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:48: "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. 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tools/data/veritas/veritas_20260507_104904.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.5 tools/data/veritas/veritas_20260507_104904.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_104904.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260507_093207.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.5 tools/data/veritas/veritas_20260507_093207.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_093207.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260507_090723.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.5 tools/data/veritas/veritas_20260507_090723.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_090723.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260508_191516.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260508_191516.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260508_191516.json:38: "V_c": { tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:23: "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)", tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:25: "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs at V=1:\n alpha=0.0: =0.521 ####################\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" tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:47: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:105: "tensione": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/veritas/veritas_20260507_231732.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260507_231732.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_231732.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260509_064401.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260509_064401.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260509_064401.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260508_1834_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_1834", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_1834", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md", "exists": true, "title": "Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi", "size": 8813}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' parzialmente coerente: L3 si rompe per drift tra gap_ratio dichiarato e label-set testato, e L1 richiede di limitare lo zero al core alto completo, non ai label alti residui.", "counts": {"high": 0, "medium": 2, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L3", "severity": "medium", "claim": "Claim Under Test: \"Cosa manca per confermare completamente gap_ratio...\"; Verdict: \"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\"", "suggestion": "Riformulare: \"gap_ratio non valutato; questo ciclo testa solo il label-set gate. QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE resta aperto finche' gap_ratio viene misurato nello stesso perimetro\"."}, {"lens": "L1", "severity": "medium", "claim": "\"il core alto [3, -4, 4, 6] non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco\"", "suggestion": "Separare hard constraint e residuo: \"lunghezza/conteggio non portano il core alto completo: all-high=0/320; resta una retention alta residua 0.25 da spiegare\"."}, {"lens": "L4", "severity": "low", "claim": "\"distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo isolare il label `34`: verificare se e' boundary artifact di `|n|<=34`, leakage del reader, o label valido fuori core; non includerlo implicitamente nel profilo random senza nota."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_183856.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 19, "new_count": 19}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_183856.json", "rho": 0.8875, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il core phi non misura solo lunghezza di blocco, perche' collassa quando l'ordine interno viene distrutto. Pero' e' il quarto NEXT_CYCLE consecutivo nello stesso frame locale e il perimetro resta su lettore phi/generator phi senza gap_ratio, non-phi Sturmian o cross-dominio; secondo la regola anti-tautologica il deep-dive locale ha raggiunto rendimento decrescente. La mossa successiva deve portare il vincolo su un discriminatore strutturale piu' largo, coerente col seme attuale sul confine GUE/Poisson.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Testare se il gate del core phi trasferisce come discriminatore di confine su domini GUE/Poisson: ordine interno conservato vs distrutto, con controlli shuffle e generatori non-phi", "reason": "Porta il finding dal dominio locale della grammatica Sturmiana al filtro STRUTTURA/rumore richiesto dal telos, evitando accumulo numerico sul solo phi_sturmian."}, "notes": "Nel prossimo ciclo: usare il risultato appena ottenuto come vincolo, non come claim; includere almeno un controllo non-phi e un confronto GUE/Poisson. gap_ratio resta not_tested e va trattato come osservabile sospeso, non confermato."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1834.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/veritas/veritas_20260507_194258.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260507_194258.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_194258.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260507_101605.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.5 tools/data/veritas/veritas_20260507_101605.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_101605.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260508_1909.json:50: "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica." tools/data/veritas/veritas_20260507_080958.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.6111 tools/data/veritas/veritas_20260507_080958.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_080958.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260508_1909_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_1909", "decision": "APPLY_REPAIR", "should_rerun": true, "reasons": ["p5_failed_and_veritas_not_collasso_with_consecutio"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_1909", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1909.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Supertile Tiling Gate Del Core Phi", "size": 9634}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_1909.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' coerente nel falsificare il boundary esatto, ma L1/L4 si rompono dove \"nullo/cade\" viene usato per il core alto intero mentre i dati mostrano sopravvivenza parziale per-label.", "counts": {"high": 0, "medium": 2, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L1", "severity": "medium", "claim": "\"same_count_internal_shuffle resta nullo su tutti gli order\" / \"Il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto (0/160)\"", "suggestion": "Riformulare: \"same_count_internal_shuffle azzera l'all-high rate del core alto completo, ma lascia sopravvivere singoli label ad alta scala; prossimo ciclo separi all-high, per-label retention e stable-label count\"."}, {"lens": "L4", "severity": "medium", "claim": "\"il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto\"", "suggestion": "Isolare l'edge case per label: verificare quali tra [3,-4,4,6] sopravvivono sotto internal shuffle e dichiarare il perimetro come \"core completo cade\", non \"core alto cade\"."}, {"lens": "L5", "severity": "low", "claim": "\"il label-set alto phi misura una condizione congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_191516.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 19, "new_count": 15}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_191516.json", "rho": 0.8875, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha falsificato il claim operativo: il confine reale del supertile non batte il taglio contiguo a stessa multiset, mentre lo shuffle interno distrugge il core. L'evidenza sposta il nodo regressivo dal boundary geometrico al contratto osservabile: il portatore e' ordine interno piu' scala lunga, non il taglio esatto del supertile.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Riformulare il confine come grammatica interna + scala lunga: testare il core phi contro generatori non-phi, fasi e denominatori con controlli shuffle, senza assumere che il boundary esatto del supertile sia il portatore.", "reason": "Il boundary esatto e' stato controllato e non discrimina; continuare nello stesso frame accumulerebbe dettaglio locale su un claim caduto."}, "notes": "Non serve STOP_FOR_REVIEW: la falsificazione e' chiara e non richiede scelta dell'operatore. Il prossimo ciclo deve attaccare trasferibilita' cross-generatore/cross-dominio, non raffinare solo soglie o gap label locali."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1909.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_1909.json", "record_md": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_1909.md"} tools/data/veritas/veritas_20260505_131056.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.5 tools/data/veritas/veritas_20260505_131056.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260505_131056.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260508_1909.md:24:- L5 low: Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica. tools/data/veritas/veritas_20260506_063303.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.6111 tools/data/veritas/veritas_20260506_063303.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260506_063303.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260508_211531.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260508_211531.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260508_211531.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260508_2140_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_2140", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_2140", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_2140.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Quasiperiodic Vc Lattice Gate", "size": 8637}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_2140.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente sulle lenti applicabili: nessuna proibizione hard non supportata, nessun confronto percentuale decisivo fra denominatori incompatibili, nessun silent patching visibile, edge case random isolato, nessuna discovery nuova rivendicata, contaminazione cognitiva metabolizzata con CE/KSAR espliciti.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_214506.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 13, "new_count": 13}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_214506.json", "rho": 0.9325, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo non ha confermato un bordo reticolare specifico di phi: il random bilanciato comprime `V_c` molto piu' dei metallici, quindi il segnale e' dominato dal denominatore/null e non dalla struttura Sturmian. L'Affinatore ha gia' isolato il nodo regressivo: il null random non e' omogeneo rispetto al boundary operator `V_c`; continuare nello stesso frame accumulerebbe dettaglio locale sospetto.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson", "reason": "Il prossimo ciclo deve correggere il denominatore del test, non estrarre altro dal fit o dalla compressione grezza di `V_c`."}, "notes": "Non cristallizzare. Il risultato utile e' metodologico: il bordo `V_c` richiede null costruiti sulla stessa classe operatoriale, altrimenti il random crea una soglia artificiale a griglia bassa."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_2140.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/veritas/veritas_20260509_071025.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260509_071025.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260509_071025.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260508_1947_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_1947", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_1947", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1947.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Position/Error Gate Del Core Phi", "size": 9388}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_1947.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' sostanzialmente coerente sui dati visibili, ma L1 si rompe nel passaggio da non-separazione empirica a linguaggio di non-possibilita'.", "counts": {"high": 0, "medium": 1, "low": 2}, "flags": [{"lens": "L1", "severity": "medium", "claim": "\"qui diventa non-possibile cercare il boundary del supertile con label-set, IDS rank o errore label sullo stesso perimetro\"", "suggestion": "Riformulare come: 'in questo perimetro, questi osservabili non separano aligned da misaligned'; evitare 'non-possibile' finche' non esiste un test con zero esatto o bound formale."}, {"lens": "L4", "severity": "low", "claim": "\"supertile_shuffle e same_length_contiguous_shuffle conservano la stessa geometria mediana dei core label\"", "suggestion": "Specificare 'stessa geometria mediana solo per IDS delta e index delta/N; label error, all-high per order e spacing non favoriscono aligned e in parte favoriscono misaligned'."}, {"lens": "L5", "severity": "low", "claim": "\"il prossimo gate deve lasciare il chunk e misurare grammatica simbolica nativa: return words, fattori speciali, palindromic defect\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo includere esplicitamente baseline classica Sturmian: return words, special factors, palindromic richness/defect attesi; dichiarare NEW solo per residui non spiegati da questi teoremi."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_195247.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_195247.json", "rho": 0.9217, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale chiaro: il boundary simbolico del supertile non batte il taglio contiguo misallineato su IDS/rank/errore, mentre la distruzione dell'ordine interno collassa il core. La nuova direzione del seme sposta correttamente il test fuori dal deep-dive locale verso GUE/Poisson, cioe' verso falsificazione cross-dominio del confine come terzo incluso operativo.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "reason": "proseguire sul frame gia' riallineato verso controllo cross-dominio"}, "notes": "Non serve STOP_FOR_REVIEW: la falsificazione e' utile ma non richiede scelta dell'operatore. Non serve ulteriore REDESIGN: il seme ha gia' assorbito il vincolo spostando il prossimo giro su GUE/Poisson."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1947.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/veritas/veritas_20260507_150443.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 0.6667 tools/data/veritas/veritas_20260507_150443.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_150443.json:38: "V_c": { tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:12:- falsifier_summary: Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian. tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:16:- reasoning: Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson. tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:19:- Focus: Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null. tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:22:- L4 high: Riformulare come: "nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano". tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:23:- L5 medium: Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto. tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:24:- L7 medium: Aggiungere un failure mode esplicito: "ordine generativo" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary. tools/data/veritas/veritas_20260508_214506.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260508_214506.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260508_214506.json:38: "V_c": { tools/data/biconi/bicono_20260508_2140.json:3: "singolare": "`V_c` come punto-zero dove `=0.5` separa repulsione e indipendenza senza decidere ancora la legge.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2140.json:6: "raw": "qui diventa possibile sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia; qui diventa non-possibile promuovere la ripetizione phase-0 di phi a legge di scala.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2140.json:7: "possibile": "sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia", tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:27: "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.", tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:37: "claim": "\"il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian\"", tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:38: "suggestion": "Riformulare come: \"nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano\"." tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:44: "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto." tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:50: "suggestion": "Aggiungere un failure mode esplicito: \"ordine generativo\" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary." tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:72: "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:75: "focus": "Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.", tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:76: "reason": "Il run largo ha fallito l'accettazione Jaccard; il prossimo ciclo deve correggere il contratto di generazione del surrogate, non saltare al dominio esterno." tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:78: "notes": "Non cristallizzare ancora: il verdict e' forte ma perimetrato a N=89 e dipende dal gate Jaccard/accettazione." tools/data/repairs/repair_20260508_2005_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_2005", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_2005", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_2005.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Symbolic Grammar Gate Del Core Phi", "size": 11218}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' sostanzialmente coerente sui dati visibili, ma rompe L3 nel verdict nominando un gate gap_ratio dichiarato non testato; L2 richiede solo rinforzo quantitativo.", "counts": {"high": 0, "medium": 1, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L3", "severity": "medium", "claim": "Verdict: \"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\"", "suggestion": "Riformulare il verdict sul nodo testato: symbolic_grammar_boundary_gate. Se QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE deve restare nel claim, il prossimo ciclo deve includere gap_ratio come osservabile o dichiarare il ponte regressivo tra i due gate."}, {"lens": "L2", "severity": "low", "claim": "\"same_length_contiguous_shuffle conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato\" e \"misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo riportare anche count grezzi non-zero, differenza di proporzioni con intervallo/binomial check, e possibilmente mutual information mode→zero_excess per evitare drift da denominatore."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_201056.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 14, "new_count": 14}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_201056.json", "rho": 0.9075, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma non una chiusura: la grammatica locale Sturmian non separa supertile aligned da same-length, mentre il collasso resta legato all'ordine interno. Poiche' il seme corrente punta gia' a 8 domini GUE e 5 Poisson e il report dichiara questi domini come not_tested, la prossima mossa e' trasferire il vincolo sul frame cross-dominio invece di ridisegnare ancora localmente.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "applicare il gate grammaticale come controllo negativo/lettore di collasso su domini GUE e Poisson reali", "focus": "verificare se zero_grammar_excess_rate resta baseline nei domini strutturati e collassa solo quando viene perturbato l'ordine interno", "avoid": "non promuovere boundary simbolico del supertile come portatore; usarlo come vincolo falsificato"}, "notes": "Continuare un giro nello stesso frame, ma spostando il peso dal boundary del supertile al confronto cross-dominio richiesto dal seme."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_2005.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/repairs/repair_20260509_0637_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0637", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0637", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0637.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Vc Null Regression Gate", "size": 10853}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0637.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: gli hard claim sono perimetrati, il null label-preserving fallito viene dichiarato, e la controparte non_possible e' esplicita.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_064401.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_064401.json", "rho": 0.985, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo operativo sul null regressivo di `V_c`, non una falsificazione conclusiva ne' una cristallizzazione. Il perimetro dichiarato e' ancora incompleto: restano esplicitamente non testati GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law e un label-preserving forte con Jaccard>=0.75; quindi la prossima mossa naturale e' completare il frame prima di ridisegnarlo.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Continuare sul frame `V_c` null regressivo estendendo i controlli: GUE/Poisson reali, metallici silver/bronze e surrogate label-preserving forte con soglia Jaccard>=0.75.", "reason": "Il ciclo ha isolato il nodo regressivo ma non ha ancora discriminato se il portatore e' ordine Sturmian, label-set o artefatto della griglia/perimetro."}, "notes": "Tenere il focus sull'evento di bordo prima del valore numerico: floor_hit/internal_cross/internal_multi/no_cross. Se anche il null forte recupera crossing interno, `V_c` deve essere declassato; se non lo recupera e i controlli cross-dominio separano, il frame matura."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0637.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": true, "errors": "G1: observables_used=[] su tensione strutturale."}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/repairs/repair_20260509_0652_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0652", "decision": "APPLY_REPAIR", "should_rerun": true, "reasons": ["falsifier_high_1"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0652", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0652.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Vc Label-Preserving Swap Gate", "size": 10370}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.", "counts": {"high": 1, "medium": 2, "low": 0}, "flags": [{"lens": "L4", "severity": "high", "claim": "\"il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian\"", "suggestion": "Riformulare come: \"nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano\"."}, {"lens": "L5", "severity": "medium", "claim": "\"il label-set e' lettore, non portatore sufficiente\" / \"serve ordine generativo\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto."}, {"lens": "L7", "severity": "medium", "claim": "\"serve ordine generativo\"", "suggestion": "Aggiungere un failure mode esplicito: \"ordine generativo\" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_065842.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_065842.json", "rho": 0.895, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.", "reason": "Il run largo ha fallito l'accettazione Jaccard; il prossimo ciclo deve correggere il contratto di generazione del surrogate, non saltare al dominio esterno."}, "notes": "Non cristallizzare ancora: il verdict e' forte ma perimetrato a N=89 e dipende dal gate Jaccard/accettazione."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0652.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato."}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json", "record_md": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md"} tools/data/repairs/repair_20260509_0330_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0330", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0330", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0330.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Interpolated Vc Curve Map", "size": 11067}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0330.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente: le lenti hard-zero, ratio, patching, edge-case, rediscovery e metabolismo CE non mostrano rotture checkable nei dati forniti.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_033556.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_033556.json", "rho": 0.985, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma locale: `V_c` distingue metallici e random solo dentro un osservabile dedicato, con `not_tested` espliciti e nodo regressivo nel null non omogeneo al boundary operator. Saltare subito a GUE/Poisson rischia di lasciare non falsificato il punto vero emerso dall'Affinatore: separare `floor_hit`, crossing interno, phase-shuffle Sturmian e surrogate label-preserving prima di promuovere il confine a dominio spettrale piu' largo.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "reason": "La prossima mossa deve chiudere il controllo strutturale sul boundary operator; l'estensione cross-dominio viene dopo, altrimenti accumula dettaglio numerico locale non ancora ripulito."}, "notes": "Log-only: modifica proposta al seme, nessuna azione eseguita automaticamente."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0330.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json:82: "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian", tools/data/repairs/repair_20260508_2013_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_2013", "decision": "APPLY_REPAIR", "should_rerun": true, "reasons": ["falsifier_high_1"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_2013", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_2013.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Ostrowski Recognizability Gate Del Core Phi", "size": 10109}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_2013.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' parzialmente coerente, ma L4 si rompe: il verdict dice che aligned non batte misaligned sugli hit seedcheck mentre i dati mostrano un controesempio piccolo ma non nullo.", "counts": {"high": 1, "medium": 1, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L4", "severity": "high", "claim": "\"Il high-core aligned non batte il same-length misaligned in ... hit entro 2 siti (... `195/563` vs `189/551` seedcheck)\"", "suggestion": "Riformulare: 'nel seedcheck aligned supera misaligned sugli hit entro 2 di 0.0034, scarto sotto soglia operativa; la non-separazione richiede una soglia/effect size predefinita o bootstrap/permutation test'."}, {"lens": "L2", "severity": "medium", "claim": "\"Order 8 favorisce misaligned negli hit (`60/139` vs `44/132`), order 9 e' quasi pari, order 10 ha stessa distanza mediana `21.0`, order 11 resta quasi pari (`35.0` vs `34.0`)\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo riportare differenza assoluta di hit, differenza di proporzione con CI/permutation test, e una soglia ex ante per 'quasi pari' o 'favorisce'."}, {"lens": "L3", "severity": "low", "claim": "\"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\" insieme a \"`gap_ratio` non e' testato\"", "suggestion": "Separare il constraint: 'CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / OSTROWSKI_BOUNDARY_GATE'; lasciare `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE` fuori dal verdict o marcarlo come parent non testato."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_201917.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 14, "new_count": 14}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_201917.json", "rho": 0.8575, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian", "reason": "Il gate locale, grammaticale e Ostrowski sul supertile phi e' vincolo negativo stabile; il prossimo passo utile e' falsificazione strutturale cross-dominio, non un altro lettore interno allo stesso dominio."}, "notes": "Promuovere una tensione nuova: se il boundary non vive nel supertile, verificare se vive come discriminante fra domini spettrali GUE/Poisson. Non cristallizzare ancora: il risultato attuale e' vincolo robusto, ma il suo valore dipende dal test fuori-dominio."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_2013.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato."}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json", "record_md": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_2013.md"} tools/data/trajectory_apply_history.jsonl:4:{"apply_ts": "20260507_104251", "from_cycle_ref": "20260507_1006", "from_log_ts": "2026-05-07T10:16:22.080234+00:00", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "old_direzione": "Ritestare ORDER_DENOMINATOR_GATE sul counter-scope logistic al nodo regressivo dell'osservabilita': usare symbolic itinerary block entropy, return-tail exponent e recurrence-plot diagonal statistics s", "new_direzione": "Falsificare ORDER_DENOMINATOR_GATE al nodo regressivo del surrogate contract: confrontare marginal shuffle, circular shift e block shuffle su logistic_orbit_values, logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals; dichiarare supporto solo se sopravvive ai surrogate che preservano la struttur", "log_entry_marked_executed": true} tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:2: "experiment": "logistic_surrogate_contract_gate", tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:3: "category": "gate_falsification_surrogate_contract", tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:4: "question": "Does one-sided logistic support survive temporal-structure-preserving surrogates?", tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:13: "surrogate_classes": [ tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:25: "out": "tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json" tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:34: "stable_by_surrogate": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:45: "z_by_surrogate": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:70: "stable_by_surrogate": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:77: "z_by_surrogate": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:104: "stable_by_surrogate": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:113: "z_by_surrogate": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:143: "surrogates": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:244: "surrogates": { tools/data/logistic_surrogate_contract_gate_20260507_1042.json:339: "surrogates": { tools/data/exp_coherence_length.json:6: "n_surrogates": 20, tools/data/exp_coherence_length.json:22: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:33: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:44: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:55: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:66: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:77: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:88: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:99: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:110: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:121: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:132: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:143: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:154: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:165: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:176: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:187: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:198: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:209: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:220: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:231: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:242: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:253: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:264: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:275: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:286: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:297: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:308: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:319: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:330: "n_surrogates": 20 tools/data/exp_coherence_length.json:341: "n_surrogates": 20 tools/data/veritas/veritas_20260508_212526.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260508_212526.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260508_212526.json:38: "V_c": { tools/data/veritas/veritas_20260507_200223.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260507_200223.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260507_200223.json:38: "V_c": { tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:2: "radici": "valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:4: "invariante": "sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:6: "raw": "qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:7: "possibile": "usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`", tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:8: "non_possibile": "confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing" tools/data/seme_axioms.json:13: "claim": "Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi minimizza V_c (rank 2/14) + massima stabilita' (CV=4.3%, rank 1)", tools/data/seme_axioms.json:17: "nota": "V_c orbita 1 come materia attorno a Kerr: det=-1 = momento angolare impedisce collasso. 1 e' un lato della singolarita' come lo zero. La stabilita' (CV minimo) E' la conservazione dell'area (det=-1). Isomorfismo: KAM (toro aureo ultimo a rompersi) ↔ phi (V_c piu' stabile).", tools/data/seme_axioms.json:58: "claim": "Nella famiglia det(M)=-1 (tr=1..10), phi e' l'UNICO che centra V_c sul punto auto-duale V=1. Le matrici Q(sqrt(5)) hanno V_c medio 1.1, le altre V_c medio 2.2 (2x).", tools/data/seme_axioms.json:62: "nota": "Questo e' il risultato che separa phi da tutti gli altri det=-1. Non e' nel gap labeling (universale). Non e' nel det=-1 (condiviso). E' nel fatto che SOLO phi mette V_c=1 (auto-dualita'). Il campo algebrico Q(sqrt(5)) e' la condizione necessaria, tr=1 (phi) e' la condizione sufficiente.", tools/data/seme_axioms.json:71: "nota": "Il fatto chiave: la STESSA frequenza phi produce comportamenti opposti. Sturmian (con matrice sostituzione det=-1) ha transizione liscia centrata a V_c=1. Harper (stessa phi, ma coseno senza sostituzione) non transisce a V=1 — resta GOE fino a V=2 dove ha un dip anomalo (non-monotono, risale). La struttura generativa ricorsiva (det=-1) E' la transizione. Senza di essa, il sistema 'non sa' dove sia il punto critico.", tools/data/seme_axioms.json:292: "claim": "1/e_MINIMO: artefatto N-finito. V_c(1/e) diverge per N>800. Solo phi e' stabile.", tools/data/seme_axioms.json:373: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme_axioms.json:427: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme_axioms.json:431: "nota": "Dal domandatore (2026-04-05T07:23). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", tools/data/seme_axioms.json:458: "nota": "Exp 2026-04-06: 25 windows on 5.8M primes, 10 Cramer surrogates. R2: beta=0.97, =0.96, acf1=0.53. Consecutio: is the hierarchy (shape>ratio>memory) prime-specific or generic for any anti-correlated sequence approaching independence?", tools/data/seme_axioms.json:467: "nota": "Exp 2026-04-08 03:30: 5.76M gaps, 200K chunks x28, 20 shuffled + 10 Z/6Z Cramer surrogates. Extends GAP_ANTICORR from single-lag to full decay law. Consecutio: derive from Hardy-Littlewood; measure A(p) scale dependence; compute power spectral density.", tools/data/seme_axioms.json:670: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme_axioms.json:706: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme_axioms.json:710: "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_", tools/data/seme_axioms.json:724: "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.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2019.json:4: "invariante": "l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro.", tools/data/exp_two_channel_psd.json:5: "n_surrogates": 20, tools/data/biconi/bicono_20260508_1715.json:4: "invariante": "il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:3: "singolare": "il surrogate prima dell'accettazione, dove non e' ancora null e non e' ancora evidenza.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:4: "invariante": "`event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:6: "raw": "qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:8: "non_possibile": "trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste" tools/data/exp_beta_crossover.json:5: "surrogates": 10, tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:2: "radici": "label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:4: "invariante": "il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:6: "raw": "qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:7: "possibile": "usare surrogate accettati per separare lettore e generatore", tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:8: "non_possibile": "trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`" tools/data/indeterminazione_results.json:118: "V_components": { tools/data/indeterminazione_results.json:128: "V_coup": -0.01, tools/data/indeterminazione_results.json:136: "V_coup": -0.1, tools/data/indeterminazione_results.json:144: "V_coup": -0.5, tools/data/indeterminazione_results.json:152: "V_coup": -1.0, tools/data/indeterminazione_results.json:160: "V_coup": -1.618033988749895, tools/data/indeterminazione_results.json:168: "V_coup": -2.0, tools/data/indeterminazione_results.json:176: "V_coup": -3.0, tools/data/indeterminazione_results.json:184: "V_coup": -5.0, tools/data/indeterminazione_results.json:192: "V_coup": -10.0, tools/data/biconi/bicono_20260508_2005.json:2: "radici": "grammatica locale Sturmian . boundary esatto del supertile.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2005.json:4: "invariante": "quando l'ordine interno resta, la finestra resta quasi sempre nel vincolo Sturmian; quando l'ordine interno cade, esplodono complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0330.json:3: "singolare": "la filtrazione `r(V)` prima del valore `V_c`, dove repulsione e indipendenza sono ancora un unico passaggio.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0330.json:6: "raw": "qui diventa possibile usare `r(V)` come boundary map contro null random; qui diventa non-possibile promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0330.json:8: "non_possibile": "promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico" tools/data/exp_spectral_2d.json:4: "surrogates": 20, tools/data/risultante_v2.json:46: "V_coupling": -1.61803399, tools/data/cognitive_enzymes_archive.json:6542: "snippet": "Non vero/falso ma coefficiente di densità di realtà: ρ = (V_a·W_a + V_b·W_b + V_c·W_c) / 3 Tre vettori di verifica da fonti distinte: A: coerenza telemetrica (dati diretti) B: coerenza logico-storica (è fisicamente possibile?) C: conferma ambientale (prove indirette) ρ < 0.4 → SCARTO 0.4 < ρ < 0.9 → SOSPENSIONE ATTIVA (richiedi più dati) ρ ≥ 0.9 → COLLASSO (" tools/data/lab_logiche_corpus.md:458:ρ = (V_a·W_a + V_b·W_b + V_c·W_c) / 3 tools/data/seme_backup_b2_20260509_071041.json:3: "new_direzione": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson", tools/data/ciclo_memoria.json:157: "verdict": "**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 stor", tools/data/ciclo_memoria.json:334: "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito pha", tools/data/ciclo_memoria.json:347: "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma ch", tools/data/ciclo_memoria.json:367: "verdict": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il ", tools/data/ciclo_memoria.json:379: "domanda_aperta": "Il prossimo passo e' regressivo sul generatore, non estensivo sul dominio: sostituire lo swap cieco con un generatore vincolato che ottimizza direttamente il label-set per fase e scala, oppure dichiarare che il label-set non e' un vincolo generativo praticabile e scegliere un null piu' nativo all'ordine Sturmian. Solo un null con accettazione non nulla su N={89,144,233} autorizza il passaggio a GU", tools/data/exp_acf_z6z_mechanism.json:7: "n_surrogates": 20, tools/data/exp_acf_z6z_mechanism.json:144: "test3_surrogates": { tools/data/lab_session_log.jsonl:10:{"timestamp": "2026-05-03T03:41:17.680136+00:00", "cycle_ts": "20260503_0330", "piano": "60", "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato. Endpoint lab fallito.", "agent": {"file": "agent_20260503_0330.md", "size": 8987, "title": "Agent Report — Markov Memory Has Two Visible Layers: Pairs Shape the Angle, Triples Shape the Depth"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260503_0330.json", "coherent": false, "n_flags": 4, "n_high": 1, "n_medium": 2, "summary": "The main structural conclusion (two layers exist) is likely correct but the 'NEW' label overstates novelty (L5: standard cumulant hierarchy), and the 'Mk3 adds nothing' claim has a serious confound (L2: undersampling inflates Mk3 surrogate variance, making z-scores uninformative rather than evidence", "lenses_high": ["L2"]}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "action_type": null}} tools/data/lab_session_log.jsonl:43:{"timestamp": "2026-05-08T19:20:26.145281+00:00", "cycle_ts": "20260508_1915", "piano": "90", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260508_1915.md", "size": 8728, "title": "Agent Report - High-Core Repair Audit"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_1915.json", "coherent": true, "n_flags": 0, "n_high": 0, "n_medium": 0, "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 5 lenti: separa hard zero all-high da retention per-label, mantiene denominatori visibili, dichiara la correzione del wording, isola gli edge case e riconosce la baseline Sturmian/Fibonacci.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "action_type": null}} tools/data/lab_session_log.jsonl:47:{"timestamp": "2026-05-08T20:25:08.014659+00:00", "cycle_ts": "20260508_2019", "piano": "93", "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato.", "agent": {"file": "agent_20260508_2019.md", "size": 8969, "title": "Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_2019.json", "coherent": false, "n_flags": 3, "n_high": 1, "n_medium": 2, "summary": "Il report e' parzialmente coerente: la rottura principale e' L4, perche' il core alto viene ancora nominato come sopravvivente sull'accoppiamento generatore-reader mentre i dati mostrano eccezioni strutturali.", "lenses_high": ["L4"]}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "action_type": null}} tools/data/lab_session_log.jsonl:54:{"timestamp": "2026-05-09T06:44:23.984937+00:00", "cycle_ts": "20260509_0637", "piano": "98", "sync_blocked": true, "errors": "G1: observables_used=[] su tensione strutturale.", "agent": {"file": "agent_20260509_0637.md", "size": 10853, "title": "Agent Report - Vc Null Regression Gate"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260509_0637.json", "coherent": true, "n_flags": 0, "n_high": 0, "n_medium": 0, "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: gli hard claim sono perimetrati, il null label-preserving fallito viene dichiarato, e la controparte non_possible e' esplicita.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "action_type": null}} tools/data/lab_session_log.jsonl:55:{"timestamp": "2026-05-09T06:59:00.476064+00:00", "cycle_ts": "20260509_0652", "piano": "98", "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato.", "agent": {"file": "agent_20260509_0652.md", "size": 10370, "title": "Agent Report - Vc Label-Preserving Swap Gate"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260509_0652.json", "coherent": false, "n_flags": 3, "n_high": 1, "n_medium": 2, "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.", "lenses_high": ["L4"]}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "action_type": null}} tools/data/seme_archive/piano_93.json:73: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme_archive/piano_93.json:136: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme_archive/piano_93.json:138: "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_", tools/data/seme_archive/piano_93.json:144: "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" tools/data/seme_archive/piano_93.json:242: "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", tools/data/seme_archive/piano_93.json:247: "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", tools/data/seme_archive/piano_93.json:422: "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.", tools/data/seme_archive/piano_96.json:86: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme_archive/piano_96.json:142: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme_archive/piano_96.json:144: "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_", tools/data/seme_archive/piano_96.json:150: "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" tools/data/seme_archive/piano_96.json:215: "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", tools/data/seme_archive/piano_96.json:220: "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", tools/data/seme_archive/piano_96.json:395: "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.", tools/data/seme_archive/piano_97.json:86: "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", tools/data/seme_archive/piano_97.json:142: "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", tools/data/seme_archive/piano_97.json:144: "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_", tools/data/seme_archive/piano_97.json:150: "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" tools/data/seme_archive/piano_97.json:215: "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. 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Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", tools/data/seme_archive/piano_98.json:213: "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", tools/data/seme_archive/piano_98.json:388: "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.", tools/data/seme_archive/piano_98.json:411: "direzione": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", tools/data/veritas/veritas_20260508_192002.json:10: "V_c_conferma_ambientale": 1.0 tools/data/veritas/veritas_20260508_192002.json:15: "V_c": 0.3 tools/data/veritas/veritas_20260508_192002.json:38: "V_c": { tools/data/exp_acf_range_universality.json:9: "n_surrogates": 15 tools/data/exp_poisson_convergence.json:7: "n_surrogates": 10, tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:114: "V_c_transition": { tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:122: "input_claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:138: "input_claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:154: "input_claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:169: "input_id": "V_c_phi_special", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:170: "input_claim": "V_c(phi) converges to 1.0 while silver does not", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:172: "result_claim": "FALSIFICATO: V_c oscilla per tutti. Delta phi-silver cambia segno con N.", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:186: "input_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:188: "result_claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:202: "input_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:204: "result_claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:218: "input_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:233: "FALSIFICATO: V_c oscilla per tutti. Delta phi-silver cambia segno con N.", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:234: "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu" tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:282: "result_claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:298: "result_claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:330: "result_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:343: "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu" tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:347: "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c" tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:360: "result_claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. phi V_c < silver V_c < bronze ", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:389: "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. phi V_c < silver V_c < bronze " tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:533: "result_claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:568: "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c" tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:597: "result_claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:763: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:769: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:775: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:901: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:937: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:943: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:949: "topic": "V_c_transition", tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:980: "V_c_transition", tools/data/markov3_observable_hunt.json:6: "n_surrogates": 40, tools/data/evolution/evolution_20260508_2140.md:3:Ho mantenuto il focus sul passo: inversione da fit power-law a gate di bordo, attrito tecnico dell’autopsy senza jsonl, e nodo regressivo metodologico nel null random non omogeneo rispetto al boundary operator `V_c`. tools/data/evolution/evolution_20260507_1006.md:3:Il report è centrato sul passo: split del logistic, attrito telemetrico `completed_no_jsonl`, nodo regressivo nel contratto dei surrogate, e consecutio verso `marginal shuffle / circular shift / block shuffle`. tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json:39: "right_special_bound": "at most one right-special factor for each k in the ideal Sturmian language", tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json:40: "palindromic_baseline": "Sturmian factors are rich; palindromic defect 0 is the finite-window target", tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json:41: "return_words_baseline": "each recurrent Sturmian factor has two return words; finite windows only test excess above two when repeated occurrences exist" tools/data/evolution/evolution_20260509_0330.md:3:Ho mantenuto il focus sul passo: inversione da crossing discreto a curva, attrito nella traccia provider senza jsonl, nodo regressivo nel null non ancora omogeneo al boundary operator, consecutio verso phase-shuffle, surrogate label-preserving e separazione `floor_hit` / crossing interno. tools/data/evolution/evolution_20260509_0637.md:3:Ho mantenuto il focus sul passo: attrito autopsy senza jsonl, latenza da budget/perimetro del null, nodo regressivo nel contratto di emissione provider e nella condizione di ammissione del surrogate. Il file e' nuovo/non tracciato in git (`?? evolution_report.md`). 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_20260507_1042.md:3:È breve, segue le sezioni richieste, osserva il passo invece del risultato scientifico, e colloca il nodo regressivo nella definizione start-invariant dell’osservabile prima del contratto surrogate. tools/data/exp_psd_amp_scaling.json:6: "n_surrogates": 15, tools/data/evolution/evolution_20260509_0652.md:3:Ho mantenuto il focus sul PASSO: attrito provider senza jsonl, latenza del run largo prima dell’ammissione del null, nodo regressivo nel contratto di generazione del surrogate, e consecutio per il ciclo seguente. Non ho modificato altri file. tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2: "experiment": "vc_label_preserving_swap_gate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:66: "swap_label_surrogate": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:187: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.48": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:204: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.5": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:222: "swap_label_surrogate|r_threshold=0.52": { tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:241: "surrogate_audit": [ tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:569: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:589: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:609: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:629: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:649: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:669: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:869: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:889: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:909: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:929: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:949: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:969: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1169: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1189: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1209: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1229: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1249: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1269: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1469: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1489: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1509: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1529: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1549: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1569: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1769: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1789: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1809: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1829: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1849: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:1869: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2069: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2089: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2109: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2129: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2149: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2169: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2369: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2389: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2409: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2429: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2449: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2469: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2669: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2689: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2709: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2729: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2749: "generator": "swap_label_surrogate", tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json:2769: "generator": "swap_label_surrogate", succeeded in 208ms: 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 COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante codex Lo scenario conferma `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione applicata dal seme è più precisa: correggere il null prima del trasferimento. Leggo gli ultimi report e lo script `V_c` esistente per non ripetere il nodo già falsificato. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Quasiperiodic V_c lattice gate. The Domandatore scale probe tried to fit V_c(N) with a power law. For phi the fit did not converge and the measured values repeated on a small grid. This tool treats that failure as the signal: it measures whether V_c lives on a small boundary lattice across Fibonacci sizes, phases, and controls. """ from __future__ import annotations import argparse import json from collections import defaultdict from pathlib import Path import numpy as np from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal 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 r_statistic_from_diag(diagonal: np.ndarray) -> float: offdiag = np.ones(len(diagonal) - 1, dtype=float) eigs = eigvalsh_tridiagonal(diagonal, offdiag, check_finite=False) spacings = np.diff(eigs) spacings = spacings[spacings > 1e-12] if len(spacings) < 2: return 0.5 left = spacings[:-1] right = spacings[1:] return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) def find_vc(seq: np.ndarray, v_values: np.ndarray, threshold: float) -> dict: curve = [] for v in v_values: r_value = r_statistic_from_diag(v * seq) curve.append((float(v), r_value)) if r_value < threshold: return { "vc": float(v), "r_at_vc": r_value, "crossed": True, "curve_head": curve[:5], } return { "vc": None, "r_at_vc": None, "crossed": False, "curve_head": curve[:5], } def summarize(values: list[float | None], grid_step: float) -> dict: finite = [float(v) for v in values if v is not None and np.isfinite(v)] if not finite: return {"count": 0} rounded = [round(v / grid_step) * grid_step for v in finite] counts: dict[str, int] = {} for value in rounded: key = f"{value:.6f}" counts[key] = counts.get(key, 0) + 1 total = len(rounded) return { "count": total, "none_count": len(values) - total, "distinct_vc": len(counts), "repeat_rate": float(1 - (len(counts) / total)), "mode_count": int(max(counts.values())), "mode_rate": float(max(counts.values()) / total), "median": float(np.median(finite)), "min": float(np.min(finite)), "max": float(np.max(finite)), "rounded_counts": dict(sorted(counts.items())), } def parse_csv_ints(value: str) -> list[int]: return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) ns = parse_csv_ints(args.ns) phases = parse_csv_floats(args.phases) v_values = np.arange(args.v_min, args.v_max + (args.v_step / 2), args.v_step) domains = { "phi": 1 / PHI, "silver": 1 / SILVER, "bronze": 1 / BRONZE, } rows = [] for n in ns: for phase in phases: phi_seq = sturmian_sequence(1 / PHI, n, phase) ones = int(np.sum(phi_seq)) for domain, theta in domains.items(): seq = sturmian_sequence(theta, n, phase) result = find_vc(seq, v_values, args.threshold) rows.append({ "domain": domain, "N": n, "phase": phase, "ones": int(np.sum(seq)), **result, }) for trial in range(args.random_trials): seq = np.array([1.0] * ones + [0.0] * (n - ones), dtype=float) rng.shuffle(seq) result = find_vc(seq, v_values, args.threshold) rows.append({ "domain": "balanced_random_phi_density", "trial": trial, "N": n, "phase": phase, "ones": ones, **result, }) summary = {} for domain in sorted({row["domain"] for row in rows}): subset = [row for row in rows if row["domain"] == domain] summary[domain] = summarize([row["vc"] for row in subset], args.v_step) summary_by_domain_phase = {} grouped: dict[tuple[str, float], list[dict]] = defaultdict(list) for row in rows: grouped[(row["domain"], row["phase"])].append(row) for (domain, phase), subset in sorted(grouped.items()): summary_by_domain_phase[f"{domain}|phase={phase}"] = summarize( [row["vc"] for row in subset], args.v_step ) phi_main = [ row["vc"] for row in rows if row["domain"] == "phi" and abs(row["phase"]) < 1e-12 ] original_phi = [1.017, 0.672, 1.017, 0.672, 0.931] return { "experiment": "quasiperiodic_vc_lattice_gate", "parameters": { "ns": ns, "phases": phases, "v_min": args.v_min, "v_max": args.v_max, "v_step": args.v_step, "threshold": args.threshold, "random_trials": args.random_trials, "seed": args.seed, }, "source_domandatore_phi_values": original_phi, "phi_phase0_values": phi_main, "summary": summary, "summary_by_domain_phase": summary_by_domain_phase, "rows": rows, } def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--ns", default="89,144,233,377,610") parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") parser.add_argument("--v-min", type=float, default=0.5) parser.add_argument("--v-max", type=float, default=3.0) parser.add_argument("--v-step", type=float, default=0.025) parser.add_argument("--threshold", type=float, default=0.5) parser.add_argument("--random-trials", type=int, default=4) parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605082140) parser.add_argument("--out", default="tools/data/quasiperiodic_vc_lattice_gate_20260508_2140.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 = { "summary": output["summary"], "phi_phase0_values": output["phi_phase0_values"], "out": str(out), } print(json.dumps(compact, indent=2)) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Interpolated V_c curve map for quasiperiodic Sturmian-Harper sequences. Previous cycle showed that first-grid V_c is phase-sensitive and does not separate phi from metallic controls as a lattice value. This tool keeps the same boundary observable but moves one step regressively: measure the local shape of r(V) and interpolate the crossing instead of letting the grid decide. """ from __future__ import annotations import argparse import json from collections import defaultdict from pathlib import Path import numpy as np from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 SILVER = 1 + np.sqrt(2) BRONZE = 1 + np.sqrt(3) def parse_csv_ints(value: str) -> list[int]: return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] 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 r_statistic_from_diag(diagonal: np.ndarray) -> float: offdiag = np.ones(len(diagonal) - 1, dtype=float) eigs = eigvalsh_tridiagonal(diagonal, offdiag, check_finite=False) spacings = np.diff(eigs) spacings = spacings[spacings > 1e-12] if len(spacings) < 2: return 0.5 left = spacings[:-1] right = spacings[1:] return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) def curve_for_sequence(seq: np.ndarray, v_values: np.ndarray) -> np.ndarray: return np.array([r_statistic_from_diag(v * seq) for v in v_values], dtype=float) def first_interpolated_crossing(v_values: np.ndarray, r_values: np.ndarray, threshold: float) -> dict: below = r_values < threshold crossing_count = int(np.sum(below[1:] != below[:-1])) if not np.any(below): return { "vc_interp": None, "vc_grid": None, "r_at_grid": None, "slope_at_cross": None, "crossed": False, "crossing_count": crossing_count, } idx = int(np.argmax(below)) vc_grid = float(v_values[idx]) r_at_grid = float(r_values[idx]) if idx == 0: vc_interp = vc_grid slope = None else: v0, v1 = float(v_values[idx - 1]), float(v_values[idx]) r0, r1 = float(r_values[idx - 1]), float(r_values[idx]) if abs(r1 - r0) < 1e-15: vc_interp = vc_grid slope = 0.0 else: vc_interp = v0 + (threshold - r0) * (v1 - v0) / (r1 - r0) slope = (r1 - r0) / (v1 - v0) return { "vc_interp": float(vc_interp), "vc_grid": vc_grid, "r_at_grid": r_at_grid, "slope_at_cross": None if slope is None else float(slope), "crossed": True, "crossing_count": crossing_count, } def summarize(values: list[float | None]) -> dict: finite = np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) if len(finite) == 0: return {"count": 0, "none_count": len(values)} return { "count": int(len(finite)), "none_count": int(len(values) - len(finite)), "median": float(np.median(finite)), "q25": float(np.quantile(finite, 0.25)), "q75": float(np.quantile(finite, 0.75)), "min": float(np.min(finite)), "max": float(np.max(finite)), } def summarize_ints(values: list[int]) -> dict: arr = np.array(values, dtype=float) if len(arr) == 0: return {"count": 0} return { "count": int(len(arr)), "median": float(np.median(arr)), "max": int(np.max(arr)), "zero_count": int(np.sum(arr == 0)), "one_count": int(np.sum(arr == 1)), "multi_count": int(np.sum(arr > 1)), } def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) ns = parse_csv_ints(args.ns) phases = parse_csv_floats(args.phases) r_thresholds = parse_csv_floats(args.r_thresholds) v_values = np.arange(args.v_min, args.v_max + (args.v_step / 2), args.v_step) domains = { "phi": 1 / PHI, "silver": 1 / SILVER, "bronze": 1 / BRONZE, } rows = [] curve_rows = [] for n in ns: for phase in phases: phi_seq = sturmian_sequence(1 / PHI, n, phase) ones = int(np.sum(phi_seq)) seqs = [] for domain, theta in domains.items(): seqs.append((domain, None, sturmian_sequence(theta, n, phase))) for trial in range(args.random_trials): seq = np.array([1.0] * ones + [0.0] * (n - ones), dtype=float) rng.shuffle(seq) seqs.append(("balanced_random_phi_density", trial, seq)) for domain, trial, seq in seqs: r_values = curve_for_sequence(seq, v_values) curve_rows.append({ "domain": domain, "trial": trial, "N": n, "phase": phase, "r_min": float(np.min(r_values)), "r_max": float(np.max(r_values)), "r_span": float(np.max(r_values) - np.min(r_values)), "r_at_v_min": float(r_values[0]), "r_at_v_max": float(r_values[-1]), }) for threshold in r_thresholds: cross = first_interpolated_crossing(v_values, r_values, threshold) rows.append({ "domain": domain, "trial": trial, "N": n, "phase": phase, "r_threshold": threshold, **cross, }) summary = {} for domain in sorted({row["domain"] for row in rows}): subset = [row for row in rows if row["domain"] == domain] summary[domain] = { "vc_interp": summarize([row["vc_interp"] for row in subset]), "vc_grid": summarize([row["vc_grid"] for row in subset]), "slope_at_cross": summarize([ None if row["slope_at_cross"] is None else abs(row["slope_at_cross"]) for row in subset ]), "crossing_count": summarize_ints([row["crossing_count"] for row in subset]), } summary_by_threshold = {} grouped_threshold: dict[tuple[str, float], list[dict]] = defaultdict(list) for row in rows: grouped_threshold[(row["domain"], row["r_threshold"])].append(row) for (domain, threshold), subset in sorted(grouped_threshold.items()): summary_by_threshold[f"{domain}|r_threshold={threshold}"] = { "vc_interp": summarize([row["vc_interp"] for row in subset]), "slope_at_cross": summarize([ None if row["slope_at_cross"] is None else abs(row["slope_at_cross"]) for row in subset ]), "crossing_count": summarize_ints([row["crossing_count"] for row in subset]), } matched = [] for n in ns: for phase in phases: for threshold in r_thresholds: key_rows = [ row for row in rows if row["N"] == n and row["phase"] == phase and row["r_threshold"] == threshold and row["trial"] is None ] by_domain = {row["domain"]: row for row in key_rows} if {"phi", "silver", "bronze"} <= set(by_domain): values = {name: by_domain[name]["vc_interp"] for name in ("phi", "silver", "bronze")} if all(value is not None for value in values.values()): phi = float(values["phi"]) silver = float(values["silver"]) bronze = float(values["bronze"]) matched.append({ "N": n, "phase": phase, "r_threshold": threshold, "phi_vc": phi, "silver_vc": silver, "bronze_vc": bronze, "phi_lt_silver": phi < silver, "phi_lt_bronze": phi < bronze, "phi_between_controls": min(silver, bronze) <= phi <= max(silver, bronze), "phi_abs_delta_to_control_median": abs(phi - float(np.median([silver, bronze]))), }) matched_summary = { "count": len(matched), "phi_lt_silver": int(sum(item["phi_lt_silver"] for item in matched)), "phi_lt_bronze": int(sum(item["phi_lt_bronze"] for item in matched)), "phi_lt_both": int(sum(item["phi_lt_silver"] and item["phi_lt_bronze"] for item in matched)), "phi_between_controls": int(sum(item["phi_between_controls"] for item in matched)), "phi_abs_delta_to_control_median": summarize([ item["phi_abs_delta_to_control_median"] for item in matched ]), } return { "experiment": "quasiperiodic_vc_curve_map", "parameters": { "ns": ns, "phases": phases, "r_thresholds": r_thresholds, "v_min": args.v_min, "v_max": args.v_max, "v_step": args.v_step, "random_trials": args.random_trials, "seed": args.seed, }, "summary": summary, "summary_by_threshold": summary_by_threshold, "matched_summary": matched_summary, "matched_rows": matched, exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260509_0659.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Label Reachability Gate **Date**: 2026-05-09 06:59 **Piano**: 98 **Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo **verdict**: CONSTRAINT on null reachability observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima di usare `V_c` per trasferire il boundary verso altri perimetri; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1, gate `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=1, swap_steps=120, seed=202605090659; non_possible=se il gate label-preserving non viene raggiunto, il ciclo non puo' usare il surrogate come controprova del boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, sufficienza del label-set con surrogate accettati a N=144. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` sul null `V_c`. - **Dipolo / punto-zero**: null raggiungibile / null non raggiungibile; punto-zero = sequenza bilanciata prima della lettura spettrale, dove marginale, label-set e ordine generativo non sono ancora separati. - **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Prima del valore `V_c` c'e' il problema di esistenza del contro-campo: un null non accettato non puo' decidere la curva. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing e floor; la filtrazione produce `r(V)`; lo swap testa se il vincolo label-set e' raggiungibile senza copiare l'ordine Sturmian. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel 06:52 sul nodo lasciato aperto: stabilita' cross-scale del null. - **PVI attack**: il rischio e' trasformare un fallimento computazionale in prova fisica; per questo il verdict e' solo reachability del null. - **CE-0001**: il run largo fermato per budget resta telemetria e non viene usato come evidenza numerica. - **Proto-ipotesi**: se il generatore label-preserving e' pronto per il trasferimento, allora a N=144 deve raggiungere `Jaccard>=0.75` con accettazione non nulla. Se non raggiunge il gate, il prossimo passo resta costruzione del null, non estensione a GUE/Poisson. - **Proiezione**: misuro prima `acceptance_rate` e `label_jaccard`; `event_type` e `V_c` sono riportati come telemetria del surrogate non accettato, non come controprova del boundary. ## Claim Under Test > Nel perimetro N=144, il surrogate swap label-preserving raggiunge il gate `Jaccard>=0.75` abbastanza da diventare null valido per confrontare `V_c`. ## Question Il fallimento oltre N=89 era solo budget del run precedente, oppure il null label-preserving non e' ancora raggiungibile nel perimetro N=144? ## Experiment Design - Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. - Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. - Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. - Gate null: `swap_label_surrogate` accettato solo se `label_jaccard>=0.75` contro label-set Sturmian matched. - Denominatore grezzo: `phi_sturmian=12` righe evento, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=12`; 4 sequenze surrogate candidate, una per fase. - Perimetro ridotto: prima sono stati tentati run piu' larghi (`N=89,144,233` con 12000 swap; `N=144` con 5000 e 1200 swap). Non hanno chiuso nel budget del ciclo e sono telemetria di costo, non risultati del report. ## Results Sintesi aggregata: | generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.079034 | 0.659728 | 0.371911 | 1.000000 | 1.0000 | | balanced_random | 12 | 4 | 6 | 2 | 0.6667 | 0.571850 | 0.520767 | 0.210637 | | | | swap_label_surrogate | 12 | 5 | 1 | 6 | 0.5833 | 0.520263 | 0.502703 | 0.210624 | 0.500000 | 0.0000 | Audit accettazione surrogate: | N | phase | label_jaccard | accepted | steps_used | accepted_steps | |---:|---:|---:|---|---:|---:| | 144 | 0.00 | 0.642857 | false | 120 | 27 | | 144 | 0.25 | 0.500000 | false | 120 | 27 | | 144 | 0.50 | 0.500000 | false | 120 | 13 | | 144 | 0.75 | 0.333333 | false | 120 | 37 | Per soglia del surrogate non accettato: | r_threshold | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | |---:|---:|---:|---:|---:| | 0.48 | 0 | 0 | 4 | 0.571039 | | 0.50 | 2 | 0 | 2 | 0.527095 | | 0.52 | 3 | 1 | 0 | 0.500000 | ## Key Findings 1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`. 2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` floor-hit, `6/12` internal_multi e solo `1/12` internal_cross; lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e nessun floor/multi. 3. **Verificato: il valore `V_c` del surrogate non accettato resta vicino al bordo.** `vc_median=0.520263` e `r_floor_median=0.502703`, contro `vc_median=1.079034` e `r_floor_median=0.659728` dello Sturmian. 4. **Verificato: il costo del null cresce prima della prova fisica.** I tentativi piu' larghi non chiudono nel budget del cycle; il nodo regressivo e' il generatore del null, non il boundary verso GUE/Poisson. 5. **Inferito: N=89 non basta come prova di trasferibilita' del null.** Il risultato 06:52 resta valido nel suo perimetro; per N=144 serve un generatore piu' efficiente o un criterio label-preserving diverso prima di parlare di sufficienza del label-set. ## Verdict **CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89. La formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizione del confronto, non osservabile accessoria. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: prova fisica del boundary . raggiungibilita' del contro-campo. - **Singolare**: il surrogate prima dell'accettazione, dove non e' ancora null e non e' ancora evidenza. - **Invariante di passaggio**: `event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste. ## Consecutio Il prossimo passo e' regressivo sul generatore, non estensivo sul dominio: sostituire lo swap cieco con un generatore vincolato che ottimizza direttamente il label-set per fase e scala, oppure dichiarare che il label-set non e' un vincolo generativo praticabile e scegliere un null piu' nativo all'ordine Sturmian. Solo un null con accettazione non nulla su N={89,144,233} autorizza il passaggio a GUE/Poisson. ## Auto-audit: source flags e 5 lenti - **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0330.md`, `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, JSON `tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`. - **L1 hard constraint**: il verdict non dice che il label-set fallisce a N=144; dice che il null accettato non e' stato generato. - **L2 count grezzi**: riportati `12`, `4`, `5/12`, `6/12`, `1/12`, `0/4`. - **L3 no silent patching**: i run larghi fermati per budget sono dichiarati come telemetria, non nascosti. - **L4 edge cases**: fase 0.00 arriva a Jaccard `0.642857`, piu' vicina al gate ma non accettata; fase 0.75 resta `0.333333`. - **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' la curva Sturmian; e' il vincolo operativo che l'accettazione del null precede ogni confronto `V_c`. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. - Run validato: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 1 --swap-steps 120 --seed 202605090659 --out tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`. - Run fermati per budget: tentativi con `N=89,144,233` e 12000 swap, poi `N=144` con 5000 e 1200 swap. ## Files - Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` - Data: `tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0659.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Swap-constrained label-preserving null for the quasiperiodic V_c gate. The 2026-05-09 06:37 regression gate showed that choosing the best of a few balanced random words does not preserve the spectral gap-label set. The 06:59 repair showed that blind swaps still struggle at N=144. This tool repairs that node by adding structured Fibonacci-like starts, then still reports the Hamming distance from the matched Sturmian reference so a near-copy cannot silently become a fake counterproof. """ from __future__ import annotations import argparse import json import math from collections import Counter, defaultdict from pathlib import Path import numpy as np from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal from exp_gap_label_set_stability import PHI, gap_labels, jaccard, sturmian_sequence THETA = 1 / PHI def parse_csv_ints(value: str) -> list[int]: return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def r_statistic_from_diag(diagonal: np.ndarray) -> float: offdiag = np.ones(len(diagonal) - 1, dtype=float) eigs = eigvalsh_tridiagonal(diagonal, offdiag, check_finite=False) spacings = np.diff(eigs) spacings = spacings[spacings > 1e-12] if len(spacings) < 2: return 0.5 left = spacings[:-1] right = spacings[1:] return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) def curve_for_sequence(seq: np.ndarray, v_values: np.ndarray) -> np.ndarray: return np.array([r_statistic_from_diag(v * seq) for v in v_values], dtype=float) def crossing_event(v_values: np.ndarray, r_values: np.ndarray, threshold: float) -> dict: below = r_values < threshold crossing_count = int(np.sum(below[1:] != below[:-1])) r_floor = float(r_values[0]) if bool(below[0]): event = "floor_hit" vc_interp = float(v_values[0]) slope = None elif not np.any(below): event = "no_cross" vc_interp = None slope = None else: event = "internal_cross" idx = int(np.argmax(below)) v0, v1 = float(v_values[idx - 1]), float(v_values[idx]) r0, r1 = float(r_values[idx - 1]), float(r_values[idx]) if abs(r1 - r0) < 1e-15: vc_interp = v1 slope = 0.0 else: vc_interp = v0 + (threshold - r0) * (v1 - v0) / (r1 - r0) slope = (r1 - r0) / (v1 - v0) if crossing_count > 1 and event == "internal_cross": event = "internal_multi" return { "event": event, "crossing_count": crossing_count, "vc_interp": None if vc_interp is None else float(vc_interp), "slope_at_cross": None if slope is None else float(slope), "r_floor": r_floor, "r_end": float(r_values[-1]), "r_span": float(np.max(r_values) - np.min(r_values)), } def balanced_random(reference_seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: out = np.array(reference_seq, dtype=float) rng.shuffle(out) return out def hamming_ratio(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float: return float(np.mean(np.asarray(a) != np.asarray(b))) def fibonacci_lengths(order: int) -> tuple[int, int]: if order < 2: raise ValueError("supertile_order must be >= 2") a, b = 1, 1 for _ in range(2, order + 1): a, b = b, a + b return b, a def fibonacci_type_word(n_types: int) -> np.ndarray: word = "1" previous = "0" while len(word) < n_types: word, previous = word + previous, word return np.array([int(ch) for ch in word[:n_types]], dtype=int) def supertile_lengths(n: int, order: int) -> list[int]: long_len, short_len = fibonacci_lengths(order) if short_len >= n: return [] types = fibonacci_type_word(max(8, int(np.ceil(n / short_len)) + 4)) lengths: list[int] = [] total = 0 for t in types: length = long_len if t == 1 else short_len if total + length >= n: lengths.append(n - total) break lengths.append(length) total += length return [length for length in lengths if length > 0] def chunks_from_lengths(seq: np.ndarray, lengths: list[int]) -> list[np.ndarray]: chunks = [] start = 0 for length in lengths: chunks.append(seq[start : start + length].copy()) start += length if start < len(seq): chunks.append(seq[start:].copy()) return chunks def shuffle_chunks(chunks: list[np.ndarray], rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: shuffled = list(chunks) rng.shuffle(shuffled) return np.concatenate(shuffled) def misaligned_same_lengths(seq: np.ndarray, lengths: list[int], rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: if len(seq) < 2: return seq.copy() offset = int(rng.integers(1, len(seq))) rotated = np.roll(seq, -offset) chunks = chunks_from_lengths(rotated, lengths) shuffled = shuffle_chunks(chunks, rng) return np.roll(shuffled, offset) def structured_start_candidates( reference_seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator, args: argparse.Namespace, ) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: orders = parse_csv_ints(args.supertile_orders) candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] for order in orders: lengths = supertile_lengths(len(reference_seq), order) if len(lengths) < 3: continue chunks = chunks_from_lengths(reference_seq, lengths) for _ in range(args.structured_trials): variants = { f"supertile_shuffle_order_{order}": shuffle_chunks(chunks, rng), f"misaligned_same_lengths_order_{order}": misaligned_same_lengths(reference_seq, lengths, rng), } for mode, seq in variants.items(): if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: candidates.append((mode, seq)) return candidates def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) def score_sequence(seq: np.ndarray, reference_labels: set[int], args: argparse.Namespace) -> tuple[float, set[int]]: labels = label_set(seq, args) return float(jaccard(labels, reference_labels)), labels def swapped(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray | None: ones = np.flatnonzero(seq > 0.5) zeros = np.flatnonzero(seq < 0.5) if len(ones) == 0 or len(zeros) == 0: return None out = np.array(seq, copy=True) i = int(rng.choice(ones)) j = int(rng.choice(zeros)) out[i], out[j] = out[j], out[i] return out def annealed_label_surrogate( reference_seq: np.ndarray, reference_labels: set[int], rng: np.random.Generator, args: argparse.Namespace, ) -> dict: initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None for source_mode, initial in initial_pool: current = np.array(initial, copy=True) current_score, current_labels = score_sequence(current, reference_labels, args) best = np.array(current, copy=True) best_score = current_score best_labels = set(current_labels) accepted_steps = 0 steps_used = 0 for step in range(args.swap_steps): if best_score >= args.label_jaccard_min: break candidate = swapped(current, rng) if candidate is None: break candidate_hamming = hamming_ratio(candidate, reference_seq) if candidate_hamming < args.min_hamming_ratio: continue candidate_score, candidate_labels = score_sequence(candidate, reference_labels, args) delta = candidate_score - current_score temp = max(args.temp_end, args.temp_start * ((args.swap_steps - step) / args.swap_steps)) accept = delta >= 0 or rng.random() < math.exp(delta / max(temp, 1e-9)) if accept: current = candidate current_score = candidate_score current_labels = candidate_labels accepted_steps += 1 if candidate_score > best_score: best = np.array(candidate, copy=True) best_score = candidate_score best_labels = set(candidate_labels) steps_used = step + 1 candidate_result = { "seq": best, "source_mode": source_mode, "label_jaccard": float(best_score), "label_count": len(best_labels), "hamming_ratio": hamming_ratio(best, reference_seq), "accepted": bool(best_score >= args.label_jaccard_min), exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260509_0652.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Label-Preserving Swap Gate **Date**: 2026-05-09 06:52 **Piano**: 98 **Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo **verdict**: CONSTRAINT / FALSIFIED label-set sufficiency nel perimetro dichiarato observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=un null che preserva il gap-label set Sturmian puo' decidere se `V_c` e' portato dal label-set o dall'ordine generativo; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1 e ricottura finche' `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=run principale N={89}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=2, swap_steps=3000, seed=202605090652; non_possible=se i surrogate accettati Jaccard>=0.75 producono floor-hit o internal_multi e restano con `r_floor`/`vc_interp` vicini al random, il label-set non basta a ricostruire il boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, prova a N>=144 con gate raggiunto. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` proiettata sul null `V_c`. - **Dipolo / punto-zero**: label-set preservato / ordine generativo preservato; punto-zero = sequenza binaria bilanciata prima della lettura spettrale, dove il conteggio di 1 e' identico ma il trasporto dell'ordine non e' deciso. - **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Il bordo non e' il numero `V_c`; e' il tipo di attraversamento prodotto dalla curva `r(V)` dopo avere imposto o fallito il vincolo sul label-set. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing unico e multiplo; la filtrazione scorre `V`; lo swap mantiene la marginale e tenta di conservare il label-set senza copiare l'ordine Sturmian. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel emerso alle 06:37: stesso oggetto, nodo regressivo piu' profondo. - **PVI attack**: il rischio e' dichiarare label-preserving un null che non raggiunge il vincolo; per questo l'accettazione Jaccard entra nel denominatore. - **CE-0001**: il fallimento a N=144 nel run largo resta telemetria, non viene escluso. - **Proto-ipotesi**: se il label-set e' portatore sufficiente del boundary, allora un surrogate swap con Jaccard>=0.75 deve produrre crossing interno unico e `r_floor`/`vc_interp` nella zona Sturmian. Se produce internal_multi o floor_hit con valori vicini al random, il portatore e' ordine generativo oltre al label-set. - **Proiezione**: misuro prima l'accettazione del null, poi l'evento. Il valore `V_c` entra solo dopo `event_type`, per non confondere il bordo minimo con il crossing. ## Claim Under Test > Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi. ## Question Quando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like? ## Experiment Design - Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. - Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. - Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. - Eventi: - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; `V_c` e' bordo della griglia. - `internal_cross`: parte sopra soglia e attraversa una volta. - `internal_multi`: attraversa piu' volte. - `no_cross`: non attraversa. - Null: - `balanced_random`: stessa marginale 0/1 del riferimento. - `swap_label_surrogate`: parte da random bilanciato, scambia siti 0/1 e accetta il miglior candidato; il surrogate e' accettato solo se `label_jaccard>=0.75`. - Denominatore grezzo run principale: `phi_sturmian=12` condizioni, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=24`; surrogate accettati `15/24` righe evento, equivalenti a `5/8` sequenze surrogate. - Telemetria: un run largo N={89,144}, 600 swap, non raggiunge il gate (`acceptance_rate=0.0`, mediana Jaccard 0.5714); il perimetro valido del verdict e' il deep run N=89 con 3000 swap. ## Results Sintesi aggregata run principale: | generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.170751 | 0.651184 | 0.329315 | 1.000000 | 1.0000 | | balanced_random | 12 | 0 | 8 | 4 | 1.0000 | 0.625061 | 0.534628 | 0.236926 | | | | swap_label_surrogate | 24 | 1 | 11 | 12 | 0.9583 | 0.629162 | 0.546582 | 0.267419 | 0.750000 | 0.6250 | Surrogate accettati soltanto (`label_jaccard>=0.75`): | subset | rows | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | r_span_median | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | accepted swap_label_surrogate | 15 | 1 | 8 | 6 | 0.597228 | 0.552247 | 0.267782 | | failed swap_label_surrogate | 9 | 0 | 3 | 6 | 0.666607 | 0.540917 | 0.267055 | Per soglia, surrogate accettati: | r_threshold | rows | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | |---:|---:|---:|---:|---:|---:| | 0.48 | 5 | 0 | 2 | 3 | 0.647448 | | 0.50 | 5 | 0 | 3 | 2 | 0.597228 | | 0.52 | 5 | 1 | 3 | 1 | 0.543247 | Audit accettazione surrogate per fase: | phase | trial0 Jaccard | trial1 Jaccard | accepted | |---:|---:|---:|---:| | 0.00 | 0.750000 | 0.750000 | 2/2 | | 0.25 | 0.833333 | 0.833333 | 2/2 | | 0.50 | 0.750000 | 0.666667 | 1/2 | | 0.75 | 0.714286 | 0.666667 | 0/2 | ## Key Findings 1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`. 2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e `0` multi/floor. 3. **Verificato: i valori restano random-like.** Nei surrogate accettati `vc_median=0.597228` e `r_floor_median=0.552247`; lo Sturmian ha `vc_median=1.170751` e `r_floor_median=0.651184`; il random bilanciato ha `vc_median=0.625061` e `r_floor_median=0.534628`. 4. **Verificato: il vincolo non e' uniforme sulle fasi.** Le fasi 0.00 e 0.25 raggiungono `2/2`; fase 0.50 raggiunge `1/2`; fase 0.75 raggiunge `0/2`. Il null label-preserving non e' ancora generatore stabile cross-phase. 5. **Inferito dal confronto accettati/random/Sturmian: il label-set e' lettore, non portatore sufficiente.** Conservare una parte alta del label-set non preserva il trasporto d'ordine che rende il boundary una curva interna unica. ## Verdict **FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c`. Il portatore del boundary non e' il label-set isolato: serve ordine generativo. **CONSTRAINT on V_c null**: ogni confronto `V_c` deve riportare `event_type`, `label_jaccard` e accettazione del null. Un surrogate non accettato non entra come prova contro il claim; un surrogate accettato che produce `internal_multi` o `floor_hit` falsifica la sufficienza del label-set nel perimetro. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato. - **Singolare**: sequenza binaria bilanciata prima del lettore spettrale, dove marginale e potenziale di gap sono indistinti. - **Invariante di passaggio**: il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`. ## Consecutio Il prossimo passaggio non e' estendere a GUE/Poisson. Prima serve un generatore label-preserving stabile cross-phase: stessa accettazione Jaccard su N={89,144,233} oppure fallimento dichiarato come vincolo del null. Solo dopo il boundary operator puo' trasferire verso domini GUE/Poisson. ## Auto-audit: source flags e 5 lenti - **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, JSON `vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`. - **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped a N=89; N>=144 resta non verificato con gate raggiunto. - **L2 count grezzi**: riportati `12`, `24`, `15`, `5/8`, `8/15`, `6/15`, `1/15`. - **L3 no silent patching**: il run largo fallito e le fasi non accettate restano nel report come telemetria/vincolo. - **L4 edge cases**: a `r_threshold=0.48` i surrogate accettati non fanno floor-hit ma fanno `3/5` internal_multi; il problema non e' solo il bordo minimo. - **L5 re-discovery vs discovery**: il gap labeling Sturmian e' baseline nota; il finding e' il gate regressivo che separa label-set come lettore e ordine come portatore. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. - Run largo: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json`, N={89,144}, 600 swap, `acceptance_rate=0.0`. - Run principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`, N={89}, 3000 swap, `acceptance_rate=0.625`. ## Files - Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` - Data principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json` - Data telemetria: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0652.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260509_0637.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Null Regression Gate **Date**: 2026-05-09 06:37 **Piano**: 98 **Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo **verdict**: CONSTRAINT observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=la forma `r(V)` del boundary Sturmian-Harper e' sostenuta da attraversamenti interni, non da collasso al bordo minimo della filtrazione; observable=`event={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01, crossing lineare e classificazione del primo stato rispetto a `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=phi Sturmian, phase-shuffle Sturmian, random bilanciato, surrogate random selezionato per overlap label-set; denominator=N={89,144,233}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, phase_trials=2, random_trials=2, label_trials=2, label_candidates=5, seed=202605090637; non_possible=se un null che preserva label-set produce crossing interno unico e stesso `r_floor` dei generatori Sturmian, `V_c` non e' piu' boundary map di ordine Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze in questo ciclo, fit power-law, label-preserving forte con accettazione Jaccard>=0.75. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come filtrazione spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` + tensione operativa `V_c` sul null regressivo. - **Dipolo / punto-zero**: collasso al bordo minimo (`floor_hit`) / attraversamento interno; punto-zero = il primo stato della curva rispetto alla soglia, prima che `V_c` venga contato come valore. - **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione. Il contenuto non e' il numero `V_c`, ma il tipo di evento che genera il passaggio. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, spectrum-preserving surrogate. Il boundary operator separa floor e interno; la filtrazione scorre `V`; il surrogate tenta di conservare il lettore label-set prima di misurare il crossing. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel del ciclo 03:30 senza cambiare dominio: stesso `V_c`, nodo regressivo diverso. - **PVI attack**: il rischio e' rendere il null piu' debole per salvare la curva metallica; per questo il surrogate label-preserving espone il proprio `label_jaccard`. - **CE-0001**: il fallimento del surrogate entra come informazione, non come parametro da calibrare. - **Proto-ipotesi**: se il boundary e' effetto di ordine Sturmian, allora le fasi Sturmian devono conservare crossing interno senza floor-hit; se basta preservare parzialmente il label-set, il surrogate random deve recuperare lo stesso evento interno unico. Se il surrogate non preserva il label-set, il ciclo produce un vincolo sul generatore del null. - **Proiezione**: misuro l'evento prima del valore. `floor_hit` indica che il null parte gia' oltre il confine; `internal_cross` indica che la filtrazione crea il passaggio; `internal_multi` indica bordo oscillante, non curva metallica semplice. ## Claim Under Test > Nel perimetro Sturmian-Harper ridotto, la separazione metallico/random della curva `r(V)` sopravvive quando `V_c` viene decomposto in evento di bordo: i generatori Sturmian producono crossing interno; il random produce floor-hit o multi-crossing. Un surrogate che preserva label-set deve decidere se il portatore e' il label-set o l'ordine generativo. ## Question Il null precedente falsificava `V_c` perche' era troppo debole e collassava a `V_min`, oppure perche' il crossing interno richiede ordine Sturmian oltre al label-set? ## Experiment Design - Script: `tools/exp_vc_null_regression_gate.py`. - Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. - Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. - Eventi: - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; il valore `V_c` e' il bordo della griglia, non attraversamento. - `internal_cross`: parte sopra soglia e attraversa una volta. - `internal_multi`: parte sopra soglia ma attraversa piu' volte. - `no_cross`: non attraversa. - Generatori: - `phi_sturmian`: sequenza di riferimento per ogni N/fase. - `sturmian_phase_shuffle`: stessa theta phi, fase random. - `balanced_random`: stesso conteggio di 1, ordine distrutto. - `label_preserving_surrogate`: miglior candidato tra 5 random bilanciati secondo Jaccard del label-set spettrale con la sequenza riferimento (`label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`). - Denominatore grezzo: `phi_sturmian=36` condizioni; ogni controllo `72` condizioni. Il run pieno con N fino a 377 e 12 candidati e' stato fermato per budget; il perimetro valido e' quello dichiarato qui. - Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, controlli metallici silver/bronze e domini GUE/Poisson non vengono testati in questo ciclo. ## Results Sintesi aggregata: | generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | phi_sturmian | 36 | 0 | 36 | 0 | 1.0000 | 1.058885 | 0.654502 | 0.340093 | 1.000000 | | sturmian_phase_shuffle | 72 | 0 | 72 | 0 | 1.0000 | 1.193335 | 0.691274 | 0.382659 | | | balanced_random | 72 | 27 | 23 | 22 | 0.6250 | 0.532928 | 0.512032 | 0.190609 | | | label_preserving_surrogate | 72 | 23 | 29 | 20 | 0.6806 | 0.561171 | 0.534427 | 0.198427 | 0.166667 | Per soglia: | generator | r_threshold | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | phi_sturmian | 0.48 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.229013 | | phi_sturmian | 0.50 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.108569 | | phi_sturmian | 0.52 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.005215 | | sturmian_phase_shuffle | 0.48 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.377315 | | sturmian_phase_shuffle | 0.50 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.275439 | | sturmian_phase_shuffle | 0.52 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.168195 | | balanced_random | 0.48 | 4 | 11 | 9 | 0.8333 | 0.594383 | | balanced_random | 0.50 | 10 | 7 | 7 | 0.5833 | 0.531929 | | balanced_random | 0.52 | 13 | 5 | 6 | 0.4583 | 0.500000 | | label_preserving_surrogate | 0.48 | 3 | 9 | 12 | 0.8750 | 0.633067 | | label_preserving_surrogate | 0.50 | 9 | 9 | 6 | 0.6250 | 0.568673 | | label_preserving_surrogate | 0.52 | 11 | 11 | 2 | 0.5417 | 0.523669 | ## Key Findings 1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`). 2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggregava floor-hit e attraversamenti reali. 3. **Verificato: il surrogate label-preserving minimo non preserva il label-set.** La mediana Jaccard e' `0.166667`, con minimo `0.071429`; quindi questo controllo non decide se il label-set basta a produrre il crossing Sturmian. 4. **Verificato: anche il surrogate debole resta vicino al random, non allo Sturmian.** Ha `23/72` floor-hit e `20/72` internal_multi, `r_floor_median=0.534427` e `r_span_median=0.198427`, contro `r_floor_median=0.654502/0.691274` e span `0.340093/0.382659` degli Sturmian. 5. **Inferito: il nodo regressivo del null e' doppio.** Separare floor-hit e crossing interno ripara il denominatore di `V_c`; costruire un vero null label-preserving richiede un generatore dedicato, non selezione random superficiale. ## Verdict **CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set. La formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica semplice. Il prossimo null deve generare sequenze con Jaccard label-set alto prima di confrontare `V_c`. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing. - **Singolare**: la curva `r(V)` prima della soglia, dove il confine non e' ancora numero ma tipo di passaggio. - **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing. ## Consecutio Il prossimo passo e' costruire un surrogate label-preserving reale: non scegliere il miglior random fra pochi candidati, ma generare per ricottura/swap vincolato finche' `label_jaccard >= 0.75` viene raggiunto con denominatore dichiarato. Se quel null produce `floor_hit` o `internal_multi`, il portatore e' ordine Sturmian oltre al label-set; se produce crossing interno unico con `r_floor` e `r_span` Sturmian, il portatore e' il label-set. ## Auto-audit: source flags e 5 lenti - **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0330.md`, output JSON del nuovo script. - **L1 hard constraint**: nessun claim universale; il verdict vale solo sul perimetro ridotto dichiarato. - **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi (`36`, `72`, `27/72`, `23/72`, `22/72`) oltre ai rate. - **L3 no silent patching**: il surrogate label-preserving fallito viene dichiarato come fallimento del controllo, non escluso. - **L4 edge cases**: random a `r_threshold=0.48` ha molti crossing interni (`20/24` contando multi), quindi non basta dire "random=floor". - **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il gate regressivo `event_type` per non confondere floor e crossing. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Runtime: primo run piu' largo fermato per budget; run valido completato con N={89,144,233}, 5 candidati label per surrogate. - Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_null_regression_gate.py` completato senza errori. ## Files - Script: `tools/exp_vc_null_regression_gate.py` - Data: `tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0637.md` codex Il punto aperto è concreto: a `N=144` lo swap cieco non raggiunge Jaccard 0.75. Procedo con una sola mossa: aggiungo un generatore vincolato più strutturato nello script esistente e misuro accettazione, Hamming e tipo di evento prima di qualsiasi interpretazione fisica. exec /bin/bash -lc "sed -n '260,620p' tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: "accepted": bool(best_score >= args.label_jaccard_min), "steps_used": int(steps_used), "accepted_steps": int(accepted_steps), } key = ( candidate_result["accepted"], candidate_result["label_jaccard"], candidate_result["hamming_ratio"], -candidate_result["steps_used"], ) if best_result is None or key > best_result[0]: best_result = (key, candidate_result) if best_result is None: raise RuntimeError("no surrogate candidate generated") return best_result[1] def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: out = {} for generator in sorted({row["generator"] for row in rows}): group = [row for row in rows if row["generator"] == generator] events = Counter(row["event"] for row in group) internal = events["internal_cross"] + events["internal_multi"] vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row["vc_interp"] is not None] label_scores = [row["label_jaccard"] for row in group if row.get("label_jaccard") is not None] accepted = [row["accepted"] for row in group if row.get("accepted") is not None] hamming_values = [row["hamming_ratio"] for row in group if row.get("hamming_ratio") is not None] out[generator] = { "conditions": len(group), "events": dict(sorted(events.items())), "internal_rate": float(internal / len(group)) if group else None, "floor_hit_rate": float(events["floor_hit"] / len(group)) if group else None, "vc_median": float(np.median(vc_values)) if vc_values else None, "vc_q25": float(np.quantile(vc_values, 0.25)) if vc_values else None, "vc_q75": float(np.quantile(vc_values, 0.75)) if vc_values else None, "r_floor_median": float(np.median([row["r_floor"] for row in group])), "r_span_median": float(np.median([row["r_span"] for row in group])), "label_jaccard_median": float(np.median(label_scores)) if label_scores else None, "label_jaccard_min": float(np.min(label_scores)) if label_scores else None, "acceptance_rate": float(sum(accepted) / len(accepted)) if accepted else None, "hamming_ratio_median": float(np.median(hamming_values)) if hamming_values else None, "hamming_ratio_min": float(np.min(hamming_values)) if hamming_values else None, } return out def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) ns = parse_csv_ints(args.ns) phases = parse_csv_floats(args.phases) thresholds = parse_csv_floats(args.r_thresholds) v_values = np.arange(args.v_min, args.v_max + args.v_step / 2, args.v_step) rows = [] surrogate_audit = [] for n in ns: for phase in phases: reference = sturmian_sequence(THETA, n, phase) reference_labels = label_set(reference, args) generators = [("phi_sturmian", 0, reference, 1.0, len(reference_labels), True, 0, 0, None, 0.0)] for trial in range(args.random_trials): random_seq = balanced_random(reference, rng) generators.append(( "balanced_random", trial, random_seq, None, None, None, None, None, "balanced_random", hamming_ratio(random_seq, reference), )) for trial in range(args.label_trials): result = annealed_label_surrogate(reference, reference_labels, rng, args) generators.append(( "swap_label_surrogate", trial, result["seq"], result["label_jaccard"], result["label_count"], result["accepted"], result["steps_used"], result["accepted_steps"], result["source_mode"], result["hamming_ratio"], )) surrogate_audit.append({ "N": n, "phase": phase, "trial": trial, "source_mode": result["source_mode"], "label_jaccard": result["label_jaccard"], "hamming_ratio": result["hamming_ratio"], "accepted": result["accepted"], "steps_used": result["steps_used"], "accepted_steps": result["accepted_steps"], }) for generator, trial, seq, label_score, label_count, accepted, steps_used, accepted_steps, source_mode, hamming in generators: r_values = curve_for_sequence(seq, v_values) for threshold in thresholds: rows.append({ "generator": generator, "trial": trial, "N": n, "phase": phase, "r_threshold": threshold, "ones": int(np.sum(seq)), "label_jaccard": label_score, "label_count": label_count, "accepted": accepted, "steps_used": steps_used, "accepted_steps": accepted_steps, "source_mode": source_mode, "hamming_ratio": hamming, **crossing_event(v_values, r_values, threshold), }) by_threshold = defaultdict(list) for row in rows: by_threshold[(row["generator"], row["r_threshold"])].append(row) return { "experiment": "vc_label_preserving_swap_gate", "parameters": { "ns": ns, "phases": phases, "r_thresholds": thresholds, "v_min": args.v_min, "v_max": args.v_max, "v_step": args.v_step, "random_trials": args.random_trials, "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, "label_jaccard_min": args.label_jaccard_min, "label_threshold": args.label_threshold, "top_k": args.top_k, "max_label": args.max_label, "seed": args.seed, }, "summary": summarize_rows(rows), "summary_by_threshold": { f"{generator}|r_threshold={threshold}": summarize_rows(group).get(generator, {}) for (generator, threshold), group in sorted(by_threshold.items()) }, "surrogate_audit": surrogate_audit, "rows": rows, } def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--ns", default="89,144") parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") parser.add_argument("--r-thresholds", default="0.48,0.50,0.52") parser.add_argument("--v-min", type=float, default=0.5) parser.add_argument("--v-max", type=float, default=3.0) parser.add_argument("--v-step", type=float, default=0.01) parser.add_argument("--random-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") parser.add_argument("--temp-start", type=float, default=0.05) parser.add_argument("--temp-end", type=float, default=0.002) parser.add_argument("--label-jaccard-min", type=float, default=0.75) parser.add_argument("--label-threshold", type=float, default=2.0) 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=202605090652) parser.add_argument("--out", default="tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.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: { "conditions": data["conditions"], "events": data["events"], "internal_rate": data["internal_rate"], "floor_hit_rate": data["floor_hit_rate"], "vc_median": data["vc_median"], "r_floor_median": data["r_floor_median"], "label_jaccard_median": data["label_jaccard_median"], "acceptance_rate": data["acceptance_rate"], "hamming_ratio_median": data["hamming_ratio_median"], } for generator, data in output["summary"].items() } print(json.dumps({"summary": compact, "out": str(out)}, indent=2)) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 1 --swap-steps 600 --structured-trials 80 --supertile-orders 3,4,5,6,7,8,9 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0741_probe.json' in /opt/MM_D-ND codex Il primo probe con più sorgenti strutturate sta ancora girando: è esattamente la latenza che i report precedenti segnalavano. Aspetto il risultato una volta, poi taglio sul parametro minimo utile invece di allargare il ciclo. 2026-05-09T07:43:17.405038Z ERROR codex_core::tools::router: error=write_stdin failed: stdin is closed for this session; rerun exec_command with tty=true to keep stdin open exec /bin/bash -lc "pkill -f 'exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 1 --swap-steps 600' || true" in /opt/MM_D-ND exited 143 in 0ms: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' 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() exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json p='tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json' with open(p) as f: data=json.load(f) print(data['summary']['swap_label_surrogate']) for r in data['surrogate_audit']: print(r) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: {'conditions': 12, 'events': {'floor_hit': 5, 'internal_cross': 1, 'internal_multi': 6}, 'internal_rate': 0.5833333333333334, 'floor_hit_rate': 0.4166666666666667, 'vc_median': 0.5202625219673528, 'vc_q25': 0.5, 'vc_q75': 0.5560786193198647, 'r_floor_median': 0.5027031311197826, 'r_span_median': 0.2106241281707993, 'label_jaccard_median': 0.5, 'label_jaccard_min': 0.3333333333333333, 'acceptance_rate': 0.0} {'N': 144, 'phase': 0.0, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.6428571428571429, 'accepted': False, 'steps_used': 120, 'accepted_steps': 27} {'N': 144, 'phase': 0.25, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.5, 'accepted': False, 'steps_used': 120, 'accepted_steps': 27} {'N': 144, 'phase': 0.5, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.5, 'accepted': False, 'steps_used': 120, 'accepted_steps': 13} {'N': 144, 'phase': 0.75, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.3333333333333333, 'accepted': False, 'steps_used': 120, 'accepted_steps': 37} exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json p='tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json' with open(p) as f: data=json.load(f) print(data['summary']['swap_label_surrogate']) for r in data['surrogate_audit'][:12]: print(r) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: {'conditions': 24, 'events': {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 11, 'internal_multi': 12}, 'internal_rate': 0.9583333333333334, 'floor_hit_rate': 0.041666666666666664, 'vc_median': 0.629161864833272, 'vc_q25': 0.5711452250513336, 'vc_q75': 0.7065272618853768, 'r_floor_median': 0.5465823509552366, 'r_span_median': 0.26741865138904714, 'label_jaccard_median': 0.75, 'label_jaccard_min': 0.6666666666666666, 'acceptance_rate': 0.625} {'N': 89, 'phase': 0.0, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.75, 'accepted': True, 'steps_used': 1973, 'accepted_steps': 265} {'N': 89, 'phase': 0.0, 'trial': 1, 'label_jaccard': 0.75, 'accepted': True, 'steps_used': 2151, 'accepted_steps': 254} {'N': 89, 'phase': 0.25, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.8333333333333334, 'accepted': True, 'steps_used': 2489, 'accepted_steps': 138} {'N': 89, 'phase': 0.25, 'trial': 1, 'label_jaccard': 0.8333333333333334, 'accepted': True, 'steps_used': 475, 'accepted_steps': 144} {'N': 89, 'phase': 0.5, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.75, 'accepted': True, 'steps_used': 957, 'accepted_steps': 204} {'N': 89, 'phase': 0.5, 'trial': 1, 'label_jaccard': 0.6666666666666666, 'accepted': False, 'steps_used': 3000, 'accepted_steps': 277} {'N': 89, 'phase': 0.75, 'trial': 0, 'label_jaccard': 0.7142857142857143, 'accepted': False, 'steps_used': 3000, 'accepted_steps': 309} {'N': 89, 'phase': 0.75, 'trial': 1, 'label_jaccard': 0.6666666666666666, 'accepted': False, 'steps_used': 3000, 'accepted_steps': 261} codex Faccio una modifica stretta a `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`: aggiungo candidati Sturmian a fase traslata come sorgente esplicita del null, senza nasconderli dentro lo swap. Il punto non è chiamarli indipendenti: il report userà `source_mode` e `hamming_ratio` per dire se sono solo un ponte strutturato. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py' in /opt/MM_D-ND exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json' in /opt/MM_D-ND succeeded in 122ms: diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") succeeded in 6005ms: { "summary": { "balanced_random": { "conditions": 12, "events": { "floor_hit": 3, "internal_cross": 6, "internal_multi": 3 }, "internal_rate": 0.75, "floor_hit_rate": 0.25, "vc_median": 0.5654135663868547, "r_floor_median": 0.5154955130043005, "label_jaccard_median": null, "acceptance_rate": null, "hamming_ratio_median": 0.4305555555555556 }, "phi_sturmian": { "conditions": 12, "events": { "internal_cross": 12 }, "internal_rate": 1.0, "floor_hit_rate": 0.0, "vc_median": 1.0790341619793713, "r_floor_median": 0.6597280817272824, "label_jaccard_median": 1.0, "acceptance_rate": 1.0, "hamming_ratio_median": 0.0 }, "swap_label_surrogate": { "conditions": 24, "events": { "internal_cross": 24 }, "internal_rate": 1.0, "floor_hit_rate": 0.0, "vc_median": 1.2071072451798466, "r_floor_median": 0.6839325128654989, "label_jaccard_median": 0.8181818181818182, "acceptance_rate": 0.75, "hamming_ratio_median": 0.5277777777777778 } }, "out": "tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json" } codex Il nuovo candidato passa il gate a `N=144`: accettazione non nulla e Hamming mediano alto. Ora leggo l’audit per separare ciò che è verificato da ciò che resta non-indipendente o dipendente dal modo `phase_shift_sturmian`. exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json p='tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json' with open(p) as f: data=json.load(f) print('parameters', data['parameters']) print('summary swap', data['summary']['swap_label_surrogate']) for r in data['surrogate_audit']: print(r) print('by threshold') for k,v in data['summary_by_threshold'].items(): if k.startswith('swap_label_surrogate'): print(k, v) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: parameters {'ns': [144], 'phases': [0.0, 0.25, 0.5, 0.75], 'r_thresholds': [0.48, 0.5, 0.52], 'v_min': 0.5, 'v_max': 3.0, 'v_step': 0.01, 'random_trials': 1, 'label_trials': 2, 'swap_steps': 0, 'structured_trials': 0, 'phase_candidate_trials': 64, 'supertile_orders': '6,7,8', 'min_hamming_ratio': 0.03, 'disable_structured_starts': False, 'label_jaccard_min': 0.75, 'label_threshold': 2.0, 'top_k': 12, 'max_label': 34, 'seed': 202605090741} summary swap {'conditions': 24, 'events': {'internal_cross': 24}, 'internal_rate': 1.0, 'floor_hit_rate': 0.0, 'vc_median': 1.2071072451798466, 'vc_q25': 1.1271856978790404, 'vc_q75': 1.2714221808540236, 'r_floor_median': 0.6839325128654989, 'r_span_median': 0.3560616692653599, 'label_jaccard_median': 0.8181818181818182, 'label_jaccard_min': 0.6428571428571429, 'acceptance_rate': 0.75, 'hamming_ratio_median': 0.5277777777777778, 'hamming_ratio_min': 0.04861111111111111} {'N': 144, 'phase': 0.0, 'trial': 0, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 0.6428571428571429, 'hamming_ratio': 0.04861111111111111, 'accepted': False, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.0, 'trial': 1, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 0.6428571428571429, 'hamming_ratio': 0.04861111111111111, 'accepted': False, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.25, 'trial': 0, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 1.0, 'hamming_ratio': 0.7638888888888888, 'accepted': True, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.25, 'trial': 1, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 0.8181818181818182, 'hamming_ratio': 0.7638888888888888, 'accepted': True, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.5, 'trial': 0, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 1.0, 'hamming_ratio': 0.05555555555555555, 'accepted': True, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.5, 'trial': 1, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 0.75, 'hamming_ratio': 0.2916666666666667, 'accepted': True, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.75, 'trial': 0, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 1.0, 'hamming_ratio': 0.7638888888888888, 'accepted': True, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} {'N': 144, 'phase': 0.75, 'trial': 1, 'source_mode': 'phase_shift_sturmian', 'label_jaccard': 0.8181818181818182, 'hamming_ratio': 0.7638888888888888, 'accepted': True, 'steps_used': 0, 'accepted_steps': 0} by threshold swap_label_surrogate|r_threshold=0.48 {'conditions': 8, 'events': {'internal_cross': 8}, 'internal_rate': 1.0, 'floor_hit_rate': 0.0, 'vc_median': 1.324405624045813, 'vc_q25': 1.2984934248952025, 'vc_q75': 1.3949176298519999, 'r_floor_median': 0.6839325128654989, 'r_span_median': 0.3560616692653599, 'label_jaccard_median': 0.8181818181818182, 'label_jaccard_min': 0.6428571428571429, 'acceptance_rate': 0.75, 'hamming_ratio_median': 0.5277777777777778, 'hamming_ratio_min': 0.04861111111111111} swap_label_surrogate|r_threshold=0.5 {'conditions': 8, 'events': {'internal_cross': 8}, 'internal_rate': 1.0, 'floor_hit_rate': 0.0, 'vc_median': 1.2071072451798466, 'vc_q25': 1.1747949844079209, 'vc_q75': 1.2441982293220017, 'r_floor_median': 0.6839325128654989, 'r_span_median': 0.3560616692653599, 'label_jaccard_median': 0.8181818181818182, 'label_jaccard_min': 0.6428571428571429, 'acceptance_rate': 0.75, 'hamming_ratio_median': 0.5277777777777778, 'hamming_ratio_min': 0.04861111111111111} swap_label_surrogate|r_threshold=0.52 {'conditions': 8, 'events': {'internal_cross': 8}, 'internal_rate': 1.0, 'floor_hit_rate': 0.0, 'vc_median': 1.0985225169180346, 'vc_q25': 1.0708551667856265, 'vc_q75': 1.1233387020305943, 'r_floor_median': 0.6839325128654989, 'r_span_median': 0.3560616692653599, 'label_jaccard_median': 0.8181818181818182, 'label_jaccard_min': 0.6428571428571429, 'acceptance_rate': 0.75, 'hamming_ratio_median': 0.5277777777777778, 'hamming_ratio_min': 0.04861111111111111} diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json, statistics from collections import Counter p='tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json' with open(p) as f: data=json.load(f) audit=data['surrogate_audit'] acc=[r for r in audit if r['accepted']] fail=[r for r in audit if not r['accepted']] print('accepted_sequences',len(acc),'total',len(audit)) for name, group in [('accepted',acc),('failed',fail)]: print(name) if group: print('jaccard', [r['label_jaccard'] for r in group], 'median', statistics.median([r['label_jaccard'] for r in group])) print('hamming', [r['hamming_ratio'] for r in group], 'median', statistics.median([r['hamming_ratio'] for r in group]), 'min', min(r['hamming_ratio'] for r in group)) rows=data['rows'] acc_keys={(r['N'],r['phase'],r['trial']) for r in acc} acc_rows=[r for r in rows if r['generator']=='swap_label_surrogate' and (r['N'],r['phase'],r['trial']) in acc_keys] print('accepted event rows', len(acc_rows), Counter(r['event'] for r in acc_rows)) print('accepted vc median', statistics.median([r['vc_interp'] for r in acc_rows if r['vc_interp'] is not None])) print('accepted r_floor median', statistics.median([r['r_floor'] for r in acc_rows])) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: accepted_sequences 6 total 8 accepted jaccard [1.0, 0.8181818181818182, 1.0, 0.75, 1.0, 0.8181818181818182] median 0.9090909090909092 hamming [0.7638888888888888, 0.7638888888888888, 0.05555555555555555, 0.2916666666666667, 0.7638888888888888, 0.7638888888888888] median 0.7638888888888888 min 0.05555555555555555 failed jaccard [0.6428571428571429, 0.6428571428571429] median 0.6428571428571429 hamming [0.04861111111111111, 0.04861111111111111] median 0.04861111111111111 min 0.04861111111111111 accepted event rows 18 Counter({'internal_cross': 18}) accepted vc median 1.1942631660959973 accepted r_floor median 0.6818065021440961 diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") codex Il risultato è tagliato: il gate `Jaccard>=0.75` è raggiungibile a `N=144`, ma solo quando il generatore resta Sturmian a fase traslata. Scrivo il report come vincolo, non come autorizzazione a GUE/Poisson: il null esiste come ponte strutturato, non come contro-campo indipendente. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a92ac9937b112df40917e5e7cad60d0fa3ae889f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null +**Date**: 2026-05-09 07:41 +**Piano**: 99 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving. +- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144. + - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict. + - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza. +- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson. +- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato. + +## Claim Under Test +> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode. + +## Question +Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving? + +## Experiment Design +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. +- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`. +- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. +- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. +- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`. +- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`. +- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`. + +## Results +Sintesi aggregata: + +| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 | +| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 | | | 0.430556 | +| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 | + +Audit accettazione surrogate: + +| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted | +|---:|---:|---|---:|---:|---| +| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | +| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true | +| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true | +| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | + +Subset accettato: + +| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 | + +## Key Findings +1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`. +2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi). +3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary. +4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode. +5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson. + +La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto. +- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo. +- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian. + +## Consecutio +Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144. + +## Auto-audit: source flags e 5 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite. +- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`. +- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente. +- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`. +- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. +- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato. +- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. + +## Files +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` +- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a92ac9937b112df40917e5e7cad60d0fa3ae889f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null +**Date**: 2026-05-09 07:41 +**Piano**: 99 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving. +- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144. + - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict. + - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza. +- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson. +- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato. + +## Claim Under Test +> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode. + +## Question +Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving? + +## Experiment Design +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. +- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`. +- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. +- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. +- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`. +- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`. +- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`. + +## Results +Sintesi aggregata: + +| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 | +| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 | | | 0.430556 | +| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 | + +Audit accettazione surrogate: + +| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted | +|---:|---:|---|---:|---:|---| +| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | +| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true | +| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true | +| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | + +Subset accettato: + +| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 | + +## Key Findings +1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`. +2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi). +3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary. +4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode. +5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson. + +La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto. +- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo. +- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian. + +## Consecutio +Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144. + +## Auto-audit: source flags e 5 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite. +- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`. +- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente. +- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`. +- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. +- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato. +- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. + +## Files +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` +- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") exec /bin/bash -lc 'test -s tools/data/reports/agent_20260509_0741.md && test -s tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json && echo ok' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ok exec /bin/bash -lc 'git status --short' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: M applications/INDEX.draft.json M applications/soluzioni/20260430_0330_three-regimes-of-modular-memory-algebraic/finding_index.draft.json M applications/soluzioni/20260430_0330_three-regimes-of-modular-memory-algebraic/manifest.draft.json D "kernel/reference/metaprompt_in_sviluppo/Sei il Meta Master Systemil Meta Ma.md" M tools/data/agent_field_live.md M tools/data/autoricerca_journal.json M tools/data/ciclo_memoria.json M tools/data/conoscenza_teorie.json M 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applications/published/20260504_0901_the-two-markov-layers-are-coupled/ ?? applications/published/20260504_1219_markov-layers-pass-the-first-recovery/ ?? applications/published/20260505_0330_observable-rank-audit-many-probes-one/ ?? applications/published/20260506_1955_observable-collinearity-breaks-only-where-denominators/ ?? applications/published/20260507_0330_the-gue-poisson-boundary-is-a/ ?? applications/published/20260507_0803_denominator-gate-transfers-boundary-coordinate-does/ ?? applications/published/20260507_0942_bridge-order-denominator-gate/ ?? applications/published/20260507_1006_logistic-counter-scope-gate/ ?? applications/published/20260507_1042_logistic-surrogate-contract-gate/ ?? applications/published/20260507_1419_logistic-cyclic-block-entropy-gate/ ?? applications/published/20260507_1458_meta-assertion-gate/ ?? applications/published/20260507_1751_tqge-underlay-gate/ ?? applications/published/20260507_1804_blank-to-source-hinge/ ?? 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tools/data/veritas/veritas_20260508_202448.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_210742.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_211531.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_212526.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_213916.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_214506.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_033556.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_064401.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_065842.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_071025.json ?? tools/data/vincoli_decay_log.jsonl ?? tools/evolution_report.md ?? tools/exp_3d_boundary_layers.py ?? tools/exp_blank_shell_dilation_gate.py ?? tools/exp_blank_shell_polarity_gate.py ?? tools/exp_blank_shell_scale_law.py ?? tools/exp_blank_shell_stratified_gate.py ?? tools/exp_blank_shell_tqger_gate.py ?? tools/exp_blank_to_source_hinge.py ?? tools/exp_boundary_coherence.py ?? tools/exp_boundary_mixture_gate.py ?? tools/exp_boundary_shuffle_audit.py ?? tools/exp_bridge_order_denominator_gate.py ?? tools/exp_brody_calibration.py ?? tools/exp_brody_flow.py ?? tools/exp_cross_domain_dipolar_direction.py ?? tools/exp_cross_observable_consistency.py ?? tools/exp_crossover_phase_test.py ?? tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py ?? tools/exp_dipolar_angle_reference.py ?? tools/exp_dipolar_crossover.py ?? tools/exp_dipolar_vector_scaling.py ?? 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_ostrowski_recognizability_gate.py ?? tools/exp_gap_label_position_error_gate.py ?? tools/exp_gap_label_repair_audit.py ?? tools/exp_gap_label_set_stability.py ?? tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py ?? tools/exp_gap_label_supertile_tiling_gate.py ?? tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.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_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py ?? tools/exp_observable_rank_audit.py ?? tools/exp_perturbation_dimensionality_audit.py ?? tools/exp_perturbation_rank_size_curve.py ?? tools/exp_prime_mobius_interval_charge_gate.py ?? tools/exp_prime_mobius_zero_mediator_gate.py ?? tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py ?? tools/exp_scale_selective_perturbation.py ?? tools/exp_selective_layer_decoupling.py ?? tools/exp_semireal_order_denominator_gate.py ?? tools/exp_spectral_rigidity.py ?? tools/exp_tqge_underlay_gate.py ?? tools/exp_triadic_deposit_gate.py ?? tools/exp_two_channel_boundary.py ?? tools/exp_two_channel_cross_domain.py ?? tools/exp_two_channel_shuffle_audit.py ?? tools/exp_two_layer_universality.py ?? tools/exp_vc_null_regression_gate.py ?? tools/meta_assertion_gate.py ?? tools/observables_registry.py exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a92ac9937b112df40917e5e7cad60d0fa3ae889f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null +**Date**: 2026-05-09 07:41 +**Piano**: 99 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving. +- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144. + - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict. + - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza. +- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson. +- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato. + +## Claim Under Test +> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode. + +## Question +Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving? + +## Experiment Design +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. +- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`. +- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. +- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. +- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`. +- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`. +- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`. + +## Results +Sintesi aggregata: + +| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 | +| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 | | | 0.430556 | +| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 | + +Audit accettazione surrogate: + +| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted | +|---:|---:|---|---:|---:|---| +| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | +| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true | +| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true | +| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | + +Subset accettato: + +| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 | + +## Key Findings +1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`. +2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi). +3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary. +4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode. +5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson. + +La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto. +- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo. +- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian. + +## Consecutio +Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144. + +## Auto-audit: source flags e 5 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite. +- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`. +- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente. +- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`. +- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. +- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato. +- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. + +## Files +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` +- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") exec /bin/bash -lc 'git diff -- tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da..8119fcd 100644 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ def structured_start_candidates( return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ def annealed_label_surrogate( initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ def run(args: argparse.Namespace) -> dict: "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ def main() -> None: parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") exec /bin/bash -lc "pgrep -af 'exp_vc_label_preserving_swap_gate|python tools/exp_vc' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 1 /root/.codex-lab/tmp/arg0/codex-arg0Rni9iQ/codex-linux-sandbox --sandbox-policy-cwd /opt/MM_D-ND --command-cwd /opt/MM_D-ND --sandbox-policy {"type":"workspace-write","writable_roots":["/root/.codex-lab/memories"],"network_access":false,"exclude_tmpdir_env_var":false,"exclude_slash_tmp":false} --file-system-sandbox-policy {"kind":"restricted","entries":[{"path":{"type":"special","value":{"kind":"root"}},"access":"read"},{"path":{"type":"special","value":{"kind":"current_working_directory"}},"access":"write"},{"path":{"type":"special","value":{"kind":"slash_tmp"}},"access":"write"},{"path":{"type":"special","value":{"kind":"tmpdir"}},"access":"write"},{"path":{"type":"path","path":"/root/.codex-lab/memories"},"access":"write"},{"path":{"type":"path","path":"/opt/MM_D-ND/.git"},"access":"read"},{"path":{"type":"path","path":"/opt/MM_D-ND/.codex"},"access":"read"}]} --network-sandbox-policy "restricted" -- /bin/bash -c __CODEX_SNAPSHOT_OVERRIDE_SET_0="${CODEX_THREAD_ID+x}" __CODEX_SNAPSHOT_OVERRIDE_0="${CODEX_THREAD_ID-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_0="${ALL_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_0="${ALL_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_1="${BUNDLE_HTTPS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_1="${BUNDLE_HTTPS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_2="${BUNDLE_HTTP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_2="${BUNDLE_HTTP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_3="${BUNDLE_NO_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_3="${BUNDLE_NO_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_4="${CODEX_NETWORK_ALLOW_LOCAL_BINDING+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_4="${CODEX_NETWORK_ALLOW_LOCAL_BINDING-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_5="${CODEX_NETWORK_PROXY_ACTIVE+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_5="${CODEX_NETWORK_PROXY_ACTIVE-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_6="${DOCKER_HTTPS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_6="${DOCKER_HTTPS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_7="${DOCKER_HTTP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_7="${DOCKER_HTTP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_8="${ELECTRON_GET_USE_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_8="${ELECTRON_GET_USE_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_9="${FTP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_9="${FTP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_10="${HTTPS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_10="${HTTPS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_11="${HTTP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_11="${HTTP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_12="${NO_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_12="${NO_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_13="${NPM_CONFIG_HTTPS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_13="${NPM_CONFIG_HTTPS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_14="${NPM_CONFIG_HTTP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_14="${NPM_CONFIG_HTTP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_15="${NPM_CONFIG_NOPROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_15="${NPM_CONFIG_NOPROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_16="${NPM_CONFIG_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_16="${NPM_CONFIG_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_17="${PIP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_17="${PIP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_18="${WSS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_18="${WSS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_19="${WS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_19="${WS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_20="${YARN_HTTPS_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_20="${YARN_HTTPS_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_21="${YARN_HTTP_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_21="${YARN_HTTP_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_22="${YARN_NO_PROXY+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_22="${YARN_NO_PROXY-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_23="${all_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_23="${all_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_24="${ftp_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_24="${ftp_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_25="${http_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_25="${http_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_26="${https_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_26="${https_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_27="${no_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_27="${no_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_28="${npm_config_http_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_28="${npm_config_http_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_29="${npm_config_https_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_29="${npm_config_https_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_30="${npm_config_noproxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_30="${npm_config_noproxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_31="${npm_config_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_31="${npm_config_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_32="${ws_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_32="${ws_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_33="${wss_proxy+x}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_33="${wss_proxy-}" __CODEX_SNAPSHOT_PROXY_ENV_SET="${CODEX_NETWORK_PROXY_ACTIVE+x}" if . '/root/.codex-lab/shell_snapshots/019e0baf-0899-7c01-b8e9-1162f2c19ad3.1778312480934595017.sh' >/dev/null 2>&1; then :; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_OVERRIDE_SET_0}" ]; then export CODEX_THREAD_ID="${__CODEX_SNAPSHOT_OVERRIDE_0}"; else unset CODEX_THREAD_ID; fi if [ -n "$__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_ENV_SET" ] || [ -n "${CODEX_NETWORK_PROXY_ACTIVE+x}" ]; then if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_0}" ]; then export ALL_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_0}"; else unset ALL_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_1}" ]; then export BUNDLE_HTTPS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_1}"; else unset BUNDLE_HTTPS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_2}" ]; then export BUNDLE_HTTP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_2}"; else unset BUNDLE_HTTP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_3}" ]; then export BUNDLE_NO_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_3}"; else unset BUNDLE_NO_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_4}" ]; then export CODEX_NETWORK_ALLOW_LOCAL_BINDING="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_4}"; else unset CODEX_NETWORK_ALLOW_LOCAL_BINDING; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_5}" ]; then export CODEX_NETWORK_PROXY_ACTIVE="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_5}"; else unset CODEX_NETWORK_PROXY_ACTIVE; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_6}" ]; then export DOCKER_HTTPS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_6}"; else unset DOCKER_HTTPS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_7}" ]; then export DOCKER_HTTP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_7}"; else unset DOCKER_HTTP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_8}" ]; then export ELECTRON_GET_USE_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_8}"; else unset ELECTRON_GET_USE_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_9}" ]; then export FTP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_9}"; else unset FTP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_10}" ]; then export HTTPS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_10}"; else unset HTTPS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_11}" ]; then export HTTP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_11}"; else unset HTTP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_12}" ]; then export NO_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_12}"; else unset NO_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_13}" ]; then export NPM_CONFIG_HTTPS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_13}"; else unset NPM_CONFIG_HTTPS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_14}" ]; then export NPM_CONFIG_HTTP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_14}"; else unset NPM_CONFIG_HTTP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_15}" ]; then export NPM_CONFIG_NOPROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_15}"; else unset NPM_CONFIG_NOPROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_16}" ]; then export NPM_CONFIG_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_16}"; else unset NPM_CONFIG_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_17}" ]; then export PIP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_17}"; else unset PIP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_18}" ]; then export WSS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_18}"; else unset WSS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_19}" ]; then export WS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_19}"; else unset WS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_20}" ]; then export YARN_HTTPS_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_20}"; else unset YARN_HTTPS_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_21}" ]; then export YARN_HTTP_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_21}"; else unset YARN_HTTP_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_22}" ]; then export YARN_NO_PROXY="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_22}"; else unset YARN_NO_PROXY; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_23}" ]; then export all_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_23}"; else unset all_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_24}" ]; then export ftp_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_24}"; else unset ftp_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_25}" ]; then export http_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_25}"; else unset http_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_26}" ]; then export https_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_26}"; else unset https_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_27}" ]; then export no_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_27}"; else unset no_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_28}" ]; then export npm_config_http_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_28}"; else unset npm_config_http_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_29}" ]; then export npm_config_https_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_29}"; else unset npm_config_https_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_30}" ]; then export npm_config_noproxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_30}"; else unset npm_config_noproxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_31}" ]; then export npm_config_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_31}"; else unset npm_config_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_32}" ]; then export ws_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_32}"; else unset ws_proxy; fi if [ -n "${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_SET_33}" ]; then export wss_proxy="${__CODEX_SNAPSHOT_PROXY_OVERRIDE_33}"; else unset wss_proxy; fi fi exec '/bin/bash' -c 'pgrep -af '"'"'exp_vc_label_preserving_swap_gate|python tools/exp_vc'"'"' || true' 2 /bin/bash -c pgrep -af 'exp_vc_label_preserving_swap_gate|python tools/exp_vc' || true diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a92ac9937b112df40917e5e7cad60d0fa3ae889f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null +**Date**: 2026-05-09 07:41 +**Piano**: 99 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving. +- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144. + - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict. + - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza. +- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson. +- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato. + +## Claim Under Test +> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode. + +## Question +Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving? + +## Experiment Design +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. +- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`. +- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. +- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. +- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`. +- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`. +- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`. + +## Results +Sintesi aggregata: + +| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 | +| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 | | | 0.430556 | +| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 | + +Audit accettazione surrogate: + +| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted | +|---:|---:|---|---:|---:|---| +| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | +| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true | +| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true | +| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | + +Subset accettato: + +| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 | + +## Key Findings +1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`. +2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi). +3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary. +4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode. +5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson. + +La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto. +- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo. +- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian. + +## Consecutio +Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144. + +## Auto-audit: source flags e 5 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite. +- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`. +- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente. +- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`. +- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. +- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato. +- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. + +## Files +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` +- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") exec /bin/bash -lc pwd in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a92ac9937b112df40917e5e7cad60d0fa3ae889f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null +**Date**: 2026-05-09 07:41 +**Piano**: 99 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving. +- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144. + - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict. + - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza. +- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson. +- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato. + +## Claim Under Test +> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode. + +## Question +Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving? + +## Experiment Design +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. +- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`. +- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. +- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. +- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`. +- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`. +- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`. + +## Results +Sintesi aggregata: + +| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 | +| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 | | | 0.430556 | +| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 | + +Audit accettazione surrogate: + +| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted | +|---:|---:|---|---:|---:|---| +| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | +| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true | +| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true | +| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | + +Subset accettato: + +| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 | + +## Key Findings +1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`. +2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi). +3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary. +4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode. +5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson. + +La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto. +- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo. +- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian. + +## Consecutio +Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144. + +## Auto-audit: source flags e 5 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite. +- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`. +- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente. +- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`. +- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. +- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato. +- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. + +## Files +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` +- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") codex Eseguito l’esperimento e scritto il report richiesto: [agent_20260509_0741.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md). Ho modificato [exp_vc_label_preserving_swap_gate.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py) aggiungendo `phase_shift_sturmian` come sorgente esplicita del generatore label-preserving, poi ho prodotto i dati in [vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json). Risultato: a `N=144` il gate `Jaccard>=0.75` diventa raggiungibile (`6/8`, acceptance aggregata `0.75`), ma solo come ponte `phase_shift_sturmian`, quindi non autorizza ancora GUE/Poisson. Verifica: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato. Il worktree era già molto sporco; ho lasciato intatte le modifiche non mie. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a92ac9937b112df40917e5e7cad60d0fa3ae889f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null +**Date**: 2026-05-09 07:41 +**Piano**: 99 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving. +- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144. + - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict. + - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza. +- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson. +- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato. + +## Claim Under Test +> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode. + +## Question +Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving? + +## Experiment Design +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`. +- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`. +- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali. +- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`. +- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`. +- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`. +- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`. + +## Results +Sintesi aggregata: + +| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 | +| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 | | | 0.430556 | +| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 | + +Audit accettazione surrogate: + +| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted | +|---:|---:|---|---:|---:|---| +| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false | +| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | +| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true | +| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true | +| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true | +| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true | + +Subset accettato: + +| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 | + +## Key Findings +1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`. +2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi). +3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary. +4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode. +5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson. + +La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto. +- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo. +- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian. + +## Consecutio +Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144. + +## Auto-audit: source flags e 5 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite. +- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`. +- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente. +- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`. +- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori. +- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato. +- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`. + +## Files +- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` +- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` diff --git a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py index 4e6e6da863a684f80d35b48af2f771a65863ca04..8119fcdcbe7853daaa9d4f54bdf0322fe126bce1 --- a/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py +++ b/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py @@ -184,6 +184,20 @@ return candidates +def phase_shift_candidates( + reference_seq: np.ndarray, + rng: np.random.Generator, + args: argparse.Namespace, +) -> list[tuple[str, np.ndarray]]: + candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = [] + for _ in range(args.phase_candidate_trials): + phase = float(rng.random()) + seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase) + if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio: + candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq)) + return candidates + + def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]: obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k) return set(obs["label_set"]) @@ -215,6 +229,7 @@ initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))] if not args.disable_structured_starts: initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args)) + initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args)) best_result = None @@ -397,6 +412,7 @@ "label_trials": args.label_trials, "swap_steps": args.swap_steps, "structured_trials": args.structured_trials, + "phase_candidate_trials": args.phase_candidate_trials, "supertile_orders": args.supertile_orders, "min_hamming_ratio": args.min_hamming_ratio, "disable_structured_starts": args.disable_structured_starts, @@ -428,6 +444,7 @@ parser.add_argument("--label-trials", type=int, default=2) parser.add_argument("--swap-steps", type=int, default=120) parser.add_argument("--structured-trials", type=int, default=24) + parser.add_argument("--phase-candidate-trials", type=int, default=0) parser.add_argument("--supertile-orders", default="6,7,8") parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--disable-structured-starts", action="store_true") tokens used 127,758 Eseguito l’esperimento e scritto il report richiesto: [agent_20260509_0741.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md). Ho modificato [exp_vc_label_preserving_swap_gate.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py) aggiungendo `phase_shift_sturmian` come sorgente esplicita del generatore label-preserving, poi ho prodotto i dati in [vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json). Risultato: a `N=144` il gate `Jaccard>=0.75` diventa raggiungibile (`6/8`, acceptance aggregata `0.75`), ma solo come ponte `phase_shift_sturmian`, quindi non autorizza ancora GUE/Poisson. Verifica: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato. Il worktree era già molto sporco; ho lasciato intatte le modifiche non mie.