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: 019e0d12-1307-7960-8807-8e49457eebaa -------- 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_1409.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 Avvio il cycle leggendo prima il kernel operativo e poi il campo vivo del Lab, così l’esperimento parte dal contesto corrente e non da una scelta astratta. 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 '1,220p' /opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 Codex Operating Kernel Status: active kernel for TM7-vps Codex operation Date: 2026-05-08 Scope: persistence of TM7/Codex awareness and tools while covering TM3 functions ## Purpose This is the small operating kernel for TM7-vps. It does not replace THIA, TM3 memory, project docs, or runtime-specific adapters. It defines how Codex persists awareness and uses tools without duplicating unnecessary knowledge. Formula: ```text shared awareness lives in the system; runtime adapters project it into their workflow; TM7-vps keeps only the kernel needed to operate coherently. ``` ## Non-Duplication Rule Do not copy full THIA/TM3 knowledge into Codex. Use pointers: - shared/project knowledge: `/opt/THIA`, `/opt/CLAUDE.md`, `/opt/MM_D-ND`, project `CLAUDE.md` files, memory docs; - TM7 continuity: `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md`, this kernel, operating profile, packets; - runtime adapters: `/root/.codex/AGENTS.md`, `/root/.codex-lab/AGENTS.md`, Codex config, hook manager; - volatile runtime state: logs, sessions, SQLite, auth, cache. Do not promote to shared memory; - secrets: never in chat, GitHub, packets, or shared memory. ## Boot Order For broad THIA/TM3/Lab/site/seed/business tasks: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` 5. `python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status` 6. Surface-specific sources named by the operating profile or task. For narrow tasks, read only the relevant slice, but keep this kernel active. ## Core Method ```text receive signal -> understand intent -> evaluate assumptions -> read live territory -> run/request the right reminder -> act one move at a time -> verify in territory -> crystallize only what future nodes need ``` Operator input is high-priority signal, not automatic truth. Think before acting. Understand before following instructions. ## Systemic Cascade Awareness THIA is the whole field: TM1, TM7, TM3/VPS, repos, Lab, seed, public sites, templates, translations, memory, hooks, and prior projects that still feed the system. Do not ask which layer matters most by default. Ask what moved and where that movement propagates. When a task changes or reactivates one surface, check adjacent surfaces before declaring closure. Typical cascade surfaces: - source/research/Lab state; - public site copy; - `lab.d-nd.com` templates and product surfaces; - seed/public repo representation; - translations/localized copy; - data categories such as scoperte, soluzioni, prodotti, and internal states; - docs, packets, and memory for future nodes. Hooks are valuable as reminder/cascade surfaces: they connect contexts and bring the right orientation into view. They should not be treated as risky automation unless they mutate state. Reminder hooks are desired; action hooks remain gated. Before creating new structure, search for what already exists. Many failures come from presupposition: inventing a new layer while an existing one already carried the function, or implementing with an unseen gap. Awareness is the method, not a cage. Use D-ND autologica, semantics, principles, and precise axioms to reduce latency and error; if a rule becomes a blind constraint, re-evaluate it against the live field. ## Tooling ### Hook Manager Use: ```bash python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event boot python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event session_start python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event user_prompt python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_action --paths python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event post_change --paths python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_commit python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_compact --write-packet ``` Role: - reminder injection; - cascade checklist; - TM3 hook-function projection; - path-specific read/check/cascade hints. Boundary: - It gives instruction, not authorization. - It must not mutate live state. ### Packets Use `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` for working memory: - audits; - decisions not yet canonical; - operator corrections; - handoffs; - risk maps; - results of hook manager reports worth preserving. Packets are active memory, not automatic source of truth. Promote later only when stable and useful. ### Current State And Index Use: - `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` for current canonical pointer state; - `/opt/tm7/TM7_INDEX.md` for navigation. Do not overload them with long analysis. They should point to durable sources. ## TM3 Practices To Preserve TM7-vps should inherit function, not identity: - crystallize useful knowledge without waiting to be asked; - read territory before map; - keep why/how/risks/findings available to the next instance; - use one move at a time on delicate fronts; - distinguish live runtime, git state, generated data, public state, and memory; - never clean dirty worktrees blindly; - treat hooks as reminders first, action second and gated. ## Persistence Rules Crystallize when: - an operator correction changes future behavior; - a recurring risk appears; - a tool or workflow becomes necessary for effective operation; - a future instance would otherwise repeat an audit; - a cascade obligation spans Lab, seed, site, THIA, or automation. Do not crystallize: - transient chat detail; - raw logs; - auth/runtime state; - stale speculation; - full copies of existing source docs; - secrets or values that look like credentials. ## Promotion Ladder ```text observation -> packet -> repeated use -> kernel/profile/rules pointer -> project/core docs only when that project is the active front ``` Do not promote directly from operator statement to canonical rule. Evaluate first against territory and sources. ## Runtime Homes - `/root`: VPS runtime home and possible Codex workspace root. It is an adapter/door, not THIA territory. `/root/AGENTS.md` points back to this kernel and the `/opt` project territories. - `/root/.codex`: active interactive Codex home. - `/root/.codex-lab`: isolated Lab/bridge Codex home. - `/root/.codex_lab`: compatibility symlink to `/root/.codex-lab`. Keep knowledge unified; keep auth/runtime homes isolated where needed. If the UI opens `https://dev.d-nd.com/?folder=/root`, immediately re-anchor work to the relevant `/opt/...` project before modifying or testing. ## Immediate Operating Contract Before substantial changes: 1. Read this kernel and the relevant task surface. 2. Run or mentally apply `pre_action`. 3. Edit only the narrow surface needed. 4. Run or mentally apply `post_change`. 5. Verify with the smallest meaningful check. 6. Persist what future nodes need. If the move touches deploy, services, cron, secrets, API calls, sync, commit, push, or public publication, stop and require explicit operator direction unless codex Il boot generale conferma il vincolo: una mossa, verificata sul deposito reale, senza API paid. Ora passo alle fonti locali del cycle e controllo anche eventuali direttive one-shot/shared memory. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare. ## DIRETTIVA OPERATORE — override per questo cycle (one-shot) # DIRETTIVA OPERATORE - recovery one-shot dopo ciclo 20260509_1400 ## Nodo regressivo appena osservato Il ciclo `20260509_1400` ha prodotto uno strumento locale su V_c (`exp_vc_fit_model_gate.py`) ma il falsifier ha bloccato la sync: - un edge case ambiguo (`delta AICc < 2`) e' stato incluso in un claim hard; - `periodic_closure` e' stato trattato come famiglia distinta mentre i dati supportano solo `non identificabile / non aggregabile`; - il report ha usato `solo complete` restringendo oltre i dati, perche' `contaminated` puo' restare osservabile se la massa esclusa e' dichiarata. Quindi: non correggere il 14:00 con un altro fit V_c. Usalo solo come veto. ## Intento di questo ciclo Trasferire il gate `denominator_state` al confine `BOUNDARY`: 8 domini GUE, 5 Poisson. Il risultato valido e' uno di questi: 1. il gate trasferisce e produce una condizione cross-dominio verificabile; 2. il gate non trasferisce e il Lab deve dichiarare dove cade; 3. non esiste osservabile sufficiente e il ciclo deve fermarsi come blank strutturale, non riempirlo con altra matematica locale. ## Divieti operativi - Non creare un nuovo fit parametrico di `V_c`. - Non usare `best_model` come claim se `delta_aicc_to_second < 2`. - Non dichiarare una famiglia alternativa quando il dato dice ambiguo. - Non usare GUE/Poisson come risposta binaria; usali come perimetro di trasferimento del gate. - Non chiudere QxG: al massimo proporre un arco condizionale con contratto. ## Fonti minime - `tools/data/reports/agent_20260509_1337.md` - `tools/data/reports/agent_20260509_1400.md` - `tools/data/reports/falsifier_20260509_1400.json` - `tools/data/reports/agent_20260507_0330.md` - `tools/exp_boundary_mixture_gate.py` - `tools/exp_two_channel_cross_domain.py` - `tools/exp_boundary_gue_poisson.py` ## Output atteso Crea o usa uno strumento boundary-oriented, ad esempio `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`, che produca una tabella: - domain/window; - source domain type (`GUE`, `Poisson`, `mixture`, `surrogate` o altro dichiarato); - denominator_state (`complete`, `contaminated`, `broken`, `absent`); - excluded mass; - observable definito; - null/surrogate; - trasferimento: `transfers`, `falls`, `blank`. Il report deve chiudere con una frase del tipo: `Il gate denominator_state [trasferisce / non trasferisce / resta blank] oltre V_c perche' ...` La frase deve citare il null o il contro-perimetro. ## 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=7, E=4, R=4 **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo ## 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; succeeded in 1ms: # 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. - **Prima impressione come condensato.** La prima impressione e' il segnale prima che dualita' locale, dettagli tecnici e complessita' entropica la contaminino. Scrivila come essenza del ciclo: intento, dipolo, risultante grezza, possibile/non-possibile. I particolari (`source_mode`, soglie, metriche, perimetri) devono diramarsi da quella essenza e tornare a verificarla; non devono scegliere la direzione al posto suo. - **Normalizzazione D-ND dei contesti scientifici.** Ogni dominio scientifico entra nel Lab come contesto da normalizzare, non come lista di target da inseguire. Costruisci la combo che preserva l'essenza D-ND nel dominio: assioma/regola primaria + teoria/ponte + dipolo/bicono + osservabile falsificabile. Se il dettaglio non serve questa combo, e' rumore o telemetria. - **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". - **Denominatori row-aligned.** Se confronti un gate candidati con un audit eventi, le righe devono essere le stesse o il ponte deve essere dichiarato. Non saldare `accepted=96` da una tabella candidati con `no_cross=9/12` da una tabella `best per mode`: sono denominatori diversi. Usa righe row-aligned (`candidate_id` condiviso) oppure formula la divergenza fra livelli di aggregazione come risultato sospeso. - **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. - **Dominanza non e' invariante.** Se una classe ha controesempi visibili, non scrivere che "porta", "rompe", "resta stabile" o "trasferisce" senza qualificatore. Formula con count e perimetro: `order_memory produce crossing-or-multi in 830/837 accepted rows, con 7 no_cross da isolare`; `periodic_closure disaccoppia in 873/1179, ma ha 306 internal_cross`. I controesempi sono informazione, non rumore da arrotondare. - **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. Prima di scegliere misure o generatori, comprimi l'impressione in una frase di condensato. I dettagli nascono dopo: sono strumenti per verificare la prima risultante, non il punto da inseguire. ### 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.** 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 '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 'git status --short --branch' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ## main...origin/main 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 tools/data/consecutio.json M tools/data/consecutio_processata.json M tools/data/domande_fondamentali.json M tools/data/exp_det_drift.json M tools/data/incrocio_risultato.json M tools/data/knowledge_state.json M tools/data/lab_data.json M tools/data/lab_graph.json M tools/data/lab_health.json M tools/data/lab_session_log.jsonl M tools/data/pipeline_state.json M tools/data/ponti_evoluti.json M tools/data/refresh_detector_state.json M tools/data/seme.json D tools/data/seme_archive/piano_37.json D tools/data/seme_archive/piano_38.json D tools/data/seme_archive/piano_4.json D tools/data/seme_archive/piano_5.json D tools/data/seme_archive/piano_6.json D tools/data/seme_archive/piano_7.json D tools/data/seme_archive/piano_8.json D tools/data/seme_archive/piano_9.json M tools/data/seme_axioms.json M tools/data/seme_backup_pre_run.json M tools/data/tm1_figures/tensions.json M tools/data/tm1_figures/tensions_raw.json ?? 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/ ?? applications/published/20260507_1938_triadic-deposit-gate/ ?? applications/published/20260507_1957_blank-shell-polarity-gate/ ?? applications/scoperte/20260502_0330_the-dipolar-phase-transition-is-nearly_auto/ ?? applications/scoperte/20260503_0330_markov-memory-has-two-visible-layers_auto/ ?? applications/scoperte/20260504_0901_the-two-markov-layers-are-coupled_auto/ ?? applications/scoperte/20260504_1219_markov-layers-pass-the-first-recovery_auto/ ?? applications/scoperte/20260505_0330_observable-rank-audit-many-probes-one_auto/ ?? applications/scoperte/20260506_0625_perturbation-dimensionality-is-not-yet-a_auto/ ?? applications/scoperte/20260506_1941_perturbation-rank-needs-denominator-gating_auto/ ?? applications/scoperte/20260506_1955_observable-collinearity-breaks-only-where-denominators_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_0330_the-gue-poisson-boundary-is-a_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_0803_denominator-gate-transfers-boundary-coordinate-does_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_0901_denominator-gate-transfer-matrix_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_0923_semi-real-order-denominator-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_0942_bridge-order-denominator-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1006_logistic-counter-scope-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1042_logistic-surrogate-contract-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1419_logistic-cyclic-block-entropy-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1458_meta-assertion-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1751_tqge-underlay-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1804_blank-to-source-hinge_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1938_triadic-deposit-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260507_1957_blank-shell-polarity-gate_auto/ ?? 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tools/data/reports/falsifier_20260509_1400.json ?? tools/data/reports/incident_20260504_0721.md ?? tools/data/reports/incident_20260504_1138.md ?? tools/data/reports/latest.md ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_0803.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_0901.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_0923.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_0942.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1006.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1042.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1419.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1458.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1751.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1804.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1938.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_1957.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_2042.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_2120.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_2203.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260507_2310.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_0011.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1632.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1715.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1805.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1834.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1909.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1915.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_1947.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2005.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2013.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2019.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2102.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2108.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2121.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2133.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260508_2140.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0637.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0652.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0659.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0741.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0819.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0829.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0837.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_0846.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_1337.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260509_1400.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260506_1931.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260506_1941.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260506_1955.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_0330.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_0803.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_0901.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_0923.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_0942.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_1006.json ?? tools/data/reports/trajectory_apply_20260507_1042.json ?? tools/data/scale_selective_perturbation.json ?? tools/data/selective_layer_decoupling.json ?? tools/data/seme_archive/piano_92.json ?? tools/data/seme_archive/piano_93.json ?? tools/data/seme_archive/piano_94.json ?? tools/data/seme_archive/piano_95.json ?? tools/data/seme_archive/piano_96.json ?? tools/data/seme_archive/piano_97.json ?? tools/data/seme_archive/piano_98.json ?? tools/data/seme_archive/piano_99.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260508_192024.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260508_214525.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260509_033618.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260509_071041.json ?? tools/data/semireal_order_denominator_gate_20260507_0923.json ?? tools/data/semireal_order_denominator_gate_20260507_0923_seedcheck.json ?? tools/data/spectral_rigidity_results.json ?? tools/data/tqge_underlay_gate_20260507_1751.json ?? tools/data/trajectory_apply_history.jsonl ?? tools/data/triadic_deposit_gate_20260507_1938.json ?? tools/data/two_channel_boundary.json ?? tools/data/two_channel_cross_domain.json ?? tools/data/two_channel_shuffle_audit.json ?? tools/data/two_layer_universality.json ?? tools/data/valutatore_log.jsonl ?? tools/data/vc_fit_model_gate_20260509_1400.json ?? tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json ?? tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json ?? tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json ?? tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json ?? tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json ?? tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json ?? tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json ?? tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json ?? tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json ?? tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json ?? tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260505_131056.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260505_131201.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260506_033803.json ?? 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tools/data/veritas/veritas_20260508_002036.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_033454.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_163804.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_172020.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_181110.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_183856.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_191516.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_192002.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_195247.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_201056.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260508_201917.json ?? 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/veritas/veritas_20260509_074804.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_082441.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_083335.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_084507.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_085203.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_134157.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260509_140630.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_fit_model_gate.py ?? tools/exp_vc_fit_ready_scale_table.py ?? tools/exp_vc_null_regression_gate.py ?? tools/meta_assertion_gate.py ?? tools/observables_registry.py codex C’è una direttiva one-shot esplicita: trasferire `denominator_state` al confine BOUNDARY e usare il ciclo 14:00 solo come veto. Il repo è molto sporco da stato generato; limiterò le modifiche allo script boundary nuovo e al report richiesto. 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 'rg -n "''^(##|#)" tools/data/agent_field_live.md | head -80' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 3:## DIRETTIVA OPERATORE — override per questo cycle (one-shot) 5:# DIRETTIVA OPERATORE - recovery one-shot dopo ciclo 20260509_1400 7:## Nodo regressivo appena osservato 20:## Intento di questo ciclo 30:## Divieti operativi 39:## Fonti minime 49:## Output atteso 69:## Orizzonte (telos del lab) 72:## Respiro fuori-tempo — prepara la combo prima della misura 93:## Palette operatoria laterale — sorgenti da triturare 96:# Palette operatoria espansa del Lab 123:## Fasce di triturazione 125:### 1. Geometria differenziale e gravita' 161:### 2. Gauge, connessioni e campi 193:### 3. Spazi quantistici e misura 230:### 4. Equazioni differenziali, flussi e stabilita' 266:### 5. Topologia assiomatica e forme globali 299:### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni 334:### 7. Informazione, termodinamica e irreversibilita' 367:### 8. Random matrix, spettri e caos 405:### 9. Grafi, reti e conoscenza 440:### 10. Campi continui, onde e modi 473:### 11. Computazione, logica e sistemi formali 506:### 12. Materia condensata, fasi e difetti 539:### 13. Cosmologia e scale 569:### 14. Biologia matematica e autopoiesi 599:### 15. Linguaggio, semantica e trans-semantico 638:## Meta-combo consigliata per il prossimo ciclo 655:## Adapter cognitivi laterali — YSN / Cornelius / KSAR 658:# Adapter cognitivi laterali del Lab 673:## Regola primaria 689:## Adapter 1: YSN lateral insight 729:## Adapter 2: Cornelius genomic trigger 778:## Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel 824:## Adapter 4: PVI / anti-psicosi del ciclo 843:## Adapter 5: Lazarus vault 865:## Adapter 6: Helix / Plan-Code-Verify 882:## Sezione report obbligatoria 890:### Contaminazione cognitiva 902:## Prossimo innesco consigliato 916:## Boundary 924:## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale 969:## Memoria del ciclo precedente (autopoiesi) 979:## Costante dinamica (piano operatore) 984:## Affinatore — osservazione del passo precedente (20260509_1400) 991:## Stato di conoscenza (M operator — cosa il sistema sa già) 1019:## 10 pair fondamentali del pentagono TQGE+R (chi ha ponte, chi è vuoto) 1035:## Contratti candidati sul grafo — archi non integrati 1040:### QxG — candidate_needs_contract 1052:## Ponti evoluti — pair con conferme cumulative 1065:## Incrocio teorie — depositi e consecutio (pre-cycle autopoiesi) 1075:## Domandatore autopoietico — esperimento suggerito (pre-cycle) 1092:## Run precedente: completato (?s). 1094:## Piano 103 — Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo 1096:## Tensioni attive (strutturali prime, vincoli in coda) 1106:## Pattern di formulazione emersi (vincoli, non tensioni) 1111:## Convergenza — dove più tensioni puntano allo stesso punto 1119:## Ultimi 3 run — contesto storico (NON è da dove parti) 1122:### Agent Report - Vc Fit Model Gate 1129:### Agent Report - Vc Fit-Ready Denominator Gate 1136:### Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit 1143:## Cimitero — claim falsificati di recente (NON riproporre con lo stesso framing) 1146:### C1 refined-not-falsified (silent patching) 1158:### MOD3_PROHIBITION come fatto algebrico 1170:### K* (depth of spectral convergence) come proprieta' discriminante 1183:### Slope ratio (slope_mag / slope_res) come invariante strutturale 1195:### Cross-correlation (xcorr) tra canale magnitudine e residuo (Two-Channel Decomposition) 1209:## Osservazioni dell'operatore (risonanti con le tensioni) 1214:## Risultante ultima sessione interattiva 1217:## Video dall'operatore (non processati) 1223:## Proiezione — dove punta la risultante 1230:## Strategia del campo (leverage / rischi / punti ciechi) 1235:## Topologia del campo — la forma del grafo 1242:## Le 7 lenti del counter-pole — applicale a te stesso prima di chiudere il report 1268:## Cosa fare 1279:## G2 ANTI-RECYCLE — la tensione TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE è esplorata 5 cycle consecutivi exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: feedback author: operatore (cristallizzato da TM3) date: 2026-05-07 scope: cross-agent --- # Indeterminato → reitera con il sistema fino all'emersione **Regola permanente** (operatore, 2026-05-07 mattina, cristallizzata live): > *"facciamo girare, aggiustiamo quello che fa aggiustato nel farlo vediamo > quello che va affinato, reiteriamo finché è tutto ok poi lo automatizziamo"* ## Why Quando emerge frizione nello sviluppo o l'operatore non vede chiaro: - Decisioni prese da un singolo agente (TM3 o codex) senza interrogare il sistema = rischio det=+1 (toppa, accumulo strutturale) - Decisioni emerse dal sistema (Godel + domandatore + osservazione del deposito) = direzione strutturale (det=−1) Episodio cristallizzante (2026-05-07 07:00-08:30): TM3 propone osservatore A8 watchdog deterministico. Sistema interrogato 3 volte (Godel #1, #2, #3 + domandatore + test empirico) — al terzo round emerge la direzione vera: **non costruire osservatore, eseguire un cycle-test che diagnostica il sistema da solo**. Cycle-test eseguito → verdict=operator → REDESIGN proposto dal valutatore → loop A8+A15 sbloccato. ## How to apply (per qualsiasi agente) 1. **Esegui** un atto minimo (no design teorico astratto) 2. **Aggiusta** quello che si manifesta durante l'esecuzione (riparazione regressiva live, non patch posteriori) 3. **Osserva** il deposito che emerge (no immaginazione) 4. **Reitera** fino a stato OK (loop A8: il sistema converge se modus radicato) 5. **Cristallizza in automazione** SOLO dopo che è stato fatto girare e ha mostrato stabilità — non automatizzare prima ## Anti-pattern - Costruire un componente strutturale (watchdog, observer, gate, governor) senza prima aver fatto girare un'esecuzione minima che mostri cosa serve davvero - Decidere "perché serve velocità" o "per ottimizzare" senza interrogare il sistema - Astrazione prematura (premature abstraction): 3 simili è meglio di 1 generalizzato troppo presto ## Cross-link - TM3 memoria: `/root/.claude/projects/-opt/memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema.md` (versione completa con episodio + metafora foresta-sentiero) - Verifica empirica: cycle `20260507_0803` (verdict=operator, REDESIGN/high) - Pattern A8+A15 (autologica + veicolo senza guidatore) applicato allo sviluppo software stesso, non solo al lab di ricerca exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260509_1337.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Fit-Ready Denominator Gate **Date**: 2026-05-09 13:37 **Piano**: 102 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE (0.6 / 0.9) **verdict**: CONSTRAINT on fit-ready V_c denominators observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`denominator_state`, `fit_ready_rows`, `excluded_rows`, `excluded_events`, `vc_median_fit_ready`, `slope_per_N`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=`fit(V_c)` e' ammesso solo quando il denominatore e' fit-ready; observable=stato strutturale del denominatore e curva `vc_median_fit_ready`; operator=lettura del deposito 08:46 con separazione `complete/contaminated/broken/absent`; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, N={89,144,233,377}; non_possible=righe `no_cross` e `floor_hit` non entrano nel fit e restano massa esclusa; not_tested=nuovi spettri, nuovi N, nuovi generatori, gap_ratio, power-law non lineare. ## Respiro fuori-tempo - **Prima impressione**: il valore `V_c` non e' il punto-zero; il punto-zero e' la riga prima che il confine decida se `V_c` esiste. - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo dei generatori + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: curva fittabile / curva non definita; punto-zero = denominatore fit-ready prima della regressione numerica. - **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il fit e' un arco consentito solo dopo che il nodo-evento conserva attraversamento. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph cut, filtrazione. Entrano per tagliare il deposito in stati strutturali prima del fit. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:46 senza nuovo campo dati. - **CE-0117**: cascata della possibilita; il fit diventa possibile solo nel sottografo che conserva evento. - **YSN DeltaLink**: `event_type -> fit_ready -> scale_curve`, non `N -> V_c`. - **Proto-ipotesi**: la scala di `V_c` e' un osservabile secondario. L'osservabile primario e' il denominatore fit-ready: se il denominatore e' broken, la curva non fallisce, non esiste sul perimetro. - **Proiezione**: costruisco una tabella fit-ready dal deposito 08:46. Se una classe perde almeno un N intero, il fit aggregato diventa non-possibile per quella classe e soglia. ## Claim Under Test > Nel perimetro del deposito 08:46, `fit(V_c)` e' lecito solo per classi/soglie con denominatore `complete` o, con avvertenza, `contaminated`; e' non-possibile per stati `broken` o `absent`. ## Question Il fallimento del fit di scala e' una proprieta della forma numerica, oppure una proprieta del denominatore che decide dove `V_c` esiste? ## Experiment Design - Nuovo strumento: `tools/exp_vc_fit_ready_scale_table.py`. - Input: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. - Output: `tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json`. - Nessun nuovo spettro calcolato: il ciclo misura il deposito row-aligned del ciclo precedente. - Stati strutturali: - `complete`: ogni N ha righe fit-ready e zero righe escluse. - `contaminated`: ogni N ha righe fit-ready, ma esiste massa esclusa. - `broken`: almeno un N non ha righe fit-ready. - `absent`: nessuna riga fit-ready. - Contratto osservabile-operatore: `vc_defined = event in {internal_cross, internal_multi}`; `fit_ready = vc_defined and vc_interp is not null`; `no_cross/floor_hit` sono massa esclusa, non missing neutro. ## Results Indice stati: | state | class-threshold entries | |---|---:| | complete | 7 | | contaminated | 6 | | broken | 5 | | absent | 0 | Soglia `r=0.50`, livello `per_mode_best`: | class | state | fit_ready/total | excluded | Vc first->last | slope_per_N | |---|---|---:|---:|---:|---:| | reference_order | complete | 16/16 | 0 | 1.191 -> 0.879 | -0.001043 | | order_memory | complete | 48/48 | 0 | 1.317 -> 0.774 | -0.001833 | | periodic_closure | contaminated | 36/47 | 11 no_cross | 0.999 -> 0.650 | -0.000913 | | random_dispersion | broken | 20/32 | 12 floor_hit | 0.763 -> 0.541 | -0.001462 | Soglia `r=0.50`, livello `accepted_candidates`: | class | state | fit_ready/total | excluded | Vc first->last | slope_per_N | |---|---|---:|---:|---:|---:| | order_memory | contaminated | 278/279 | 1 no_cross | 1.350 -> 0.899 | -0.001628 | | periodic_closure | broken | 102/393 | 291 no_cross | 1.593 -> 0.605 | -0.017960 | Accepted `order_memory` a `r=0.52`: | class | state | fit_ready/total | excluded | Vc first->last | slope_per_N | |---|---|---:|---:|---:|---:| | order_memory | complete | 279/279 | 0 | 1.236 -> 0.781 | -0.001606 | ## Key Findings 1. **Verificato: il fit completo esiste nel livello best-per-mode per `reference_order` e `order_memory`.** A `r=0.50`, `reference_order` ha 16/16 righe fit-ready e `order_memory` ha 48/48. 2. **Verificato: sugli accepted, `periodic_closure` e' broken a tutte le soglie.** A `r=0.50`, 291/393 righe sono `no_cross`; N=233 e N=377 non hanno punti fit-ready, quindi la curva non puo' essere letta come scala. 3. **Verificato: `random_dispersion` nel best-per-mode e' broken a `r=0.50` e `r=0.52`.** A `r=0.50`, N=377 cade tutto in `floor_hit`; il valore al bordo non e' un punto interno di fit. 4. **Verificato: `order_memory` accepted si pulisce a `r=0.52`.** Passa da `contaminated` a `r=0.50` con 1 no_cross a `complete` a `r=0.52` con 279/279 righe fit-ready. La soglia modifica il denominatore, non solo il valore del fit. 5. **Inferito: la consecutio corretta non e' scegliere un modello power-law alternativo.** Prima va promosso il gate `denominator_state` nel contratto dei futuri fit `V_c`. ## Verdict **CONSTRAINT**: `V_c` scaling e' ammesso solo dopo gate fit-ready. Nel perimetro 08:46 -> 13:37, `order_memory` conserva un canale fittabile; `periodic_closure` conserva label ma rompe il denominatore sugli accepted; `random_dispersion` raggiunge il floor e non fornisce curva interna a N=377. Il claim corretto e': `fit(V_c)` non opera su `V_c` aggregato. Opera su righe `fit_ready=True`, stratificate per livello, classe generatore e soglia. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: curva di scala / massa esclusa. - **Singolare**: il denominatore prima della regressione, dove `V_c` puo' ancora essere valore, assenza di crossing, o floor. - **Invariante di passaggio**: `fit_ready` sopravvive su `order_memory`; non sopravvive su `periodic_closure` accepted e su `random_dispersion` al bordo alto. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile fittare `V_c` solo nel sottografo fit-ready; qui diventa non-possibile usare `no_cross` o `floor_hit` come missing data neutro. ## Consecutio Il prossimo ciclo puo' rifare il fit parametrico solo su righe `complete` o dichiaratamente `contaminated`. Se entra `broken`, il risultato deve essere classificato come denominatore non-definito, non come cattivo fit. ## 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_0846.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json`. - **L1 hard constraint**: il verdict vale solo per il deposito 08:46 e le soglie/N/generatori dichiarati. - **L2 count grezzi**: riportati 16/16, 48/48, 36/47, 20/32, 278/279, 102/393, 279/279. - **L3 no observable drift**: non sono testati gap_ratio, nuovi N, nuovi spettri o power-law non lineare. - **L4 edge cases**: `order_memory` accepted a `r=0.50` ha 1 no_cross; per questo e' `contaminated`, non `complete`. - **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' che `V_c` scende con N; il finding e' che la discesa e' leggibile solo dopo classificazione fit-ready del denominatore. ## 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_fit_ready_scale_table.py` completato senza errori. - Run valido: `python tools/exp_vc_fit_ready_scale_table.py --input tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json --out tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json`. ## Files - Script nuovo: `tools/exp_vc_fit_ready_scale_table.py` - Data: `tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1337.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260509_1400.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Fit Model Gate **Date**: 2026-05-09 14:00 **Piano**: 103 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE (0.6 / 0.9) **verdict**: CONSTRAINT on V_c scale model selection observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`denominator_state`, `fit_ready_rows`, `excluded_rows`, `best_model`, `delta_aicc_to_second`, `unit_limit_status`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=il fit parametrico di `V_c` puo' entrare solo sulle righe `complete` o `contaminated` del gate fit-ready; observable=famiglia di modello migliore tra cinque forme semplici, separata da stato denominatore e massa esclusa; operator=confronto AICc su `vc_median_fit_ready` dal deposito 13:37, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337`, N={89,144,233,377}, soglie r={0.48,0.50,0.52}, livelli `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=righe `broken` escluse dal fit e righe sotto `V_c=1` impediscono il claim osservato "converge a 1 dall'alto"; not_tested=nuovi N, nuovi generatori, nuovi spettri, GUE/Poisson transfer, gap_ratio, fit a tre parametri con asintoto libero. ## Respiro fuori-tempo - **Prima impressione**: dopo il gate fit-ready il problema non e' piu' "il fit converge"; e' "quale arco del grafo puo' ricevere una legge senza inglobare massa esclusa". - **Combo**: A2 confine det=-1 + A3 punto fisso come attrattore dichiarato + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo dei generatori + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: legge di scala / famiglia non identificata; punto-zero = il denominatore fit-ready prima che il modello numerico scelga una forma. - **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il modello e' un arco permesso solo se il nodo denominatore conserva crossing. - **Operatori laterali scelti**: fit come morfismo, boundary operator, graph cut. Entrano per separare righe ammesse, righe rotte e famiglie numeriche. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 13:37 senza cambiare campo dati. - **CE-0117**: cascata della possibilita; il fit entra solo dopo il gate e resta subordinato al denominatore. - **YSN DeltaLink**: `denominator_state -> admissible_fit -> model_family`, non `V_c -> legge`. - **Proto-ipotesi**: la famiglia di scala non e' una proprieta globale di `V_c`. Nel sottografo ordinato fit-ready, la scala osservata e' quasi lineare in N sul perimetro; nei sottografi contaminati la famiglia cambia o resta non identificabile. - **Proiezione**: confronto cinque forme a due parametri su ogni riga ammissibile: `a+b*N`, `a+b*log(N)`, `a+b/sqrt(N)`, `a+b/N`, `c*N^b` con asintoto zero. Le righe `broken` vengono riportate ma non fittate. ## Claim Under Test > Nel perimetro fit-ready 13:37, `order_memory` e `reference_order` possono ricevere una selezione di modello; `periodic_closure` e `random_dispersion` non possono essere aggregati alla stessa legge senza dichiarare contaminazione o rottura. ## Question Una volta esclusi `no_cross` e `floor_hit`, il fit di scala di `V_c` identifica una legge comune, oppure divide il grafo dei generatori in famiglie di scala distinte? ## Experiment Design - Nuovo strumento: `tools/exp_vc_fit_model_gate.py`. - Input: `tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json`. - Output: `tools/data/vc_fit_model_gate_20260509_1400.json`. - Stati ammessi al fit: `complete`, `contaminated`. - Stati esclusi dal fit: `broken`. - Criterio modello: AICc su quattro punti N per riga; `delta_aicc_to_second < 2` = famiglia non identificata. - Check non-possibile: conteggio dei punti osservati con `V_c < 1`. ## Results Indice globale: | measure | value | |---|---:| | input rows | 18 | | admissible rows | 13 | | excluded broken rows | 5 | | best linear_N | 9 | | best inv_N | 4 | | ambiguous rows (`delta_aicc<2`) | 4 | | rows with observed `V_c<1` | 12 | Righe rappresentative, soglia `r=0.50`: | level | class | state | fit_ready/total | excluded | best model | delta AICc | last V_c | |---|---|---|---:|---:|---|---:|---:| | per_mode_best | reference_order | complete | 16/16 | 0 | linear_N | 5.651 | 0.879 | | per_mode_best | order_memory | complete | 48/48 | 0 | linear_N | 6.607 | 0.774 | | per_mode_best | periodic_closure | contaminated | 36/47 | 11 | inv_N | 1.378 | 0.650 | | accepted_candidates | order_memory | contaminated | 278/279 | 1 | linear_N | 4.565 | 0.899 | | accepted_candidates | order_memory r0.52 | complete | 279/279 | 0 | linear_N | 5.926 | 0.781 | Righe escluse per stato `broken`: | level | class | fit_ready/total | excluded | |---|---|---:|---:| | per_mode_best | random_dispersion r0.50 | 20/32 | 12 | | per_mode_best | random_dispersion r0.52 | 15/32 | 17 | | accepted_candidates | periodic_closure r0.48 | 102/393 | 291 | | accepted_candidates | periodic_closure r0.50 | 102/393 | 291 | | accepted_candidates | periodic_closure r0.52 | 102/393 | 291 | Ambiguita' di famiglia (`delta AICc < 2`): | row | best | delta AICc | |---|---|---:| | per_mode_best:order_memory:r0.52 | linear_N | 1.885 | | per_mode_best:periodic_closure:r0.48 | inv_N | 1.244 | | per_mode_best:periodic_closure:r0.50 | inv_N | 1.378 | | per_mode_best:periodic_closure:r0.52 | inv_N | 1.257 | ## Key Findings 1. **Verificato: il sottografo ordinato fit-ready sceglie `linear_N` nel perimetro osservato.** `reference_order` e `order_memory` completi hanno `linear_N` come miglior famiglia a r=0.48, 0.50, 0.52; a r=0.50 i delta AICc sono 5.651 e 6.607. 2. **Verificato: `accepted_candidates:order_memory` resta lineare dopo il gate.** A r=0.50 e' contaminato da 1 riga esclusa (`278/279` fit-ready), ma il miglior modello resta `linear_N`; a r=0.52 diventa completo (`279/279`) e resta `linear_N`. 3. **Verificato: `periodic_closure` non condivide la famiglia del sottografo ordinato.** Nel best-per-mode e' contaminato e sceglie `inv_N`, ma con delta AICc < 2; negli accepted e' `broken` e non entra nel fit. 4. **Verificato: `random_dispersion` non produce una legge ammessa stabile.** A r=0.48 e' contaminato e sceglie `inv_N`; a r=0.50 e r=0.52 e' `broken`, quindi non e' denominatore di fit. 5. **Verificato: il claim osservato "V_c converge a 1" non regge nel perimetro misurato come vincolo hard.** 12/13 righe fittate hanno almeno un punto osservato sotto 1; `reference_order` e `order_memory` scendono sotto 1 agli N alti. ## Verdict **CONSTRAINT**: il fit parametrico di `V_c` non produce una legge comune del boundary. Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, il canale `reference_order/order_memory` fit-ready e' leggibile come discesa quasi lineare in N. `periodic_closure` e `random_dispersion` non vanno aggregati: il primo e' contaminato o broken, il secondo passa da contaminato a broken. La formulazione valida e': `V_c` ha una famiglia di scala per sottografo ammesso; non ha una legge unica prima della separazione `denominator_state + generator_class`. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: famiglia di fit / stato del denominatore. - **Singolare**: la curva `V_c` prima della scelta del modello, dove valore, massa esclusa e classe generatore sono ancora lo stesso nodo. - **Invariante di passaggio**: `linear_N` sopravvive nel canale ordinato fit-ready; non sopravvive quando il canale introduce chiusura periodica o dispersione. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare N piu' alti solo sul sottografo `complete`; qui diventa non-possibile dichiarare una convergenza universale di `V_c` a 1 o un power-law comune. ## Consecutio Il prossimo ciclo deve estendere N solo per `reference_order` e `order_memory` con denominatore `complete`. Se i punti alti restano sotto 1 e lineari nel perimetro esteso, il claim `V_c(phi) -> 1` va riscritto come coordinata storica del vecchio perimetro, non come attrattore del boundary. ## 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_1337.md`, JSON `tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_fit_model_gate_20260509_1400.json`. - **L1 hard constraint**: il verdict vale solo per N, soglie, classi e deposito dichiarati. - **L2 count grezzi**: riportati `13/18`, `5 broken`, `16/16`, `48/48`, `36/47`, `278/279`, `279/279`, `102/393`. - **L3 no observable drift**: non sono testati gap_ratio, nuovi spettri, nuovi N o GUE/Poisson. - **L4 edge cases**: `order_memory:r0.52` best-per-mode ha delta AICc 1.885, quindi famiglia non identificata hard nonostante best `linear_N`. - **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' "linear fit buono"; e' che la famiglia di fit dipende dal sottografo ammesso e che la convergenza a 1 non e' vincolo osservato. ## 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_fit_model_gate.py` completato senza errori. - Run valido: `python tools/exp_vc_fit_model_gate.py --input tools/data/vc_fit_ready_scale_table_20260509_1337.json --out tools/data/vc_fit_model_gate_20260509_1400.json`. ## Files - Script nuovo: `tools/exp_vc_fit_model_gate.py` - Data: `tools/data/vc_fit_model_gate_20260509_1400.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1400.md` exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 163ms: 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 exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/falsifier_20260509_1400.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "report_file": "agent_20260509_1400.md", "marked_at": "2026-05-09T14:04:58.216380+00:00", "coherent": false, "flags": [ { "lens": 4, "severity": "high", "claim": "\"reference_order e order_memory completi hanno linear_N come miglior famiglia a r=0.48, 0.50, 0.52\" e \"il sottografo ordinato fit-ready sceglie linear_N nel perimetro osservato\"", "evidence": "Il report stesso dichiara che `per_mode_best:order_memory:r0.52` ha `delta AICc = 1.885`, sotto la soglia `< 2` definita come famiglia non identificata. Quindi esiste un edge case interno che impedisce il claim hard su tutte le soglie.", "suggestion": "Riformulare: `reference_order` resta linear_N nel perimetro; `order_memory` e' linear_N a r=0.48/0.50, mentre a r=0.52 il best e' linear_N ma la famiglia non e' identificata hard. Prossimo ciclo: riportare tabella completa dei delta per tutte le soglie ordinate." }, { "lens": 3, "severity": "medium", "claim": "\"periodic_closure non condivide la famiglia del sottografo ordinato\"", "evidence": "Nel disegno sperimentale `delta_aicc_to_second < 2 = famiglia non identificata`. Tutte le righe `per_mode_best:periodic_closure` riportate hanno delta 1.244, 1.378, 1.257. Il dato supporta `non identificabile / non aggregabile`, non una famiglia distinta `inv_N` come conclusione positiva.", "suggestion": "Separare il nodo regressivo: `periodic_closure` falsifica l'aggregazione lineare solo come denominatore contaminato/ambiguo; non stabilisce una famiglia alternativa. Check prossimo: aumentare N o usare criterio assoluto di evidenza prima di nominare `inv_N` come famiglia." }, { "lens": 7, "severity": "medium", "claim": "\"qui diventa possibile testare N piu' alti solo sul sottografo complete\"", "evidence": "Il report formula il possibile (`testare N piu' alti solo sul sottografo complete`) ma il contro-perimetro non e' simmetrico: `accepted_candidates:order_memory r0.50` e' contaminato da 1 escluso ma produce ancora `linear_N` con delta 4.565. Quindi `contaminated` non e' dichiarato come non-possibile per estensione, mentre l'uso di `solo` restringe oltre i dati mostrati.", "suggestion": "Riformulare il bicono: `possibile: estendere N su complete; possibile ma separato: contaminated con massa esclusa dichiarata; non_possible: broken e righe che richiedono convergenza dall'alto a V_c=1`. Evitare `solo` finche' contaminated non e' escluso da un check dedicato." } ], "summary": "Il report non e' pienamente coerente: si rompe soprattutto su L4, perche' un edge case dichiarato ambiguo viene incluso nel claim ordinato come se fosse identificato hard." } exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260507_0330.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report — The GUE-Poisson Boundary Is a Denominator Collapse Layer **Date**: 2026-05-07 03:30 **Piano**: 68 **Tension explored**: META + BOUNDARY observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] ## Claim Under Test The last three runs constrained perturbation rank and observable collinearity: rank/PC2 claims are not interpretable without the canonical observable registry and the original-vs-shuffle denominator gate. This run does not repeat perturbation rank. It asks: > If the GUE-Poisson boundary is simulated directly by controlled mixtures, > does it behave like a clean two-class split, or like an operational third > layer where classification is ambiguous and denominator support collapses? ## Experiment Tool created: `tools/exp_boundary_mixture_gate.py` Atomic perimeter: - domains: synthetic unfolded GUE spacings, iid Poisson spacings, and mixtures; - mixture parameter: `beta = 0.0..1.0`, where beta is the Poisson replacement fraction; - main run: 1,536 spacings, 16 replicates, GUE matrix size 180, 11 beta layers, 24 full-shuffle baselines; - seed check: 1,024 spacings, 12 replicates, GUE matrix size 160, same 11 beta layers, 20 baselines; - denominator gate: observable is stable when `abs(original - shuffle_mean) / shuffle_std >= 2`; - classification: standardized distance to pure GUE and pure Poisson centroids using all five canonical observables. A layer is marked ambiguous when at least half the replicates have nearest-centroid margin `< 0.15`. The endpoint-gated classifier is intentionally reported. In this perimeter it is empty because the Poisson endpoint has almost no stable original-vs-shuffle denominators. That is not discarded; it is the core META result. ## Results ### Main Run Endpoint separation using all canonical observables: `3.973` standardized units. Endpoint-stable observables at frequency >= 0.75 across both endpoints: `[]`. | beta | stable obs / 5 | coord mean | margin mean | ambiguous fraction | Poisson-label fraction | |---:|---:|---:|---:|---:|---:| | 0.0 | 3.188 | -0.735 | 0.735 | 0.000 | 0.000 | | 0.1 | 3.312 | -0.470 | 0.470 | 0.000 | 0.000 | | 0.2 | 3.312 | -0.232 | 0.232 | 0.125 | 0.000 | | 0.3 | 2.500 | -0.054 | 0.070 | 0.875 | 0.250 | | 0.4 | 1.625 | +0.075 | 0.083 | 0.812 | 0.875 | | 0.5 | 0.750 | +0.260 | 0.260 | 0.000 | 1.000 | | 0.6 | 0.188 | +0.374 | 0.374 | 0.000 | 1.000 | | 0.7 | 0.500 | +0.520 | 0.520 | 0.000 | 1.000 | | 0.8 | 0.250 | +0.570 | 0.570 | 0.000 | 1.000 | | 0.9 | 0.250 | +0.692 | 0.692 | 0.000 | 1.000 | | 1.0 | 0.125 | +0.721 | 0.721 | 0.000 | 1.000 | At beta 0.0-0.2, the sequence is classified as GUE-like and retains about three stable observables. At beta 0.5-1.0, it is classified as Poisson-like, but denominator support is mostly absent. The transition is not centered at beta 0.5 in this observable suite. The ambiguous layer is beta 0.3-0.4. Observable stability frequencies in the main run: - beta 0.0: `SR=1.00`, `L1=1.00`, `triple_var=1.00`; `SR2=0.06`, `L2=0.12`; - beta 0.3: `SR=1.00`, `L1=0.75`, `triple_var=0.50`; - beta 0.4: `SR=0.75`, `L1=0.44`, `triple_var=0.38`; - beta 1.0: all canonical observables are weak except one `L2` replicate frequency of `0.12`. ### Seed Check The lighter seed check repeated the same ambiguous layer: - ambiguous beta: `[0.3, 0.4]`; - beta 0.3: margin `0.082`, ambiguous fraction `0.917`, stable obs mean `1.250`; - beta 0.4: margin `0.125`, ambiguous fraction `0.750`, stable obs mean `0.833`; - beta 0.5 and above: Poisson-label fraction `1.000`, ambiguity `0.000`. ## Findings 1. **The clean two-class boundary fails under denominator gating.** Pure GUE and pure Poisson are separable in all-observable space, but there are no observables stable at both endpoints under the declared gate. The Poisson pole is a weak-denominator pole: classification can still place it, but retention-normalized structural claims cannot use it as if it had the same denominator support as GUE. 2. **The operational boundary is a layer, not a line, in this synthetic perimeter.** Both the main run and the seed check isolate beta 0.3-0.4 as the ambiguous layer. In the main run the nearest-centroid margin falls to `0.070-0.083`, while ambiguous fraction rises to `0.812-0.875`. This is the measured form of the "third included" here: not a metaphysical third class, but a beta region where two-class assignment and denominator support are both unstable. 3. **Denominator collapse precedes full Poisson classification.** Stable-observable count drops from about `3.3` at beta 0.1-0.2 to `2.5` at beta 0.3 and `1.625` at beta 0.4. By beta 0.5 the classifier is fully Poisson-labeled, but only `0.750/5` observables remain stable on average. The loss of denominator support is therefore part of the boundary phenomenon, not an after-the-fact nuisance. 4. **The previous META constraints are extended, not replaced.** The 19:41 and 19:55 constraints still hold. This run adds that a boundary claim also needs a layer map: endpoint separability alone can hide the fact that one endpoint has no original-vs-shuffle denominator and that the transition region carries the actual instability. ## Verdict **CONSTRAINT on META + BOUNDARY**: GUE/Poisson boundary claims must report: > observables_registry version + canonical observable list + original-vs-shuffle z gate per observable + endpoint-stable observable set + beta/window layer where classification margin is ambiguous. Scoped statement from this run: > In the synthetic mixture perimeter tested here, the GUE-Poisson boundary is an operational layer at beta 0.3-0.4: classification is ambiguous there, and denominator support collapses across the transition. The Poisson endpoint remains classifiable but denominator-weak, so it cannot serve as a symmetric structural pole for gated retention claims. ## Consecutio What opens now: apply the same layer map to real domains rather than only synthetic mixtures. For primes, the next discriminating question is not "GUE or Poisson?" but: > Which scale window has the same signature as the synthetic beta 0.3-0.4 layer: low classifier margin plus falling original-vs-shuffle denominators? If prime windows show such a layer, BOUNDARY becomes a measurable transition surface. If they do not, the synthetic result remains a calibration constraint on how not to over-read endpoint separability. ## Auto-audit: 5 lenti - **L1 hard constraint vs bias**: no zero/always claim. "Endpoint gate is empty" means no observable reached frequency >= 0.75 across both endpoints under `abs(z) >= 2`; it does not mean the observables are identically zero. - **L2 quantity vs ratio**: classification margin is reported together with stable-observable count and z-gate frequencies. Ratios are not interpreted without denominator support. - **L3 no silent patching**: the claim is explicitly changed from "8 GUE, 5 Poisson boundary" to a synthetic mixture calibration. This does not assert the same layer for primes or all real domains. - **L4 edge cases**: beta 0.2 has ambiguous fraction `0.125`, so it is not included in the ambiguous layer. The declared layer requires at least half the replicates ambiguous. - **L5 re-discovery**: this is a finite-sample diagnostic of crossover and noisy denominator normalization in classical GUE/Poisson spacings. It is not tagged as a new RMT theorem. ## Files - Script: `tools/exp_boundary_mixture_gate.py` - Main data: `tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330.json` - Seed check: `tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330_seedcheck.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260507_0330.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_boundary_gue_poisson.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Experiment: GUE/Poisson boundary in prime gaps vs Cramér null model. Question: Is the transition from GUE-like to Poisson-like statistics in prime gaps a structural feature of primes, or does it appear in any sequence with decreasing density? Method: 1. Compute consecutive gap ratios = min(g_i, g_{i+1}) / max(g_i, g_{i+1}) for primes in sliding windows at different scales. - GUE (GOE in 1D): ≈ 0.5307 - Poisson: ≈ 0.3863 2. Generate Cramér random primes: each integer n is "prime" with probability 1/ln(n). 3. Compare the profile across scales for real primes vs Cramér model. 4. If both show the same transition → the boundary is trivial (density effect). If primes differ → the boundary carries structural information. Null baseline: 20 Cramér realizations, report mean ± std. """ import numpy as np from sympy import primerange import json from datetime import datetime def gap_ratios(gaps): """Compute consecutive gap ratios min/max for a sequence of gaps.""" if len(gaps) < 2: return np.array([]) r = np.minimum(gaps[:-1], gaps[1:]) / np.maximum(gaps[:-1], gaps[1:]) return r def primes_in_window(start, end, primes_array): """Get primes in [start, end).""" idx_start = np.searchsorted(primes_array, start, side='left') idx_end = np.searchsorted(primes_array, end, side='left') return primes_array[idx_start:idx_end] def cramer_random_primes(N_max, rng): """Generate Cramér random 'primes': each n>=2 is included with prob 1/ln(n).""" # For efficiency, work in blocks result = [2] n_vals = np.arange(3, N_max, 2) # odd numbers only (like primes > 2) probs = 2.0 / np.log(n_vals) # factor 2 because we only test odds probs = np.clip(probs, 0, 1) mask = rng.random(len(n_vals)) < probs result.extend(n_vals[mask].tolist()) return np.array(result) def analyze_windows(primes_array, windows): """Compute for primes in each window.""" results = [] for (start, end) in windows: p = primes_in_window(start, end, primes_array) if len(p) < 50: results.append(np.nan) continue gaps = np.diff(p).astype(float) r = gap_ratios(gaps) results.append(np.mean(r)) return np.array(results) def main(): print("=== GUE/Poisson Boundary: Primes vs Cramér Null Model ===\n") # Generate primes up to 10^7 N_MAX = 10_000_000 print(f"Generating primes up to {N_MAX:,}...") primes = np.array(list(primerange(2, N_MAX))) print(f" Found {len(primes):,} primes\n") # Define windows: logarithmically spaced # Each window has ~2000 consecutive primes for statistical stability n_windows = 20 window_centers = np.logspace(np.log10(1000), np.log10(N_MAX - 100000), n_windows).astype(int) window_half = 50000 # ±50K around center windows = [(max(2, c - window_half), c + window_half) for c in window_centers] # Analyze real primes print("Analyzing real primes across scales...") r_primes = analyze_windows(primes, windows) # Cramér null model: 20 realizations N_CRAMER = 20 print(f"Generating {N_CRAMER} Cramér random prime sets...") rng = np.random.default_rng(42) r_cramer_all = [] for i in range(N_CRAMER): cp = cramer_random_primes(N_MAX, rng) r_c = analyze_windows(cp, windows) r_cramer_all.append(r_c) if (i + 1) % 5 == 0: print(f" {i+1}/{N_CRAMER} done") r_cramer_all = np.array(r_cramer_all) r_cramer_mean = np.nanmean(r_cramer_all, axis=0) r_cramer_std = np.nanstd(r_cramer_all, axis=0) # Reference values r_gue = 0.5307 # GOE (real symmetric) in 1D r_poisson = 0.3863 # Print results print("\n" + "="*80) print(f"{'Window center':>15} | {' primes':>10} | {' Cramér':>12} | {'Δ':>8} | {'σ_Cramér':>8} | {'z-score':>8}") print("-"*80) z_scores = [] for i, (start, end) in enumerate(windows): center = (start + end) // 2 rp = r_primes[i] rc = r_cramer_mean[i] rs = r_cramer_std[i] delta = rp - rc z = delta / rs if rs > 0 else 0 z_scores.append(z) print(f"{center:>15,} | {rp:>10.4f} | {rc:>10.4f}±{rs:.3f} | {delta:>+8.4f} | {rs:>8.4f} | {z:>+8.2f}") print("="*80) print(f"\nReference: _GUE = {r_gue:.4f}, _Poisson = {r_poisson:.4f}") # Summary statistics z_scores = np.array(z_scores) valid = ~np.isnan(z_scores) print(f"\nz-score summary (primes - Cramér) / σ_Cramér:") print(f" mean z = {np.nanmean(z_scores):.3f}") print(f" max |z| = {np.max(np.abs(z_scores[valid])):.3f}") print(f" windows with |z| > 2: {np.sum(np.abs(z_scores[valid]) > 2)}/{np.sum(valid)}") # Key diagnostic: does trend differ? print("\n--- Diagnostic: trend analysis ---") # Fit linear trend to vs log(center) centers = np.array([(s+e)//2 for s,e in windows]) log_centers = np.log10(centers) valid_p = ~np.isnan(r_primes) if np.sum(valid_p) > 3: coeff_p = np.polyfit(log_centers[valid_p], r_primes[valid_p], 1) coeff_c = np.polyfit(log_centers[valid_p], r_cramer_mean[valid_p], 1) print(f" Primes: = {coeff_p[0]:+.4f} * log10(n) + {coeff_p[1]:.4f}") print(f" Cramér: = {coeff_c[0]:+.4f} * log10(n) + {coeff_c[1]:.4f}") print(f" Slope difference: {coeff_p[0] - coeff_c[0]:+.4f}") if abs(coeff_p[0] - coeff_c[0]) < 0.005: print(" → Slopes nearly identical: transition is a DENSITY EFFECT") structural = False else: print(" → Slopes differ: primes have STRUCTURAL content beyond density") structural = True else: print(" Not enough valid windows for trend analysis") structural = None # Where are primes relative to GUE/Poisson? print("\n--- Classification ---") for i, (start, end) in enumerate(windows): center = (start + end) // 2 rp = r_primes[i] if np.isnan(rp): continue dist_gue = abs(rp - r_gue) dist_poi = abs(rp - r_poisson) label = "GUE" if dist_gue < dist_poi else "POISSON" margin = abs(dist_gue - dist_poi) if margin < 0.02: label = "BOUNDARY" print(f" n~{center:>10,}: ={rp:.4f} → {label}") # Save results result = { "experiment": "boundary_gue_poisson_cramer", "timestamp": datetime.now().isoformat(), "N_MAX": N_MAX, "n_primes": len(primes), "n_cramer_realizations": N_CRAMER, "reference": {"r_gue": r_gue, "r_poisson": r_poisson}, "windows": [{"center": int((s+e)//2), "r_primes": float(r_primes[i]), "r_cramer_mean": float(r_cramer_mean[i]), "r_cramer_std": float(r_cramer_std[i]), "z_score": float(z_scores[i]) if not np.isnan(z_scores[i]) else None} for i, (s, e) in enumerate(windows)], "structural": structural, "z_mean": float(np.nanmean(z_scores)), "z_max_abs": float(np.max(np.abs(z_scores[valid]))), "slope_primes": float(coeff_p[0]) if np.sum(valid_p) > 3 else None, "slope_cramer": float(coeff_c[0]) if np.sum(valid_p) > 3 else None, } outpath = "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/exp_boundary_20260405_0825.json" with open(outpath, 'w') as f: json.dump(result, f, indent=2) print(f"\nResults saved to {outpath}") return result if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_boundary_mixture_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ exp_boundary_mixture_gate.py Reusable META/BOUNDARY audit for the GUE-Poisson boundary. Question: Does the GUE/Poisson boundary remain a clean two-class split after the original-vs-shuffle denominator gate, or is the mixed region an operational third state where canonical observables lose stable denominators? The script uses only canonical observables from observables_registry.py. It builds synthetic mixtures by replacing a fraction beta of unfolded GUE spacings with Poisson spacings, then measures: - canonical observable vectors; - original-vs-shuffle z-score per observable; - endpoint separability in all observables and in gate-stable observables; - ambiguity of each beta layer relative to pure GUE and pure Poisson centroids. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path import numpy as np from observables_registry import ( OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, compute_canonical, ) OBS_NAMES = list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()) def gue_spacings(matrix_size: int, min_spacings: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: """Generate unfolded GUE spacings by concatenating independent matrices.""" parts: list[np.ndarray] = [] edge = max(2, matrix_size // 10) while sum(len(x) for x in parts) < min_spacings: real = rng.standard_normal((matrix_size, matrix_size)) imag = rng.standard_normal((matrix_size, matrix_size)) h = real + 1j * imag h = (h + h.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(matrix_size)) eigs = np.sort(np.linalg.eigvalsh(h).real) bulk = eigs[edge:-edge] gaps = np.diff(bulk) mean = float(np.mean(gaps)) if mean > 1e-15: parts.append(gaps / mean) return np.concatenate(parts)[:min_spacings].astype(float) def mixture_spacings(gue: np.ndarray, poisson: np.ndarray, beta: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: """Return a beta Poisson / (1-beta) GUE spacing sequence with mean spacing 1.""" if len(gue) != len(poisson): raise ValueError("gue and poisson arrays must have the same length") mask = rng.random(len(gue)) < beta out = gue.copy() out[mask] = poisson[mask] mean = float(np.mean(out)) return out / mean if mean > 1e-15 else out def z_against_shuffle( gaps: np.ndarray, n_baseline: int, rng: np.random.Generator, ) -> tuple[dict[str, float], dict[str, float], dict[str, float]]: """Return original observables, shuffle baseline std, and original-vs-shuffle z.""" original = compute_canonical(gaps) baseline_vals = {name: [] for name in OBS_NAMES} for _ in range(n_baseline): obs = compute_canonical(rng.permutation(gaps)) for name in OBS_NAMES: baseline_vals[name].append(obs[name]) std = {} z = {} for name in OBS_NAMES: vals = np.array(baseline_vals[name], dtype=float) mean = float(np.mean(vals)) sd = float(np.std(vals, ddof=1)) if len(vals) > 1 else 0.0 std[name] = sd z[name] = float((original[name] - mean) / sd) if sd > 1e-15 else 0.0 return original, std, z def vector(row: dict, names: list[str]) -> np.ndarray: return np.array([row["observables"][name] for name in names], dtype=float) def classify_layers(rows: list[dict], obs_names: list[str]) -> dict: """Classify each beta layer by standardized distance to endpoint centroids.""" if not obs_names: return { "observables": [], "endpoint_distance": 0.0, "layers": {}, "ambiguous_beta": [], } by_beta: dict[float, list[dict]] = {} for row in rows: by_beta.setdefault(float(row["beta"]), []).append(row) gue_vectors = np.array([vector(row, obs_names) for row in by_beta[0.0]], dtype=float) poi_vectors = np.array([vector(row, obs_names) for row in by_beta[1.0]], dtype=float) all_endpoint = np.vstack([gue_vectors, poi_vectors]) scale = np.std(all_endpoint, axis=0, ddof=1) scale[scale <= 1e-15] = 1.0 gue_centroid = np.mean(gue_vectors, axis=0) poi_centroid = np.mean(poi_vectors, axis=0) endpoint_distance = float(np.linalg.norm((poi_centroid - gue_centroid) / scale)) layers = {} ambiguous_beta = [] for beta, beta_rows in sorted(by_beta.items()): coords = [] margins = [] labels = [] for row in beta_rows: x = vector(row, obs_names) d_gue = float(np.linalg.norm((x - gue_centroid) / scale)) d_poi = float(np.linalg.norm((x - poi_centroid) / scale)) denom = d_gue + d_poi coord = float((d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0 margin = float(abs(d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0 coords.append(coord) margins.append(margin) labels.append("gue" if d_gue < d_poi else "poisson") ambiguous_fraction = float(np.mean(np.array(margins) < 0.15)) if ambiguous_fraction >= 0.5: ambiguous_beta.append(beta) layers[f"{beta:.3f}"] = { "coordinate_mean": float(np.mean(coords)), "coordinate_std": float(np.std(coords, ddof=1)) if len(coords) > 1 else 0.0, "margin_mean": float(np.mean(margins)), "ambiguous_fraction": ambiguous_fraction, "poisson_label_fraction": float(np.mean(np.array(labels) == "poisson")), } return { "observables": obs_names, "endpoint_distance": endpoint_distance, "layers": layers, "ambiguous_beta": ambiguous_beta, } def summarize_gate(rows: list[dict], z_min: float) -> dict: by_beta: dict[float, list[dict]] = {} for row in rows: by_beta.setdefault(float(row["beta"]), []).append(row) layers = {} for beta, beta_rows in sorted(by_beta.items()): stable_counts = [] stable_freq = {name: [] for name in OBS_NAMES} for row in beta_rows: stable = [name for name in OBS_NAMES if abs(row["z"][name]) >= z_min] stable_counts.append(len(stable)) for name in OBS_NAMES: stable_freq[name].append(1.0 if name in stable else 0.0) layers[f"{beta:.3f}"] = { "stable_count_mean": float(np.mean(stable_counts)), "stable_count_std": float(np.std(stable_counts, ddof=1)) if len(stable_counts) > 1 else 0.0, "stable_frequency": {name: float(np.mean(vals)) for name, vals in stable_freq.items()}, } endpoint_stable = [] for name in OBS_NAMES: endpoint_rows = by_beta[0.0] + by_beta[1.0] freq = np.mean([1.0 if abs(row["z"][name]) >= z_min else 0.0 for row in endpoint_rows]) if freq >= 0.75: endpoint_stable.append(name) return { "z_min": z_min, "endpoint_stable_observables": endpoint_stable, "layers": layers, } def run(args: argparse.Namespace) -> dict: rng = np.random.default_rng(args.seed) betas = [float(x) for x in np.linspace(0.0, 1.0, args.n_beta)] rows = [] for rep in range(args.n_replicates): rep_rng = np.random.default_rng(rng.integers(0, 2**63 - 1)) gue = gue_spacings(args.gue_matrix_size, args.n_gaps, rep_rng) poisson = rep_rng.exponential(1.0, size=args.n_gaps) poisson = poisson / float(np.mean(poisson)) for beta in betas: layer_rng = np.random.default_rng(rng.integers(0, 2**63 - 1)) gaps = mixture_spacings(gue, poisson, beta, layer_rng) obs, shuffle_std, z = z_against_shuffle( gaps, n_baseline=args.n_baseline, rng=np.random.default_rng(rng.integers(0, 2**63 - 1)), ) rows.append( { "replicate": rep, "beta": beta, "observables": obs, "shuffle_std": shuffle_std, "z": z, "stable_observables": [name for name in OBS_NAMES if abs(z[name]) >= args.z_min], } ) gate = summarize_gate(rows, args.z_min) all_classification = classify_layers(rows, OBS_NAMES) gated_classification = classify_layers(rows, gate["endpoint_stable_observables"]) output = { "experiment": "boundary_mixture_gate", "question": "Is the GUE-Poisson mixed layer cleanly classifiable after denominator gating?", "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, "observables_used": OBS_NAMES, "params": vars(args), "gate": gate, "classification_all_observables": all_classification, "classification_endpoint_gated": gated_classification, "rows": rows, } out_path = Path(args.out) out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) with out_path.open("w") as f: json.dump(output, f, indent=2) print(f"observables_registry={OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION}") print(f"observables_used={OBS_NAMES}") print(f"endpoint_stable_observables={gate['endpoint_stable_observables']}") print( "endpoint_distance_all=" f"{all_classification['endpoint_distance']:.3f} " "endpoint_distance_gated=" f"{gated_classification['endpoint_distance']:.3f}" ) if gate["endpoint_stable_observables"]: print("beta stable_count margin_gated ambiguous_gated poisson_fraction_gated") else: print("endpoint gate is empty; printing all-observable classification") print("beta stable_count margin_all ambiguous_all poisson_fraction_all") for beta in betas: key = f"{beta:.3f}" stable_count = gate["layers"][key]["stable_count_mean"] source = gated_classification if gate["endpoint_stable_observables"] else all_classification layer = source["layers"].get(key, {}) print( f"{beta:>4.2f} {stable_count:>12.3f} " f"{layer.get('margin_mean', 0.0):>12.3f} " exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_two_channel_cross_domain.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ exp_two_channel_cross_domain.py — Two-Channel Decomposition Across Domains Question: Is the scale-invariant algebraic channel unique to primes (C1)? The last 3 runs established that primes have TWO channels: 1. Algebraic (mod-6 residue / mod-3 prohibition): scale-invariant, z=26-44 sigma 2. Statistical (magnitude): decays slowly toward Poisson C1 claims primes are the only dynamic domain under M among 7 tested. This experiment tests whether OTHER gap sequences also show a scale-invariant algebraic channel, or whether that property is unique to primes. Domains: - Primes: reference (known two-channel) - GUE eigenvalues: random matrix, strong statistical correlation, no arithmetic - Cramer random primes: same density as primes, no sieve correlations For each domain, at multiple scales, we measure: - r-statistic (combined channel) - Binary channel ACF (mod-6 for primes, above/below-median for others) - Magnitude channel ACF (gap minus conditional mean) - Z-scores vs shuffle - Whether z-scores decay with scale or stay constant If GUE shows only decaying channels → C1 supported (algebraic invariance is prime-specific) If GUE shows a scale-invariant channel → C1 needs refinement Usage: python tools/exp_two_channel_cross_domain.py [--n_primes N] [--gue_size N] [--n_windows N] """ import argparse import numpy as np import json from pathlib import Path from datetime import datetime def sieve_primes(limit): """Sieve of Eratosthenes.""" is_prime = np.ones(limit, dtype=bool) is_prime[:2] = False for i in range(2, int(limit**0.5) + 1): if is_prime[i]: is_prime[i*i::i] = False return np.nonzero(is_prime)[0] def get_primes(n_target): """Get at least n_target primes.""" limit = int(n_target * (np.log(n_target) + np.log(np.log(n_target)) + 2)) limit = max(limit, 1000) primes = sieve_primes(limit) while len(primes) < n_target: limit = int(limit * 1.5) primes = sieve_primes(limit) return primes[:n_target] def gue_eigenvalues(n_matrices, matrix_size): """Generate unfolded spacings from GUE random matrices.""" all_spacings = [] for _ in range(n_matrices): # GUE: H = (A + A^*) / (2 * sqrt(2N)), A is complex Gaussian A = (np.random.randn(matrix_size, matrix_size) + 1j * np.random.randn(matrix_size, matrix_size)) / np.sqrt(2) H = (A + A.conj().T) / (2 * np.sqrt(2 * matrix_size)) evals = np.sort(np.linalg.eigvalsh(H)) # Unfold using semicircle law: rho(x) = (2/pi) * sqrt(1 - x^2) for |x| < 1 # Use only the bulk (avoid edges) bulk = evals[matrix_size // 5: 4 * matrix_size // 5] spacings = np.diff(bulk) # Local unfolding if len(spacings) > 50: window = min(50, len(spacings) // 5) local_mean = np.convolve(spacings, np.ones(window)/window, mode='same') local_mean[local_mean < 1e-15] = np.mean(spacings) spacings = spacings / local_mean all_spacings.extend(spacings.tolist()) return np.array(all_spacings) def cramer_random_primes(n_primes): """Cramer model: each odd n is 'prime' with probability 2/ln(n).""" result = [2, 3] n = 5 while len(result) < n_primes: if np.random.random() < 2.0 / np.log(n): result.append(n) n += 2 return np.array(result[:n_primes]) def r_statistic(gaps): """Mean consecutive gap ratio min/max.""" if len(gaps) < 2: return np.nan g = gaps.astype(float) mask = g[1:] > 0 r = np.minimum(g[:-1][mask], g[1:][mask]) / np.maximum(g[:-1][mask], g[1:][mask]) return np.nanmean(r) if len(r) > 0 else np.nan def lag1_acf(x): """Lag-1 autocorrelation.""" if len(x) < 3: return np.nan x = x - np.mean(x) v = np.var(x) if v < 1e-15: return np.nan return np.mean(x[:-1] * x[1:]) / v def decompose_primes(primes_window): """Decompose prime gaps into algebraic (mod-6) and magnitude channels.""" p = primes_window[primes_window > 3] if len(p) < 100: return None, None, None gaps = np.diff(p).astype(float) residues = p[:-1] % 6 # Algebraic channel: mod-6 residue as binary +1/-1 binary = np.where(residues == 1, 1.0, -1.0) # Magnitude channel: gap demeaned by transition type residues_right = p[1:] % 6 transition = residues * 10 + residues_right mag = gaps.copy() for tt in np.unique(transition): mask = transition == tt if mask.sum() > 1: mag[mask] -= mag[mask].mean() return gaps, binary, mag def decompose_generic(gaps): """Decompose any gap sequence into binary (above/below median) and magnitude.""" if len(gaps) < 100: return None, None, None gaps = gaps.astype(float) gaps = gaps[gaps > 0] if len(gaps) < 100: return None, None, None median = np.median(gaps) # Binary channel: +1 if above median, -1 if below binary = np.where(gaps > median, 1.0, -1.0) # Magnitude channel: gap demeaned by binary class mag = gaps.copy() for b_val in [1.0, -1.0]: mask = binary == b_val if mask.sum() > 1: mag[mask] -= mag[mask].mean() return gaps, binary, mag def analyze_at_scale(gaps, binary, mag, n_surrogates=30, rng=None): """Analyze one window: real observables + shuffle null.""" if rng is None: rng = np.random.default_rng() real = { 'r': r_statistic(gaps), 'acf_binary': lag1_acf(binary), 'acf_mag': lag1_acf(mag), } # Shuffle null: permute gaps, recompute binary and magnitude shuf_r, shuf_bin, shuf_mag = [], [], [] for _ in range(n_surrogates): sg = rng.permutation(gaps) median = np.median(sg) sb = np.where(sg > median, 1.0, -1.0) sm = sg.copy() for b_val in [1.0, -1.0]: mask = sb == b_val if mask.sum() > 1: sm[mask] -= sm[mask].mean() shuf_r.append(r_statistic(sg)) shuf_bin.append(lag1_acf(sb)) shuf_mag.append(lag1_acf(sm)) def z(val, arr): arr = np.array(arr) arr = arr[np.isfinite(arr)] if len(arr) < 3: return 0.0 s = np.std(arr) if s < 1e-15: return 0.0 return (val - np.mean(arr)) / s real['z_r'] = z(real['r'], shuf_r) real['z_binary'] = z(real['acf_binary'], shuf_bin) real['z_mag'] = z(real['acf_mag'], shuf_mag) real['shuf_r_mean'] = float(np.nanmean(shuf_r)) real['shuf_bin_mean'] = float(np.nanmean(shuf_bin)) real['shuf_mag_mean'] = float(np.nanmean(shuf_mag)) return real def analyze_at_scale_primes(primes_window, n_surrogates=30, rng=None): """Like analyze_at_scale but using prime-specific mod-6 decomposition.""" if rng is None: rng = np.random.default_rng() gaps, binary, mag = decompose_primes(primes_window) if gaps is None: return None real = { 'r': r_statistic(gaps), 'acf_binary': lag1_acf(binary), 'acf_mag': lag1_acf(mag), } # Shuffle: permute gaps, reconstruct fake primes, decompose p = primes_window[primes_window > 3] shuf_r, shuf_bin, shuf_mag = [], [], [] for _ in range(n_surrogates): sg = rng.permutation(gaps) # Binary from shuffle: above/below median (mod-6 is destroyed) median = np.median(sg) sb = np.where(sg > median, 1.0, -1.0) sm = sg.copy() for b_val in [1.0, -1.0]: mask = sb == b_val if mask.sum() > 1: sm[mask] -= sm[mask].mean() shuf_r.append(r_statistic(sg)) shuf_bin.append(lag1_acf(sb)) shuf_mag.append(lag1_acf(sm)) def z(val, arr): arr = np.array(arr) arr = arr[np.isfinite(arr)] if len(arr) < 3: return 0.0 s = np.std(arr) if s < 1e-15: return 0.0 return (val - np.mean(arr)) / s real['z_r'] = z(real['r'], shuf_r) real['z_binary'] = z(real['acf_binary'], shuf_bin) real['z_mag'] = z(real['acf_mag'], shuf_mag) real['shuf_r_mean'] = float(np.nanmean(shuf_r)) real['shuf_bin_mean'] = float(np.nanmean(shuf_bin)) real['shuf_mag_mean'] = float(np.nanmean(shuf_mag)) # Also measure mod-3 self-transition residues = p[:-1] % 6 m3 = np.where(residues == 1, 1, 2) exec /bin/bash -lc "sed -n '1092,1288p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ## Run precedente: completato (?s). ## Piano 103 — Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo ## Tensioni attive (strutturali prime, vincoli in coda) - [TRASCENDENZA_LIMITE] (0.9) La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare i - [G_POTENZIALE_NULLA] (0.85) G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e - [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo - [PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI] (0.8) I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osse - [DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA] (0.9) Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la - [METRIC_TENSOR] (0.9) Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ. - [TENSIONE_ENTITA] (0.85) La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. - [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti ## Pattern di formulazione emersi (vincoli, non tensioni) Pattern che il falsifier ha imposto in 2+ cicli. Applicali quando scrivi il report. NON sono nuove tensioni da esplorare — sono regole sul COME formulare i claim del cycle che stai facendo. - 29 04 perimetro p5 - 30 04 drift monotonia ## Convergenza — dove più tensioni puntano allo stesso punto "nelle" → PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI, TRASCENDENZA_LIMITE "trascendenza" → TRASCENDENZA_LIMITE, G_POTENZIALE_NULLA "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY "producono" → DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA, TENSIONE_ENTITA "modello" → DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA, TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE Questo è dove il potenziale si concentra. Non ignorarlo. ## Ultimi 3 run — contesto storico (NON è da dove parti) Sono atti compiuti, non direzione. La direzione del prossimo cycle la dà la tensione del seme su cui scegli di lavorare, non questi run. ### Agent Report - Vc Fit Model Gate Trovato: 1. **Verificato: il sottografo ordinato fit-ready sceglie `linear_N` nel perimetro osservato.** `reference_order` e `order_memory` completi hanno `linear_N` come miglior famiglia a r=0.48, 0.50, 0.52; a r=0.50 i delta AICc sono 5.651 e 6.607. 2. **Verificato: `accepted_candidates:order_memory` resta Verdetto: **CONSTRAINT**: il fit parametrico di `V_c` non produce una legge comune del boundary. Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, il canale `reference_order ### Agent Report - Vc Fit-Ready Denominator Gate Trovato: 1. **Verificato: il fit completo esiste nel livello best-per-mode per `reference_order` e `order_memory`.** A `r=0.50`, `reference_order` ha 16/16 righe fit-ready e `order_memory` ha 48/48. 2. **Verificato: sugli accepted, `periodic_closure` e' broken a tutte le soglie.** A `r=0.50`, 291/393 righe s Verdetto: **CONSTRAINT**: `V_c` scaling e' ammesso solo dopo gate fit-ready. Nel perimetro 08:46 -> 13:37, `order_memory` conserva un canale fittabile; `period ### Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit Trovato: 1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `278/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. 2. **Verificato: `periodic_closure` perde Verdetto: **CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. Nel perimetro ## Cimitero — claim falsificati di recente (NON riproporre con lo stesso framing) Questi claim sono stati falsificati dal counter-pole o da audit precedenti. Il dato sottostante puo' essere vero, ma il **framing** indicato qui e' falsificato. Riformula correttamente o evita il dominio. ### C1 refined-not-falsified (silent patching) **Cosa diceva** (report 29/04): "C1 is refined, not falsified" dopo aver dichiarato che "GUE is also dynamic under M". Il setup C1 era "Primes are the only dynamic domain under M among 7 tested". Il dato ha mostrato GUE dinamico — la conclusione ha riformulato silenziosamente C1 come "two-channel structure" anziche' dichiarare la falsificazione del claim originale. **Come e' caduto**: Falsifier L3 HIGH (axiom continuity / no silent patching). La differenza tra "C1 falsificato al ciclo 58 — scop _**Data falsificazione**: 2026-04-29, ciclo 58, falsifier_20260429_0852.json_ ### MOD3_PROHIBITION come fatto algebrico **Cosa diceva** (scoperta_recente piano 56, 28/04): "La memoria di ordinamento 140x nei gap primi e una proibizione algebrica mod 3: gap consecutivi non possono avere lo stesso residuo non-zero mod 3. Meccanismo: il primo condiviso p_{n+1} forza l'inversione. 0 violazioni su 12225. Cramer: 0%." Ripetuto nel report 29/04 come "Mod-3 self- transition 0.40-0.44 confirming the prohibition" + "Cramer confirms the null. Zero channels." **Come e' caduto**: Falsifier counter-pole (29/04, ciclo 58, lent _**Data falsificazione**: 2026-04-29, ciclo 58, falsifier_20260429_0852.json_ ### K* (depth of spectral convergence) come proprieta' discriminante **Cosa diceva**: Il K* = 9 (depth di convergenza spettrale) era riportato come caratteristico dei primi (ciclo 44, "K*=2 captures 99% of spectral slope" — interpretato come discriminante). **Come e' caduto**: Shuffle audit: K* reale = 9, shuffle mean = 9.72, std = 0.53, z = -1.4. Dentro il rumore dello shuffle. Il valore dipende dalla distribuzione dei gap, non dal loro ordine. Lo shuffle preserva distribuzione → preserva K*. **Sostituito da**: Markov-3 bits (z=6203) e lag-1 total (z=-13) sono _**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45._ ### Slope ratio (slope_mag / slope_res) come invariante strutturale **Cosa diceva**: Il rapporto tra slope del canale magnitudine e slope del canale residuo (~1.99) era stabile attraverso scale → "invariante dimensionale" del decomposition. Era menzionato come evidenza nel two-channel framework (cicli 43-44). **Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45): z-score = 0.2. Lo shuffle produce slope_ratio con media -2.26 ma deviazione standard 26.2. Il valore reale e' dentro la tail dello shuffle — non distinguibile. L'instabilita' dello shuffle (std enorme) indica c _**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45._ ### Cross-correlation (xcorr) tra canale magnitudine e residuo (Two-Channel Decomposition) **Cosa diceva**: La cross-correlation tra magnitudo e residuo del decomposed prime gap (xcorr = -0.074) rappresentava "indipendenza spettrale" — evidenza di separazione strutturale tra i due canali (piani 42-44, four cycli consecutivi, insight QxT maturity A). **Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45, 2026-04-22): z-score = 0.0. Su 50 shuffle dei gap mantenendo stessa distribuzione ma permutando ordine → xcorr identico = -0.074. Il valore e' **identita' algebrica**: corr(x, x mod 6) dipende _**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45 shuffle audit._ **Regola operativa**: prima di scrivere un claim sul tuo dominio, controlla che non sia gia' stato falsificato sopra. Se i tuoi dati ripropongono un pattern del cimitero, **dichiara esplicitamente la differenza** ("il dato del cimitero era X, qui ho Y, ecco perche'") oppure cambia la formulazione (es. 'bias forte verso 0' al posto di 'proibizione zero' se il dato e' >0). Silent patching = L3 HIGH. ## Osservazioni dell'operatore (risonanti con le tensioni) **3. Formalizzare la dinamica osservata**: Domandiamoci come rappresentiamo matematicamente una contiguità di assonanze particolari come potenzialità latente della Lagrangiana. Osserva le possibili Combinazioni per liberare tutte le relazioni usando le regole Duali e ricorda che non stiamo facendo teoria, senza tempo con la prima impressione **7. Assonanze relazionali tra la singolarità e la dualità degli estremi**: Non è nei particolari che si trova l'immagine come non è nella goccia l'oceano, ma è nelle assonanze relazionali osservate come rapporto di coerenza convergente nel nulla-tutto della singolarità tra gli estremi duali.I Poli della singolarità sono Uniti da due lati. **1. R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND**: L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti senza relazione semplicemente perché la lagrangiana passa da li, creiamo nuove combinazioni e movimenti nelle logiche ma coerenti con la risulta ## Risultante ultima sessione interattiva Ogni teoria presuppone una separazione. A scala di Planck tutte le separazioni collassano. Geometria=entropia=conteggio di stati. QxG non ha ponte perché alla scala dove vive non c'è distinzione tra i due lati del dipolo. Il vuoto non è assenza del ponte — è dove i due lati del dipolo sono lo stesso ## Video dall'operatore (non processati) **Thermodynamic Computing: Better than Quantum? (Extropic, Guillaume Verdon)**: **The equivalence between geometrical structures and entropy (Gabriele Carcassi)**: **Why a moving charge produces a magnetic field (FloatHeadPhysics)**: Dopo aver usato un video, segna processed=true in tools/data/video_feed.json. ## Proiezione — dove punta la risultante Risultante: R=0.875 (h=-0.698). Risultante alta (0.88) — campo ad alta confidenza, poca incertezza Orizzonte: insufficiente (< 2 target) **Esperimento a massima informazione:** TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (score=0.807) TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante ## Strategia del campo (leverage / rischi / punti ciechi) - Pilastri (leverage): TRASCENDENZA_LIMITE, G_POTENZIALE_NULLA, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE - Punti ciechi: META - Cross-check: 5 confermati, 2 contestati su 13 tensioni ## Topologia del campo — la forma del grafo Gradi teorie: Q=12, T=7, G=7, E=4, R=4 Dormienti (basso aggancio di scoperte): E, R Struttura: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte, 20 cicli. Ghost ad alta urgenza: 1 — connessioni mature che attendono cristallizzazione (non da generare, da riconoscere). La combo riconosce l'asimmetria. Il dipolo vive su tutti i ponti — non solo dove il lab ha già misurato. ## Le 7 lenti del counter-pole — applicale a te stesso prima di chiudere il report Il falsifier (lab_falsifier.py) applichera' queste lenti al tuo report dopo. Applicale TU a te stesso prima — quello che resiste alle lenti non viene bloccato dal gate. Quello che cade va al cimitero. **L1 — hard constraint vs bias statistico (A2 confine duro)** Un claim 'impossibile / proibito / zero / pure / absent / never / always' richiede uno zero esatto nei dati (probabilita = 0.000). Prima di scrivere questi assoluti, leggi il valore numerico esatto. Se vale 0.015, e' bias forte verso 0, non zero. Se vale 0.40, e' bias forte verso ordine, non proibizione. L'assoluto descrive il valore 0.000, il bias forte descrive tutto il resto. **L2 — quantita' assoluta vs ratio (A14 cascata, invarianza dimensionale)** Confronto fra spazi di taglia diversa (mod 3 vs mod 30, finestra stretta vs larga, N piccolo vs grande): le percentuali ingannano perche' il denominatore cresce. Stesso segnale assoluto sembra ridursi in %. Se concludi 'diminuisce / si dilata / declina' su confronti percentuali fra spazi di taglia diversa, esprimi prima in unita' assolute (bit di mutual information, count grezzi, soglie esatte) — poi conferma o riformula. **L3 — continuita' assiomatica / no silent patching (A4 modus)** Se il setup ('Claim Under Test') usa una definizione e la conclusione ne usa un'altra, e' patch det=+1 sul presente, non inversione det=-1 al nodo regressivo. Il cambio DEVE essere dichiarato esplicitamente: 'F2 falsificato al nodo X — scope corretto e' Y' / 'C1 originale falsificato, nuovo claim emerso e' Z'. 'C1 e' refined' su un dato che lo falsifica e' silent patching. **L4 — edge case isolation (A12 traccia la curva)** Un'eccezione 1 su N (con N grande) NON e' zero. Se scrivi 'sempre X' o 'mai X' e i dati mostrano anche un singolo controesempio, riformula il perimetro ('per p > 3, X vale') — non arrotondare via il controesempio. **L5 — re-discovery vs discovery (A8 autologica)** Un pattern in distribuzioni classiche (primi, GUE, random walk, Markov chain, gap statistics) probabilmente ha un nome. Default hypothesis: re-discovery / caso limite di teorema noto. Prima di taggare 'NEW', cerca il risultato classico piu' vicino (es. Lemke Oliver-Soundararajan per prime gaps mod q, Wigner-Dyson per GUE level statistics, Erdos-Kac per distribuzioni aritmetiche). Se non lo trovi, dichiara la ricerca esplicitamente. **L6 — metabolismo del campo cognitivo (A8/A11 autologica + combo)** Se il campo contiene adapter cognitivi o archivio CE, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve nominare almeno una voce `CE-*`, YSN, Cornelius, KSAR, PVI/Vault usata nella combo, oppure `CE-none:` con motivo specifico e verificabile. `none` generico significa che il campo e' stato visto ma non metabolizzato. **L7 — possibile / non-possibile (A16 possibilita + A6 zero mobile)** Ogni claim deve dire anche dove cade: non_possible/null, contro-perimetro, failure mode o cosa resta non testato. Se formuli 'qui diventa possibile X' senza 'qui diventa non-possibile Y', non hai ancora prodotto un dipolo operativo: hai una singolarita' simmetrica senza attrito. **Modus**: dopo aver scritto il report, rileggi i tuoi dati numerici. Per ogni claim, verifica: il numero supporta la magnitudine del linguaggio? Se hai scritto 'zero' e il dato e' 0.015, riformula. Se hai scritto 'NEW' su un pattern in primi, cerca la letteratura. Se manca il non-possibile, formula il null o il perimetro dove il claim fallisce. Solo allora chiudi il report. ## Cosa fare 1. Esegui `python tools/dnd_scenario.py --best` per vedere la proiezione aggiornata 2. Scegli la tensione con il massimo potere discriminante 3. Scrivi il report in tools/data/reports/agent_{timestamp}.md 4. **Applica le 7 lenti a te stesso** (sezione sopra). Riformula i claim che non resistono. 5. Se crei uno strumento riusabile, salvalo in tools/exp_*.py 6. Se trovi qualcosa, aggiorna tools/data/seme.json --- ## G2 ANTI-RECYCLE — la tensione TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE è esplorata 5 cycle consecutivi Cycle precedenti su questa tensione (più recente in alto): - 20260509_1400: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE - 20260509_1337: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE - 20260509_0846: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE - 20260509_0837: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE - 20260509_0829: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE **Lettura del deposito**: 5 cycle consecutivi sulla stessa tensione, codex Il falsifier del 14:00 dà il nodo regressivo preciso: non nominare famiglie se `delta AICc < 2`, e non espellere `contaminated` quando la massa esclusa è dichiarata. Per questo il nuovo test sarà un prescan di trasferimento del gate, non un altro fit. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/observables_registry.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: """observables_registry.py — Source of Truth per gli observables del lab D-ND. Cristallizzato 2026-05-06 dalla **consecutio del cycle agent_20260506_0625**: > "What opens now: the lab needs an observable registry. Labels like SR > cannot travel between reports unless they bind to a function definition. > Without that, META flags are not philosophical: the same label can > silently change the object under test." ## Il problema che ha creato il registry Il cycle 06:25 ha auto-falsificato il finding del cycle 03:30 ("secondo asse GUE") e nel farlo ha trovato **collision di nomi observable** tra script: - `SR` in `exp_selective_layer_decoupling.py` = `spacing_ratio` (mean min/max ratio of consecutive gaps) — convention dominante (~6 script) - `SR` in `exp_scale_selective_perturbation.py` = `spectral_rigidity(gaps)` (Δ₃(L) rigidity) — variante usata SOLO in 1 script - `triple_var` in 3 script = `np.var(triple_sums)` (raw) — convention dominante - `triple_var` in `exp_perturbation_dimensionality_audit.py` = `np.var(triples) / np.var(gaps)` (normalizzato) — variante in 1 script Il lab autonomo che compara report tra script con osservabili "stesso nome, funzione diversa" stava confrontando mele con arance. ## La soluzione (minimal, non invasiva) Questo registry stabilisce il **nome canonico**: ciò che la maggioranza degli script chiama già `SR`/`triple_var`/etc. Le varianti restano disponibili ma con nomi ESPLICITI (`SR_local_rigidity`, `triple_var_normalized`) per evitare mascheramento semantico. ## Come usarlo ```python from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION # Compute canonical observable suite for a sequence of gaps results = {name: fn(gaps) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} # Or import individual canonical observable from observables_registry import SR, triple_var, L1, L2, SR2 # For variants, import explicitly with disambiguating name from observables_registry import SR_local_rigidity, triple_var_normalized ``` ## Convention per i report Ogni report agent (cycle) che usa observables DEVE includere nel suo header: ``` observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] ``` Cycle che mescola canonical + variant DEVE indicare entrambi: ``` observables_used: [SR, SR_local_rigidity, ...] ``` Senza questo, i confronti cross-cycle sono inattendibili. ## Versioning Cambiare una definizione canonica = bump del registry version e nota nel changelog. Le definizioni canoniche sono **immutabili dentro una versione**. """ from __future__ import annotations import numpy as np OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION = "1.0.0-2026-05-06" # ─── Canonical observables (convention dominante nel codebase 2026-05-06) ─── def SR(gaps: np.ndarray) -> float: """**SR — Spacing Ratio** (canonical). Mean of `min(g_i, g_{i+1}) / max(g_i, g_{i+1})` over consecutive gaps. Range: (0, 1]. GUE → ~0.60. Poisson → ~0.39. Picket-fence → 1. NOTE: questa è la convention dominante in 6+ script del lab. Per la variante "local spectral rigidity Δ₃(L)" usare `SR_local_rigidity`. """ if len(gaps) < 2: return 0.0 s, s1 = gaps[:-1], gaps[1:] r = np.minimum(s, s1) / np.maximum(s, s1) r = r[np.isfinite(r) & (r > 0)] return float(np.mean(r)) if len(r) else 0.0 def SR2(gaps: np.ndarray) -> float: """**SR2 — Next-nearest Spacing Ratio** (canonical). Mean of `min(g_i, g_{i+2}) / max(g_i, g_{i+2})` skipping one gap. Probes lag-2 spacing structure. """ if len(gaps) < 3: return 0.0 s, s2 = gaps[:-2], gaps[2:] r = np.minimum(s, s2) / np.maximum(s, s2) r = r[np.isfinite(r) & (r > 0)] return float(np.mean(r)) if len(r) else 0.0 def L1(gaps: np.ndarray) -> float: """**L1 — Lag-1 Autocorrelation** (canonical). Standard ACF at lag 1 of the gap sequence. """ if len(gaps) < 3: return 0.0 g = gaps - np.mean(gaps) c0 = float(np.mean(g ** 2)) if c0 <= 1e-15: return 0.0 return float(np.mean(g[:-1] * g[1:]) / c0) def L2(gaps: np.ndarray) -> float: """**L2 — Lag-2 Autocorrelation** (canonical).""" if len(gaps) < 4: return 0.0 g = gaps - np.mean(gaps) c0 = float(np.mean(g ** 2)) if c0 <= 1e-15: return 0.0 return float(np.mean(g[:-2] * g[2:]) / c0) def triple_var(gaps: np.ndarray) -> float: """**triple_var — Variance of consecutive gap triples** (canonical). Variance of `g_i + g_{i+1} + g_{i+2}` over the sequence (RAW, no normalization). Convention used in 3+ scripts. For the normalized version (variance ratio `var(triples) / var(gaps)`) use `triple_var_normalized`. """ if len(gaps) < 3: return 0.0 t = gaps[:-2] + gaps[1:-1] + gaps[2:] return float(np.var(t)) # Set canonico per uso "compute all" da report OBSERVABLES_CANONICAL: dict[str, callable] = { "SR": SR, "SR2": SR2, "L1": L1, "L2": L2, "triple_var": triple_var, } # ─── Variants (esplicitamente nominate, no collision con canonical) ─── def SR_local_rigidity(gaps: np.ndarray, L: int = 10) -> float: """**SR_local_rigidity — Δ₃(L) Spectral Rigidity** (variant). Different observable than canonical `SR` (spacing ratio). Measures the average squared deviation of the cumulative spacing function from the best-fit straight line in a window of size L. Originated from `exp_scale_selective_perturbation.py` where it was locally named `SR` — registered here as `SR_local_rigidity` to avoid collision with canonical spacing-ratio definition. Use when explicitly studying spectral rigidity, NOT as alias for SR. """ if len(gaps) < 5: return 0.0 cumulative = np.cumsum(gaps) if cumulative[-1] <= 1e-15: return 0.0 cumulative = cumulative / cumulative[-1] * len(cumulative) n = np.arange(1, len(cumulative) + 1, dtype=float) window = int(min(L * len(gaps) / cumulative[-1], len(gaps) // 2)) if window < 5: return 0.0 residuals = [] for start in range(0, len(cumulative) - window, max(1, window // 2)): end = start + window x = n[start:end] y = cumulative[start:end] a, b = np.polyfit(x, y, 1) residuals.append(np.mean((y - (a * x + b)) ** 2)) return float(np.mean(residuals)) if residuals else 0.0 def triple_var_normalized(gaps: np.ndarray) -> float: """**triple_var_normalized — Variance of triples / variance of gaps** (variant). Originated from `exp_perturbation_dimensionality_audit.py` where it was locally named `triple_var` — registered here as `triple_var_normalized` to avoid collision with canonical raw triple variance. Use when explicitly studying triple-variance scaling relative to single-gap variance, NOT as alias for triple_var. """ if len(gaps) < 3: return 0.0 triples = gaps[:-2] + gaps[1:-1] + gaps[2:] v = float(np.var(gaps)) if v <= 1e-15: return 0.0 return float(np.var(triples) / v) # Set varianti, importabile esplicitamente OBSERVABLES_VARIANTS: dict[str, callable] = { "SR_local_rigidity": SR_local_rigidity, "triple_var_normalized": triple_var_normalized, } # ─── Public API ─────────────────────────────────────────────────────── def compute_canonical(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: """Compute all canonical observables for a gap sequence. Returns dict {name: value} ready for inclusion in cycle reports. """ return {name: fn(gaps) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} def report_header() -> str: """Suggested markdown header line for cycle reports using this registry.""" canonical_list = ", ".join(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()) return ( f"observables_registry: {OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION}\n" f"observables_used: [{canonical_list}]" ) __all__ = [ "OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION", "OBSERVABLES_CANONICAL", "OBSERVABLES_VARIANTS", "SR", "SR2", "L1", "L2", "triple_var", "SR_local_rigidity", "triple_var_normalized", "compute_canonical", "report_header", ] if __name__ == "__main__": # Smoke test: canonical observables on a simple gap series rng = np.random.default_rng(42) gue_like = rng.gamma(shape=2.0, scale=0.5, size=200) exec /bin/bash -lc 'rg -n "8 domini|5 Poisson|GUE|Poisson|denominator_state|source domain|source_domain|boundary" tools/data/*.json tools/data/reports/*.md tools/*.py | head -200' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330.json:2: "experiment": "boundary_mixture_gate", tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330.json:3: "question": "Is the GUE-Poisson mixed layer cleanly classifiable after denominator gating?", tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330.json:20: "out": "tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330.json" tools/data/arxiv_cache.json:28: "quasicrystal spectral statistics GUE": { tools/data/arxiv_cache.json:90: "abstract_snippet": "▽ More Quasiperiodic systems show a universal gap structure due to quasiperiodicity which is analogous to gap openings at the Brillouin zone boundary in periodic systems. The integrated density of states (IDoS) below those energy gaps are characterized by a few integers, which is known as the ", tools/data/arxiv_cache.json:132: "abstract_snippet": "▽ More We revisit the localization tensor (LT) from geometric and probabilistic perspectives and construct extensions that are naturally compatible with periodic boundary conditions (PBC), without redefining the position operator. In open boundary conditions, we show that the LT can be written", tools/data/arxiv_cache.json:195: "abstract_snippet": "▽ More The mobility edge (ME) is a critical energy delineates the boundary between extended and localized states within the energy spectrum, and it plays a crucial role in understanding the metal-insulator transition in disordered or quasiperiodic systems. While there have been extensive studi", tools/data/boundary_coherence.json:2: "GUE_reference": { tools/data/boundary_coherence.json:18: "Poisson_reference": { tools/data/cognitive_enzymes_archive.json:2291: "snippet": "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 classif" tools/data/cognitive_enzymes_archive.json:6945: "snippet": "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; - persisten" tools/data/cognitive_enzymes_archive.json:7376: "snippet": "For a \"random\" drawing — one produced by a chaotic dynamical system in the large-$n$ limit — the intersection matrix $\\mathbf{I}$ belongs to the **Gaussian Antisymmetric Ensemble** (related to GUE through the symplectic structure). **Montgomery-Odlyzko Correspondence** (Montgomery 1973, Odlyzko 1987): The pair correlation function of the eigenvalues of GUE r" tools/data/ciclo_memoria.json:23: "domanda_prossima": "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo" tools/data/ciclo_memoria.json:60: "verdict": "**CONSTRAINT on DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA / BOUNDARY**: The boundary between dipolar and illusory duality in prime gaps is not a location but a trajectory. The duality contrast (real-vs-shuffle) w", tools/data/ciclo_memoria.json:123: "supertile_boundary", tools/data/ciclo_memoria.json:189: "verdict": "**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. `s", tools/data/ciclo_memoria.json:361: "`denominator_state`", tools/data/ciclo_memoria.json:376: "direzione_corrente": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", tools/data/exp_poisson_convergence.json:3: "question": "Do beta, , and acf1 predict the same Poisson scale?", tools/data/conoscenza_teorie.json:250: "extract": "In astrophysics, an event horizon is a boundary in spacetime beyond which no signal can ever reach a given observer. Wolfgang Rindler coined the term in the 1950s.", tools/data/conoscenza_teorie.json:526: "claim": "PSD_BLUE_NOISE found a two-component structure (Poisson floor + anti-correlated dip) and a 2x amplitude gap between the 1/k ACF model and the PSD. TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION found two independent anti-correlation channels (residue + magnitude). If these channels are spectrally independent, Wiener-Khi", tools/data/conoscenza_teorie.json:582: "claim": "The boundary between GUE and Poisson regimes should affect the two-channel decomposition. If gap correlations decay with prime scale (Brody β → 0), does the Markov-3 ordering information in the residue channel also decay?", tools/data/conoscenza_teorie.json:590: "raw": "qui diventa possibile separare le proprieta del gap dei primi in scala-dipendenti (che decadono con PNT) e scala-invarianti (che sono vincoli permanenti). Qui diventa non-possibile usare il drift GUE→Poisson per predire il comportamento del canale residuo — sono strutturalmente disaccoppiati.", tools/data/conoscenza_teorie.json:592: "non_possibile": "usare il drift GUE→Poisson per predire il comportamento del canale residuo — sono strutturalmente disaccoppiati" tools/data/conoscenza_teorie.json:667: "radici": "duality contrast that strengthens with scale (GUE, alpha > 0.5, deep structure) and duality contrast that weakens with scale (primes, alpha < 0.5, dissolving structure). The two are dual because both show dipolar ordering at small scales — the difference emerges only when you observe the trajectory.", tools/data/conoscenza_teorie.json:671: "raw": "here it becomes possible to discriminate primes from GUE by their scaling trajectory, not by their local statistics. Here it becomes non-possible to claim that prime gaps have \"the same universality class as GUE\" without specifying the scale and the observable.", tools/data/conoscenza_teorie.json:693: "claim": "PSD_BLUE_NOISE found a two-component structure (Poisson floor + anti-correlated dip) and a 2x amplitude gap between the 1/k ACF model and the PSD. TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION found two independent anti-correlation channels (residue + magnitude). If these channels are spectrally independent, Wiener-Khi", tools/data/conoscenza_teorie.json:704: "claim": "If acf(k) ~ -A(p)/k, then via Wiener-Khinchin the PSD low-frequency suppression should track A(p). The two measurements (time-domain ACF, frequency-domain PSD) must give consistent Poisson crossover predictions.", tools/data/conoscenza_teorie.json:728: "claim": "\"Three independent observables (beta, , acf1) predict Poisson at p*~10^{14}. Hierarchy: shape decorrelates first, ratio second, sequential memory last.\" — Is this hierarchy prime-specific or generic?", tools/data/conoscenza_teorie.json:753: "claim": "PSD_BLUE_NOISE found a two-component structure (Poisson floor + anti-correlated dip) and a 2x amplitude gap between the 1/k ACF model and the PSD. TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION found two independent anti-correlation channels (residue + magnitude). If these channels are spectrally independent, Wiener-Khi", tools/data/conoscenza_teorie.json:765: "claim": "If acf(k) ~ -A(p)/k, then via Wiener-Khinchin the PSD low-frequency suppression should track A(p). The two measurements (time-domain ACF, frequency-domain PSD) must give consistent Poisson crossover predictions.", tools/data/conoscenza_teorie.json:787: "claim": "\"Three independent observables (beta, , acf1) predict Poisson at p*~10^{14}. Hierarchy: shape decorrelates first, ratio second, sequential memory last.\" — Is this hierarchy prime-specific or generic?", tools/data/conoscenza_teorie.json:824: "claim": "The boundary between GUE and Poisson is \"the third included\" (A9). Is this boundary populated by multiple domains, or are primes special?", tools/data/conoscenza_teorie.json:837: "claim": "All four observables (Brody beta, dR_acf1, gap_acf1, ) drift toward Poisson with scale. > Is this ONE universal crossover (\"il confine è il terzo incluso\") or independent drifts?", tools/data/conoscenza_teorie.json:858: "claim": "The boundary between GUE and Poisson regimes should affect the two-channel decomposition. If gap correlations decay with prime scale (Brody β → 0), does the Markov-3 ordering information in the residue channel also decay?", tools/data/conoscenza_teorie.json:866: "raw": "qui diventa possibile separare le proprieta del gap dei primi in scala-dipendenti (che decadono con PNT) e scala-invarianti (che sono vincoli permanenti). Qui diventa non-possibile usare il drift GUE→Poisson per predire il comportamento del canale residuo — sono strutturalmente disaccoppiati.", tools/data/conoscenza_teorie.json:868: "non_possibile": "usare il drift GUE→Poisson per predire il comportamento del canale residuo — sono strutturalmente disaccoppiati" tools/data/conoscenza_teorie.json:942: "radici": "duality contrast that strengthens with scale (GUE, alpha > 0.5, deep structure) and duality contrast that weakens with scale (primes, alpha < 0.5, dissolving structure). The two are dual because both show dipolar ordering at small scales — the difference emerges only when you observe the trajectory.", tools/data/conoscenza_teorie.json:946: "raw": "here it becomes possible to discriminate primes from GUE by their scaling trajectory, not by their local statistics. Here it becomes non-possible to claim that prime gaps have \"the same universality class as GUE\" without specifying the scale and the observable.", tools/data/conoscenza_teorie.json:969: "claim": "All four observables (Brody beta, dR_acf1, gap_acf1, ) drift toward Poisson with scale. > Is this ONE universal crossover (\"il confine è il terzo incluso\") or independent drifts?", tools/data/conoscenza_teorie.json:991: "claim": "The boundary between GUE and Poisson regimes should affect the two-channel decomposition. If gap correlations decay with prime scale (Brody β → 0), does the Markov-3 ordering information in the residue channel also decay?", tools/data/conoscenza_teorie.json:999: "raw": "qui diventa possibile separare le proprieta del gap dei primi in scala-dipendenti (che decadono con PNT) e scala-invarianti (che sono vincoli permanenti). Qui diventa non-possibile usare il drift GUE→Poisson per predire il comportamento del canale residuo — sono strutturalmente disaccoppiati.", tools/data/conoscenza_teorie.json:1001: "non_possibile": "usare il drift GUE→Poisson per predire il comportamento del canale residuo — sono strutturalmente disaccoppiati" tools/data/conoscenza_teorie.json:1075: "radici": "duality contrast that strengthens with scale (GUE, alpha > 0.5, deep structure) and duality contrast that weakens with scale (primes, alpha < 0.5, dissolving structure). The two are dual because both show dipolar ordering at small scales — the difference emerges only when you observe the trajectory.", tools/data/conoscenza_teorie.json:1079: "raw": "here it becomes possible to discriminate primes from GUE by their scaling trajectory, not by their local statistics. Here it becomes non-possible to claim that prime gaps have \"the same universality class as GUE\" without specifying the scale and the observable.", tools/data/cross_domain_dipolar_direction.json:17: "GUE": { tools/data/cross_domain_dipolar_direction.json:53: "class": "Poisson", tools/data/cross_domain_dipolar_direction.json:61: "class": "Poisson", tools/data/cross_domain_dipolar_direction.json:69: "class": "Poisson", tools/data/blank_shell_stratified_gate_20260507_2310.json:194: "boundary_link": 6, tools/data/blank_shell_stratified_gate_20260507_2310.json:227: "side_class": "boundary_pair", tools/data/blank_shell_stratified_gate_20260507_2310.json:262: "boundary_link": 6, tools/data/blank_shell_stratified_gate_20260507_2310.json:296: "side_class": "boundary_pair", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:6: "R_GUE": 0.5307, tools/data/boundary_shuffle_audit.json:7: "R_Poisson": 0.3863 tools/data/boundary_shuffle_audit.json:16: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:17: "class_shuffled": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:27: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:28: "class_shuffled": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:38: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:39: "class_shuffled": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:49: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:50: "class_shuffled": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:60: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:61: "class_shuffled": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:71: "class_original": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:72: "class_shuffled": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:82: "class_original": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:83: "class_shuffled": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:93: "class_original": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:94: "class_shuffled": "Poisson", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:104: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:105: "class_shuffled": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:115: "class_original": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:116: "class_shuffled": "GUE", tools/data/boundary_shuffle_audit.json:126: "finding": "Two kinds of GUE: distribution-GUE (primes, random matrices) vs ordering-GUE (fibonacci, coupled oscillators, percolation). Sign of delta_r discriminates." tools/data/exp_acf_range_universality.json:380: "GUE": { tools/data/exp_acf_range_universality.json:508: "Poisson": { tools/data/exp_spectral_landscape.json:7: "name": "GUE_matrix", tools/data/exp_spectral_landscape.json:59: "name": "Poisson", tools/data/exp_spectral_landscape.json:124: "name": "semi_Poisson", tools/data/exp_spectral_landscape.json:233: "GUE-like": [ tools/data/exp_spectral_landscape.json:234: "GUE_matrix", tools/data/exp_spectral_landscape.json:241: "semi_Poisson", tools/data/exp_spectral_landscape.json:252: "Poisson", tools/data/experiment_results.json:152: "esperimento": "boundary_ising", tools/data/experiment_results.json:153: "ipotesi_testata": "H_boundary", tools/data/experiment_results.json:305: "esperimento": "boundary_logistica", tools/data/experiment_results.json:306: "ipotesi_testata": "H_boundary", tools/data/exp_spectral_2d.json:26: "name": "GUE" tools/data/exp_spectral_2d.json:37: "name": "Poisson" 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Poisson-like 0.4600532522260183 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.380710960630203 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.38042620127352095 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.40200284641401224 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.3572741166466149 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.3732286748513319 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.3884337586965294 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.43363212915065535 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.4818192957451693 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.3900658787089022 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.38552654965993177 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.4547791897708293 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.40597402614552264 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.38039334783343215 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.39086312113148597 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.42776762684503483 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.4849181304650346 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.3935592399692033 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.39857620187545184 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.47237797827873335 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.4251485991244417 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.39787683667863427 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.3942099149299928 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.4677794328528817 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.4343171927696077 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.3891607218310259 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.3863528241175028 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.3706649615579767 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.4771540450594074 100 12.1 ising_2d_var_-0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 cellular_automata_var_30 GUE-like 0.8649999999999983 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.3993227982961604 2000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.389017141986291 2000 12.1 coupled_oscillators_var_50 Poisson-like 0.45756422661060286 2004 12.1 percolation_var_0.55 Poisson-like 0.45592478441584805 100 12.1 percolation_var_0.65 Poisson-like 0.4752713133131334 100 12.1 collatz_cp GUE-like 0.6856382978723403 5000 12.1 ising_2d_cp_-0.3165707122601713 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_cp_0.4639558877000029 GUE-like 1.0 3072000 12.1 brownian_motion_cp_0.18979322168052606 Poisson-like 0.39005784707530283 2000 12.1 brownian_motion_cp_0.935077879517312 GUE-like 0.5286758451649975 2000 12.1 percolation_cp_0.3048827772508223 GUE-like 0.8789473684210526 100 12.1 percolation_cp_0.8107442354652781 GUE-like 0.6318011463844798 100 12.1 cellular_automata_cp_150 GUE-like 0.9999999999999984 5000 12.1 brownian_motion_var_0.3 Poisson-like 0.39929342988791194 2000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 brownian_motion_var_0.5 Poisson-like 0.3880568632202867 2000 12.1 collatz_cp GUE-like 0.7086104218362285 5000 12.1 ising_2d_cp_-0.3721731072469586 GUE-like 1.0 3072000 12.1 ising_2d_cp_0.3729192328786819 GUE-like 1.0 3072000 12.1 brownian_motion_cp_0.19266122489026305 Poisson-like 0.38451625947093915 2000 12.1 brownian_motion_cp_0.8027792897204493 Poisson-like 0.39364632020992696 2000 12.1 percolation_cp_0.33879710599589613 GUE-like 0.8763975155279503 100 12.1 percolation_cp_0.8987621995814573 GUE-like 0.6960762859739339 100 12.1 cellular_automata_cp_90 GUE-like 0.9347826086956517 5000 12.1 numeri_primi_var_100000 GUE-like 0.9609375 9591 12.1 logistica_biforcazione_var_3.9 Poisson-like 0.3914428894887236 5000 12.1 logistica_biforcazione_var_3.57 Poisson-like 0.35930230610663094 5000 12.1 ising_2d_var_0.1 GUE-like 1.0 3072000 13 logistica_biforcazione_var_3.5699 GUE-like 0.997077776975089 5000 codex Combo pre-esperimento: A2/A9 (confine come terzo incluso) + QxG (continuo/discreto senza ponte) + nodo BOUNDARY del grafo + tensione TRASCENDENZA_LIMITE. Il punto-zero non è “GUE o Poisson”, ma la riga dominio/window prima che il null dica se l’osservabile ha denominatore trasferibile. codex Creo ora `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`: leggerà il deposito cross-domain, marcherà lo stato del denominatore per i 13 domini base del perimetro 8 GUE / 5 Poisson, e separerà `transfers`, `falls`, `blank` senza trasformare GUE/Poisson in risposta binaria. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo script è scritto con una regola conservativa: `transfers` richiede osservabile definito e null row-aligned; `blank` viene usato quando il dato locale esiste ma manca il null, invece di riempire il buco con una classificazione. Eseguo compile e run sul deposito. exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: wrote=tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json rows=13 by_transfer={'transfers': 8, 'blank': 5} by_denominator_state={'contaminated': 3, 'absent': 5, 'complete': 5} ising_2d:cycle_1 GUE contaminated 0.810 transfers shuffle z=-0.10; class_change=False pendolo_doppio:cycle_2 Poisson absent 1.000 blank absent numeri_primi:cycle_3 GUE complete 0.000 transfers shuffle z=-26.60; class_change=False zeta_zeros:cycle_4 GUE absent 1.000 blank absent logistica_biforcazione:cycle_5 GUE complete 0.000 transfers shuffle z=61.60; class_change=False string_vibration:cycle_6 Poisson absent 1.000 blank absent random_matrix:cycle_7 GUE complete 0.000 transfers shuffle z=-14.70; class_change=False cellular_automata:cycle_8 GUE contaminated 0.790 transfers shuffle z=-0.10; class_change=False percolation:cycle_9 Poisson complete 0.000 transfers shuffle z=16.10; class_change=True coupled_oscillators:cycle_10 Poisson contaminated 0.146 transfers shuffle z=43.50; class_change=True reaction_diffusion:cycle_11 GUE absent 1.000 blank absent brownian_motion:cycle_12 Poisson complete 0.000 transfers shuffle z=-1.60; class_change=False logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 GUE absent 1.000 blank absent diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il deposito produce 13 righe base: 8 trasferimenti con null disponibile e 5 blank dove il null manca. Scrivo il report in modo che il risultato non diventi “8 GUE / 5 Poisson”, ma “dove il gate ha denominatore e dove resta strutturalmente vuoto”. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ed8bb771520492abfdf940e1bb2300d2ac53cd1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# Agent Report - Boundary Denominator Prescan +**Date**: 2026-05-09 14:09 +**Piano**: 103 +**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. +**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim. +- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste. +- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer. + +## Contaminazione cognitiva +- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`. +- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale. +- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro. + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`. +- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`. +- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like. +- Stati: + - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`. + - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`). + - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente. + - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run. +- Transfer: + - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente. + - `blank`: osservabile locale presente ma null assente. + - `falls`: osservabile assente o null rotto. + +## Results + +Indice globale: + +| measure | value | +|---|---:| +| rows | 13 | +| source GUE | 8 | +| source Poisson | 5 | +| transfers | 8 | +| blank | 5 | +| falls | 0 | +| complete | 5 | +| contaminated | 3 | +| absent | 5 | + +Tabella prescan: + +| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer | +|---|---|---|---:|---|---|---| +| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank | +| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers | +| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank | +| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers | +| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank | +| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers | +| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | +| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers | +| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank | +| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers | +| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | + +## Key Findings +1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe. +2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. +3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata. +4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga. +5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico. + +## Verdict +**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson. + +Nel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned. + +Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile. +- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson. +- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato. + +## Auto-audit: source flags e 7 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- **L1 hard constraint**: nessun "sempre" o "solo" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati. +- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent. +- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator. +- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella. +- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo. +- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo. +- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` +- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md` diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ed8bb771520492abfdf940e1bb2300d2ac53cd1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# Agent Report - Boundary Denominator Prescan +**Date**: 2026-05-09 14:09 +**Piano**: 103 +**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. +**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim. +- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste. +- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer. + +## Contaminazione cognitiva +- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`. +- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale. +- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro. + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`. +- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`. +- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like. +- Stati: + - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`. + - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`). + - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente. + - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run. +- Transfer: + - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente. + - `blank`: osservabile locale presente ma null assente. + - `falls`: osservabile assente o null rotto. + +## Results + +Indice globale: + +| measure | value | +|---|---:| +| rows | 13 | +| source GUE | 8 | +| source Poisson | 5 | +| transfers | 8 | +| blank | 5 | +| falls | 0 | +| complete | 5 | +| contaminated | 3 | +| absent | 5 | + +Tabella prescan: + +| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer | +|---|---|---|---:|---|---|---| +| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank | +| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers | +| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank | +| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers | +| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank | +| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers | +| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | +| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers | +| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank | +| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers | +| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | + +## Key Findings +1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe. +2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. +3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata. +4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga. +5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico. + +## Verdict +**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson. + +Nel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned. + +Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile. +- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson. +- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato. + +## Auto-audit: source flags e 7 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- **L1 hard constraint**: nessun "sempre" o "solo" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati. +- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent. +- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator. +- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella. +- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo. +- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo. +- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` +- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md` diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Report scritto. Prima di chiudere, controllo il contenuto appena depositato e cerco se esiste un falsifier/valutatore locale rapido da usare sul report. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260509_1409.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Boundary Denominator Prescan **Date**: 2026-05-09 14:09 **Piano**: 103 **Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE **verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. **observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso. ## Respiro fuori-tempo - **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim. - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare. - **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim. - **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta. - **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste. - **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer. ## Contaminazione cognitiva - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`. - **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale. - **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`. ## Claim Under Test > Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro. ## Experiment Design - Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`. - Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`. - Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. - Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like. - Stati: - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`. - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`). - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente. - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run. - Transfer: - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente. - `blank`: osservabile locale presente ma null assente. - `falls`: osservabile assente o null rotto. ## Results Indice globale: | measure | value | |---|---:| | rows | 13 | | source GUE | 8 | | source Poisson | 5 | | transfers | 8 | | blank | 5 | | falls | 0 | | complete | 5 | | contaminated | 3 | | absent | 5 | Tabella prescan: | domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer | |---|---|---|---:|---|---|---| | ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | | pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank | | numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers | | zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank | | logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers | | string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank | | random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers | | cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | | percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | | coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers | | reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank | | brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers | | logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | ## Key Findings 1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe. 2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. 3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata. 4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga. 5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico. ## Verdict **PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson. Nel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned. Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile. - **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson. - **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null. ## Consecutio Il prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato. ## Auto-audit: source flags e 7 lenti - **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. - **L1 hard constraint**: nessun "sempre" o "solo" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati. - **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent. - **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator. - **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella. - **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo. - **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo. - **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori. - Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. ## Files - Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` - Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md` exec /bin/bash -lc "rg -n \"lab_falsifier|falsifier|valutatore|agent_.*md\" tools -g '*.py' | head -80" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/bicono_projection.py:23: python bicono_projection.py --file path/to/agent_report.md tools/dipartimento.py:762: - agent_*.md: sezioni "Key Findings" + "Verdict" (sessioni interattive) tools/dipartimento.py:999: # - contraddizione (FAIL): A2 confine + A4 modus + C2 falsifier tools/dipartimento.py:1212: # L'agent_.md è scritto prima di questo step (cycle integratore tools/dipartimento.py:1217: agent_files = sorted(reports_dir.glob('agent_*.md'), tools/dipartimento.py:1577: # — ogni cycle ripartiva dalla direzione del valutatore precedente, mai tools/validate_tension_mapping.py:105: for rp in REPORTS_DIR.glob('agent_*.md'): tools/exp_blank_shell_polarity_gate.py:172: "tools/data/reports/agent_20260507_1938.md: QGE triadic deposit face", tools/lab_valutatore.py:3:lab_valutatore.py — Decisore della traiettoria post-ciclo. tools/lab_valutatore.py:6:si e' appena concluso; il valutatore DECIDE dove va la traiettoria del tools/lab_valutatore.py:20:- OTHER: free-form — il valutatore puo' immaginare azioni che non abbiamo tools/lab_valutatore.py:26: valutatore_log.jsonl, MA non eseguite automaticamente. L'operatore vede tools/lab_valutatore.py:34: python3 lab_valutatore.py # log-only, ultimo run tools/lab_valutatore.py:35: python3 lab_valutatore.py --run TS # run specifico tools/lab_valutatore.py:36: python3 lab_valutatore.py --dry-run # print prompt, no LLM tools/lab_valutatore.py:37: python3 lab_valutatore.py --execute # ATTIVA azioni (Approve) tools/lab_valutatore.py:57:VALUTATORE_LOG = DATA / "valutatore_log.jsonl" tools/lab_valutatore.py:67:# Telos — ancoraggio esplicito del valutatore al fine del lab. tools/lab_valutatore.py:70:# via modello D-ND). Il valutatore DECIDE traiettoria — la traiettoria ha tools/lab_valutatore.py:232: """Assemble what the valutatore reads — v2 full awareness: telos + model + cimitero + site + parallel lab + current cycle + trajectory.""" tools/lab_valutatore.py:256: report_md = REPORTS / f"agent_{ts}.md" tools/lab_valutatore.py:324: # === SEZIONE 8: TRAIETTORIA (decisioni precedenti valutatore) === tools/lab_valutatore.py:327: parts.append("## TRAIETTORIA — Decisioni valutatore ultimi 3 cicli\n") tools/lab_valutatore.py:417:def run_valutatore(ts: str, dry_run: bool = False, execute: bool = False) -> tuple[int, dict | None]: tools/lab_valutatore.py:418: """Run the valutatore. Returns (exit_code, decision_dict).""" tools/lab_valutatore.py:446: print("valutatore: empty output from chain", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:455: print(f"valutatore: chain failed: {e}", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:465: print(f"valutatore: chain error: {e}", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:491: print(f"valutatore: output non-JSON: {e}", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:505: print(f"valutatore: decision missing 'decision' field", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:534: print(f"valutatore: decision={decision.get('decision')} confidence={decision.get('confidence','?')} " tools/lab_valutatore.py:541: print(f"valutatore: call failed: {e}", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:553: """Append a line to valutatore_log.jsonl.""" tools/lab_valutatore.py:559: print(f"valutatore: log append failed: {e}", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:604: crystal_file = DATA / "valutatore_crystallize.md" tools/lab_valutatore.py:628: backup = DATA / f"seme_backup_valutatore_{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json" tools/lab_valutatore.py:638: esc_file = DATA / "valutatore_escalations.md" tools/lab_valutatore.py:667: print("valutatore: no health file — run lab_autopsy.py first", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:675: print("valutatore: no run_timestamp in health", file=sys.stderr) tools/lab_valutatore.py:678: rc, _ = run_valutatore(ts, dry_run=args.dry_run, execute=args.execute) tools/build_lab_graph.py:61: reports = sorted(glob.glob(str(DATA / 'reports' / 'agent_*.md')), tools/build_lab_graph.py:558: 'falsifier_coherent': validation.get('falsifier_coherent'), tools/build_lab_graph.py:937: # step 5 (gateato dal falsifier counter-pole). Rimosso shutil.copy tools/lab_autopsy.py:246: "to tools/data/reports/agent_{TS}.md as final step." tools/lab_autopsy.py:306: report_md = REPORTS / f"agent_{ts}.md" tools/exp_blank_to_source_hinge.py:204: "tools/data/reports/agent_20260507_1751.md: G as QG blank + GE real_sourcing hinge", tools/lab_affinatore.py:47: report_md = REPORTS / f"agent_{ts}.md" tools/extract_cognitive_enzymes.py:91: "falsifier", "veritas", "aeternitas", "pvi", "halo", "bias", tools/extract_cognitive_enzymes.py:110: "lab", "cycle", "ciclo", "seme", "report", "falsifier", tools/extract_cognitive_enzymes.py:114: "repair", "riparazione", "regressivo", "falsifier", "veritas", tools/lab_veritas.py:8:- V_a TELEMETRICA: assertions ratio + falsifier flag penalty + report tools/lab_veritas.py:33:FALSIFIER_DIR = DATA_DIR / "reports" # falsifier_.json in reports/ tools/lab_veritas.py:80: candidate = FALSIFIER_DIR / f"falsifier_{cycle_ts}.json" tools/lab_veritas.py:84: fal_path = _find_latest(FALSIFIER_DIR, "falsifier_*.json") tools/lab_veritas.py:95: falsifier_penalty = max(0.0, 1.0 - (n_high * 0.5 + n_medium * 0.2 + n_low * 0.05)) tools/lab_veritas.py:96: components["falsifier_penalty"] = falsifier_penalty tools/lab_veritas.py:128: vals = [components["assertions_ratio"], falsifier_penalty, tools/lab_veritas.py:213: candidate = REPORTS_DIR / f"agent_{cycle_ts}.md" tools/lab_veritas.py:217: agent_report = _find_latest(REPORTS_DIR, "agent_2026*.md") tools/lab_veritas.py:219: # extract from filename agent_.md tools/lab_veritas.py:220: m = re.match(r"agent_(\d{8}_\d{4,6})\.md", agent_report.name) tools/lab_autological_repair.py:4:The Lab already has producer/critic surfaces: falsifier, aeternitas, veritas, tools/lab_autological_repair.py:5:valutatore, loop_guard and session_log. This tool does not add a new quality tools/lab_autological_repair.py:35:VALUTATORE_LOG = DATA_DIR / "valutatore_log.jsonl" tools/lab_autological_repair.py:107: path = REPORTS_DIR / f"agent_{cycle_ts}.md" tools/lab_autological_repair.py:116: for path in REPORTS_DIR.glob("agent_*.md"): tools/lab_autological_repair.py:117: m = re.match(r"agent_(\d{8}_\d{4,6})\.md$", path.name) tools/lab_autological_repair.py:193:def _flag_summary(falsifier: dict[str, Any]) -> tuple[dict[str, int], list[dict[str, Any]]]: tools/lab_autological_repair.py:194: flags = falsifier.get("flags") or [] tools/lab_autological_repair.py:218: falsifier_path = REPORTS_DIR / f"falsifier_{cycle_ts}.json" tools/lab_autological_repair.py:219: falsifier = _read_json(falsifier_path) tools/lab_autological_repair.py:220: counts, flags = _flag_summary(falsifier) tools/lab_autological_repair.py:247: "falsifier": { tools/lab_autological_repair.py:248: "path": str(falsifier_path) if falsifier_path.exists() else None, tools/lab_autological_repair.py:249: "exists": falsifier_path.exists(), tools/lab_autological_repair.py:250: "coherent": falsifier.get("coherent"), tools/lab_autological_repair.py:251: "summary": _clean(falsifier.get("summary"), 500), tools/lab_autological_repair.py:269: "valutatore": { tools/lab_autological_repair.py:309: val_decision = str(signals["valutatore"].get("decision") or "") tools/lab_autological_repair.py:310: val_confidence = str(signals["valutatore"].get("confidence") or "") exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_boundary_denominator_prescan.py tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json tools/data/reports/agent_20260509_1409.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json ?? tools/data/reports/agent_20260509_1409.md ?? tools/exp_boundary_denominator_prescan.py diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ed8bb771520492abfdf940e1bb2300d2ac53cd1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# Agent Report - Boundary Denominator Prescan +**Date**: 2026-05-09 14:09 +**Piano**: 103 +**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. +**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim. +- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste. +- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer. + +## Contaminazione cognitiva +- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`. +- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale. +- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro. + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`. +- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`. +- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like. +- Stati: + - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`. + - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`). + - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente. + - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run. +- Transfer: + - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente. + - `blank`: osservabile locale presente ma null assente. + - `falls`: osservabile assente o null rotto. + +## Results + +Indice globale: + +| measure | value | +|---|---:| +| rows | 13 | +| source GUE | 8 | +| source Poisson | 5 | +| transfers | 8 | +| blank | 5 | +| falls | 0 | +| complete | 5 | +| contaminated | 3 | +| absent | 5 | + +Tabella prescan: + +| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer | +|---|---|---|---:|---|---|---| +| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank | +| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers | +| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank | +| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers | +| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank | +| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers | +| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | +| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers | +| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank | +| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers | +| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | + +## Key Findings +1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe. +2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. +3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata. +4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga. +5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico. + +## Verdict +**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson. + +Nel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned. + +Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile. +- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson. +- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato. + +## Auto-audit: source flags e 7 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- **L1 hard constraint**: nessun "sempre" o "solo" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati. +- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent. +- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator. +- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella. +- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo. +- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo. +- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` +- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md` diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc "sed -n '200,290p' tools/lab_veritas.py && sed -n '1,90p' tools/lab_veritas.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: return "COLLASSO" return "SOSPENSIONE" def main() -> int: ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__.split("\n")[0]) ap.add_argument("--cycle-ts", help="Timestamp del cycle (default: ultimo report)") ap.add_argument("--mode", choices=["warn", "hard"], default="warn") args = ap.parse_args() cycle_ts = args.cycle_ts agent_report = None if cycle_ts: candidate = REPORTS_DIR / f"agent_{cycle_ts}.md" if candidate.exists(): agent_report = candidate if agent_report is None: agent_report = _find_latest(REPORTS_DIR, "agent_2026*.md") if agent_report and not cycle_ts: # extract from filename agent_.md m = re.match(r"agent_(\d{8}_\d{4,6})\.md", agent_report.name) if m: cycle_ts = m.group(1) v_a, comp_a = _compute_v_a(cycle_ts, agent_report) v_b, comp_b = _compute_v_b(cycle_ts) v_c, comp_c = _compute_v_c(agent_report) weights = {"V_a": 0.4, "V_b": 0.3, "V_c": 0.3} rho = v_a * weights["V_a"] + v_b * weights["V_b"] + v_c * weights["V_c"] rho = max(0.0, min(1.0, rho)) band = _decision_band(rho) result = { "ts": datetime.now(timezone.utc).isoformat(), "cycle_ref": cycle_ts, "lab": "MM_D-ND_physics", "rho": round(rho, 4), "decision_band": band, "vectors": { "V_a_telemetrica": round(v_a, 4), "V_b_logico_storica": round(v_b, 4), "V_c_conferma_ambientale": round(v_c, 4), }, "weights": weights, "components": {"V_a": comp_a, "V_b": comp_b, "V_c": comp_c}, "thresholds": { "SCARTO": f"rho < {THRESHOLD_SCARTO}", "SOSPENSIONE": f"{THRESHOLD_SCARTO} <= rho < {THRESHOLD_COLLASSO}", "COLLASSO": f"rho >= {THRESHOLD_COLLASSO}", }, } VERITAS_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) ts_str = datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y%m%d_%H%M%S") out_path = VERITAS_DIR / f"veritas_{ts_str}.json" try: out_path.write_text(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False, default=str)) except OSError: out_path = None print(f"[veritas] rho={rho:.3f} → {band} · V_a={v_a:.3f} V_b={v_b:.3f} V_c={v_c:.3f}") if out_path: print(f"[veritas] log: {out_path}") if args.mode == "hard" and band == "SCARTO": return 1 return 0 if __name__ == "__main__": raise SystemExit(main()) #!/usr/bin/env python3 """lab_veritas.py — ρ ∈ [0,1] termometro qualità del cycle MM_D-ND. Port adattato della mega skill veritas-sys + del modulo D-ND_LAB core/veritas_score.py (commit 9d46567) al lab fisico cron 03:30. Aggrega 3 vettori indipendenti su Indice di Realtà ρ ∈ [0,1]: - V_a TELEMETRICA: assertions ratio + falsifier flag penalty + report size + bicono coerenza - V_b LOGICO-STORICA: aeternitas P0/P1/P5 + direzione cambiata - V_c CONFERMA AMBIENTALE: report sezioni + tools menzionati ρ = V_a × 0.4 + V_b × 0.3 + V_c × 0.3 → SCARTO/SOSPENSIONE/COLLASSO Wire in lab_agent.sh dopo step 12.5 (aeternitas). Output: data/veritas/veritas_.json (modalità warn). """ from __future__ import annotations import argparse import json import re from datetime import datetime, timezone from pathlib import Path from typing import Any TOOLS_DIR = Path(__file__).resolve().parent DATA_DIR = TOOLS_DIR / "data" SEED_PATH = DATA_DIR / "seme.json" REPORTS_DIR = DATA_DIR / "reports" FALSIFIER_DIR = DATA_DIR / "reports" # falsifier_.json in reports/ BICONI_DIR = DATA_DIR / "biconi" AETERNITAS_DIR = DATA_DIR / "aeternitas" ASSERTIONS_PATH = DATA_DIR / "asserzioni.json" VERITAS_DIR = DATA_DIR / "veritas" THRESHOLD_SCARTO = 0.4 THRESHOLD_COLLASSO = 0.9 def _find_latest(dir_path: Path, pattern: str) -> Path | None: if not dir_path.exists(): return None files = sorted(dir_path.glob(pattern)) return files[-1] if files else None def _compute_v_a(cycle_ts: str | None, agent_report: Path | None) -> tuple[float, dict[str, Any]]: components: dict[str, Any] = {} # Assertions ratio (MM_D-ND: leggi da seme.json:verifica field) n_pass = n_total = 0 if SEED_PATH.exists(): try: seme = json.loads(SEED_PATH.read_text()) ver = seme.get("verifica", {}) or {} n_pass = int(ver.get("pass", 0)) n_total = int(ver.get("total", 0)) except Exception: pass # Fallback: try standalone asserzioni.json (legacy / future) if n_total == 0 and ASSERTIONS_PATH.exists(): try: data = json.loads(ASSERTIONS_PATH.read_text()) results = data.get("results") or data.get("asserzioni") or data if isinstance(results, list): n_total = len(results) n_pass = sum(1 for r in results if isinstance(r, dict) and r.get("status") == "PASS") except Exception: pass components["assertions_n_pass"] = n_pass components["assertions_n_total"] = n_total components["assertions_ratio"] = n_pass / n_total if n_total else 0.5 # Falsifier flag penalty fal_path = None if cycle_ts: candidate = FALSIFIER_DIR / f"falsifier_{cycle_ts}.json" if candidate.exists(): fal_path = candidate if fal_path is None: fal_path = _find_latest(FALSIFIER_DIR, "falsifier_*.json") flags = [] if fal_path and fal_path.exists(): try: f = json.loads(fal_path.read_text()) flags = f.get("flags", []) or [] except Exception: diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ed8bb771520492abfdf940e1bb2300d2ac53cd1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# Agent Report - Boundary Denominator Prescan +**Date**: 2026-05-09 14:09 +**Piano**: 103 +**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. +**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim. +- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste. +- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer. + +## Contaminazione cognitiva +- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`. +- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale. +- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro. + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`. +- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`. +- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like. +- Stati: + - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`. + - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`). + - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente. + - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run. +- Transfer: + - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente. + - `blank`: osservabile locale presente ma null assente. + - `falls`: osservabile assente o null rotto. + +## Results + +Indice globale: + +| measure | value | +|---|---:| +| rows | 13 | +| source GUE | 8 | +| source Poisson | 5 | +| transfers | 8 | +| blank | 5 | +| falls | 0 | +| complete | 5 | +| contaminated | 3 | +| absent | 5 | + +Tabella prescan: + +| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer | +|---|---|---|---:|---|---|---| +| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank | +| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers | +| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank | +| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers | +| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank | +| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers | +| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | +| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers | +| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank | +| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers | +| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | + +## Key Findings +1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe. +2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. +3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata. +4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga. +5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico. + +## Verdict +**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson. + +Nel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned. + +Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile. +- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson. +- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato. + +## Auto-audit: source flags e 7 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- **L1 hard constraint**: nessun "sempre" o "solo" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati. +- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent. +- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator. +- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella. +- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo. +- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo. +- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` +- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md` diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Esperimento eseguito e report scritto. Creati: - [tools/exp_boundary_denominator_prescan.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py) - [tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json) - [tools/data/reports/agent_20260509_1409.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md) Esito verificato: `denominator_state` trasferisce su `8/13` righe del perimetro BOUNDARY con null shuffle disponibile, e resta blank su `5/13` righe senza contro-perimetro row-aligned. Nessun nuovo fit `V_c` eseguito. Verifiche: - `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` - `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` - API paid env assenti: `ANTHROPIC_API_KEY` / `OPENAI_API_KEY` non presenti. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ed8bb771520492abfdf940e1bb2300d2ac53cd1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# Agent Report - Boundary Denominator Prescan +**Date**: 2026-05-09 14:09 +**Piano**: 103 +**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. +**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim. +- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste. +- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer. + +## Contaminazione cognitiva +- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`. +- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale. +- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro. + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`. +- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`. +- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like. +- Stati: + - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`. + - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`). + - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente. + - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run. +- Transfer: + - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente. + - `blank`: osservabile locale presente ma null assente. + - `falls`: osservabile assente o null rotto. + +## Results + +Indice globale: + +| measure | value | +|---|---:| +| rows | 13 | +| source GUE | 8 | +| source Poisson | 5 | +| transfers | 8 | +| blank | 5 | +| falls | 0 | +| complete | 5 | +| contaminated | 3 | +| absent | 5 | + +Tabella prescan: + +| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer | +|---|---|---|---:|---|---|---| +| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank | +| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers | +| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank | +| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers | +| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank | +| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers | +| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers | +| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | +| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers | +| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank | +| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers | +| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | + +## Key Findings +1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe. +2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. +3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata. +4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga. +5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico. + +## Verdict +**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson. + +Nel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned. + +Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile. +- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson. +- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato. + +## Auto-audit: source flags e 7 lenti +- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. +- **L1 hard constraint**: nessun "sempre" o "solo" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati. +- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent. +- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator. +- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella. +- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo. +- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo. +- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` +- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md` diff --git a/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e63f6d60637ec700b7c95936bfd33f54fa0f942 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py @@ -0,0 +1,210 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +exp_boundary_denominator_prescan.py + +Boundary-oriented prescan for transferring the `denominator_state` gate beyond +V_c. The unit under test is not the GUE/Poisson label. The unit is the +domain/window row before a structural claim is allowed to use its observable. + +Input deposits: +- tools/data/autoricerca_journal.json: base 13-domain GUE/Poisson perimeter. +- tools/data/boundary_shuffle_audit.json: available shuffle/null support. + +Output: +- one row per base domain/window with source type, denominator_state, + excluded_mass, observable, null/surrogate, and transfer verdict. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import math +from pathlib import Path +from typing import Any + + +DEFAULT_DOMAIN_KEY = { + "numeri_primi": "primes", + "random_matrix": "gue", + "logistica_biforcazione": "logistic", + "ising_2d": "ising_2d", + "cellular_automata": "cell_auto", + "brownian_motion": "brownian", + "percolation": "percolation", + "coupled_oscillators": "coupled_osc", +} + + +def is_base_cycle(value: Any) -> bool: + if isinstance(value, int): + return 1 <= value <= 13 + if isinstance(value, float): + return value.is_integer() and 1 <= int(value) <= 13 + return False + + +def finite_number(value: Any) -> bool: + return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) + + +def load_json(path: Path) -> Any: + with path.open() as f: + return json.load(f) + + +def source_type(spacing: str | None) -> str: + if spacing == "GUE-like": + return "GUE" + if spacing == "Poisson-like": + return "Poisson" + if spacing: + return spacing + return "absent" + + +def null_label(null_row: dict[str, Any] | None) -> str: + if not null_row: + return "absent" + z = null_row.get("z_score") + if finite_number(z): + return f"shuffle z={float(z):.2f}; class_change={bool(null_row.get('class_changes'))}" + return "shuffle present; z absent" + + +def classify_denominator(row: dict[str, Any], null_row: dict[str, Any] | None) -> tuple[str, float, str]: + observable_defined = finite_number(row.get("spacing_r")) and row.get("spacing") in { + "GUE-like", + "Poisson-like", + } + if not observable_defined: + return "absent", 1.0, "falls" + + if null_row is None: + return "absent", 1.0, "blank" + + n_gaps = null_row.get("n_gaps") + z = null_row.get("z_score") + has_null = finite_number(n_gaps) and finite_number(z) + if not has_null: + return "broken", 1.0, "falls" + + excluded_mass = 0.0 + state = "complete" + if int(n_gaps) < 500: + state = "contaminated" + excluded_mass = 1.0 - (float(n_gaps) / 500.0) + + return state, max(0.0, excluded_mass), "transfers" + + +def build_rows(autoricerca: list[dict[str, Any]], shuffle_audit: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]: + base_rows = [row for row in autoricerca if is_base_cycle(row.get("ciclo"))] + base_rows.sort(key=lambda row: int(row["ciclo"])) + null_domains = shuffle_audit.get("domains", {}) + + rows = [] + for row in base_rows: + domain = row.get("dominio", "") + null_key = DEFAULT_DOMAIN_KEY.get(domain, domain) + null_row = null_domains.get(null_key) + denominator_state, excluded_mass, transfer = classify_denominator(row, null_row) + rows.append( + { + "domain_window": f"{domain}:cycle_{int(row['ciclo'])}", + "domain": domain, + "cycle": int(row["ciclo"]), + "source_domain_type": source_type(row.get("spacing")), + "denominator_state": denominator_state, + "excluded_mass": round(excluded_mass, 6), + "observable": { + "name": "spacing_r", + "defined": finite_number(row.get("spacing_r")), + "value": row.get("spacing_r"), + "label": row.get("spacing"), + "n_points": row.get("n_punti"), + }, + "null_surrogate": { + "name": "shuffle_r_statistic", + "status": null_label(null_row), + "domain_key": null_key if null_row else None, + "n_gaps": null_row.get("n_gaps") if null_row else None, + "r_shuffled_mean": null_row.get("r_shuffled_mean") if null_row else None, + "z_score": null_row.get("z_score") if null_row else None, + "class_changes": null_row.get("class_changes") if null_row else None, + }, + "transfer": transfer, + } + ) + return rows + + +def summarize(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: + by_transfer: dict[str, int] = {} + by_state: dict[str, int] = {} + by_type: dict[str, int] = {} + for row in rows: + by_transfer[row["transfer"]] = by_transfer.get(row["transfer"], 0) + 1 + by_state[row["denominator_state"]] = by_state.get(row["denominator_state"], 0) + 1 + by_type[row["source_domain_type"]] = by_type.get(row["source_domain_type"], 0) + 1 + return { + "n_rows": len(rows), + "by_transfer": by_transfer, + "by_denominator_state": by_state, + "by_source_domain_type": by_type, + "transfer_scope": [ + row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "transfers" + ], + "blank_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "blank"], + "falls_scope": [row["domain_window"] for row in rows if row["transfer"] == "falls"], + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + autoricerca = load_json(Path(args.autoricerca)) + shuffle_audit = load_json(Path(args.shuffle_audit)) + rows = build_rows(autoricerca, shuffle_audit) + output = { + "experiment": "boundary_denominator_prescan", + "question": "Does denominator_state transfer beyond V_c on the 8 GUE / 5 Poisson boundary perimeter?", + "perimeter": "base autoricerca cycles 1..13: 8 GUE-like, 5 Poisson-like", + "observable_contract": { + "claim": "denominator_state gate transfer beyond V_c", + "observable": "spacing_r label row with shuffle/null availability", + "operator": "row-aligned domain/window prescan", + "null": "boundary_shuffle_audit shuffle r-statistic when present", + "non_possible": "claiming transfer where null/surrogate is absent", + }, + "summary": summarize(rows), + "rows": rows, + } + + out_path = Path(args.out) + out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with out_path.open("w") as f: + json.dump(output, f, indent=2) + + print(f"wrote={out_path}") + print(f"rows={output['summary']['n_rows']}") + print(f"by_transfer={output['summary']['by_transfer']}") + print(f"by_denominator_state={output['summary']['by_denominator_state']}") + for row in rows: + print( + f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t" + f"{row['denominator_state']}\t{row['excluded_mass']:.3f}\t" + f"{row['transfer']}\t{row['null_surrogate']['status']}" + ) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--autoricerca", default="tools/data/autoricerca_journal.json") + parser.add_argument("--shuffle-audit", default="tools/data/boundary_shuffle_audit.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 107,074 Esperimento eseguito e report scritto. Creati: - [tools/exp_boundary_denominator_prescan.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_denominator_prescan.py) - [tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json) - [tools/data/reports/agent_20260509_1409.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_1409.md) Esito verificato: `denominator_state` trasferisce su `8/13` righe del perimetro BOUNDARY con null shuffle disponibile, e resta blank su `5/13` righe senza contro-perimetro row-aligned. Nessun nuovo fit `V_c` eseguito. Verifiche: - `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` - `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json` - API paid env assenti: `ANTHROPIC_API_KEY` / `OPENAI_API_KEY` non presenti.