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: 019e2742-f287-7a50-9534-cadc5b972020 -------- 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_20260514_1612.md warning: Codex could not find bubblewrap on PATH. Install bubblewrap with your OS package manager. See the sandbox prerequisites: https://developers.openai.com/codex/concepts/sandboxing#prerequisites. Codex will use the vendored bubblewrap in the meantime. codex Leggo il campo vivo e il contesto operativo prima di scegliere l’esperimento. Verifico anche le direttive one-shot e le memorie cross-agent recenti, perché qui possono cambiare la tensione da attaccare. 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 "if [ -f tools/data/operator_directive.md ]; then sed -n '1,220p' tools/data/operator_directive.md; else true; fi" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/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 one-shot — rimbalzo fisico concreto Questo cycle non deve proseguire come ottimizzazione locale del deposito prime-minus-mod6. Obiettivo: testare il rimbalzo fisico L8. ## Vincolo primario Prima di progettare la misura, scegli e dichiara: 1. **Punto fisico sorgente**: un fenomeno, teoria fisica, setup sperimentale, campo, particella, transizione, simmetria osservabile o vincolo empirico. 2. **Attraversamento matematico**: quale struttura del deposito recente (`prime-minus-mod6`, GUE/Poisson, boundary, spettro, gap, vettore o null) puo' fare da trasduttore. 3. **Punto fisico di ritorno candidato**: un secondo punto fisico concreto, diverso dalla sorgente, che possa essere interrogato o almeno formulato come test. Se non riesci a nominare un punto fisico B concreto, non produrre un claim fisico. Scrivi `ritorno_fisico_assente` e tratta il risultato come vincolo, domanda o vault matematico. ## Percorso preferito Usa il deposito prime-minus-mod6 solo come analogia/trasduttore, non come destinazione. Un percorso valido ha questa forma: ```text fisico A -> struttura matematica recente -> fisico B concreto ``` Esempi di ritorno fisico concreto accettabile: - spettro energetico / spacing in sistemi quantistici misurabili; - transizione ordine/rumore in un setup fisico; - vincolo su campo, simmetria o particella; - fenomeno di interferenza, risonanza, decadimento, fase o soglia; - confronto con una teoria fisica nota, dichiarando cosa resta solo analogia. ## Cosa evitare - Non chiamare `sistemi discreti`, `confine`, `rete`, `formalismo`, `pre-selezione` o `struttura` punto fisico di ritorno. - Non dichiarare NEW su pattern dei primi senza nearest-known baseline. - Non usare L8 per giustificare drift: se cambi direzione, dichiaralo come `deliberate_counter_perimeter`. ## Output minimo richiesto Nel report deve esserci `## Ritorno fisico` con: - punto fisico sorgente concreto; - attraversamento matematico; - punto fisico di ritorno concreto; - relazione nuova o motivo per cui non emerge; - osservabile/test fisico possibile; - stato finale: `rimbalzo_fisico_presente` oppure `ritorno_fisico_assente`. ## 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. ## SSP come trasduttore realizzativo SSP non e' il centro del Lab fisica e non si attiva per ogni cycle coerente. Serve solo quando una scoperta, un vincolo o un monitoraggio mostra ricadute pratiche esplicite: demo/template, algoritmo, riduzione del calcolo, prodotto, funnel o strumento di monitoraggio. Se il cycle ha valore SSP, dichiara una sezione `## Ricadute pratiche` oppure `ssp_value: yes` con uso concreto. Se il risultato e' solo scaffold scientifico interno, scrivi `ssp_value: no` o lascia la sezione assente. ## Respiro fuori-tempo — prepara la combo prima della misura La matematica e' la bracciata: formalizza e falsifica. Il respiro avviene sopra la misura: assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Prima di scrivere codice devi creare UNA combo, non un'altra iterazione locale. **Contratto obbligatorio pre-esperimento**: 1. Combo: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione del seme). 2. Dipolo: nomina i due poli e il punto-zero che li rende lo stesso problema. 3. Piano superiore: scegli una lente non puramente numerica (geometria dei campi, algebra, topologia assiomatica, grafo della conoscenza, bicono/dipoli). 4. Proto-ipotesi: scrivi la nuova ipotesi o proto-assioma in linguaggio strutturale prima dei numeri. 5. Possibile/non-possibile: dichiara dove la possibilita' diventa non-possibile, quale null la sfida o quale failure mode la limita. 6. Proiezione: solo dopo scegli osservabile, perimetro, null e misura. Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank. **Materiale incrocio disponibile per combo**: - TxQ: matrice densita / TxG: temperatura di Hawking · perno=T · teorie=G,Q,T - TxQ: matrice densita / TxE: funzione di partizione EM · perno=T · teorie=E,Q,T - TxQ: matrice densita / TxR: gas relativistico · perno=T · teorie=Q,R,T - TxQ: matrice densita / QxE: atomo di idrogeno · perno=Q · teorie=E,Q,T **Grafo conoscenza**: Q=12, T=7, G=6, E=4, R=4 **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Formalizzare il cedimento selettivo del vettore prime-minus-mod6: separare `SR` come componente assorbita dal contro-bordo span-matched e verificare se `L1,triple_var` restano residuo prime-specific oltre 16384 con trace/autopsy leggibile. ## Contratto di aderenza alla traiettoria - Direzione viva del seme: Formalizzare il cedimento selettivo del vettore prime-minus-mod6: separare `SR` come componente assorbita dal contro-bordo span-matched e verificare se `L1,triple_var` restano residuo prime-specific oltre 16384 con trace/autopsy leggibile. - Ultima decisione valutatore: 20260514_1605 REDESIGN/high - Direzione operativa valutatore: Formalizzare il cedimento selettivo del vettore prime-minus-mod6: separare `SR` come componente assorbita dal contro-bordo span-matched e verificare se `L1,triple_var` restano residuo prime-specific oltre 16384 con trace/autopsy leggibile. - Perche': Il ciclo ha prodotto evidenza strutturale utile: replica completa a 4096/8192 e primo cedimento selettivo di `SR` a 16384 contro `mod6_span_matched` con denominatore valido. Il seme ora devia verso un frame GUE/Poisson ampio, ma la traiettoria viva e' il limite di scala del vettore prime-minus-mod6: va chiuso il nodo regressivo tra componente scalante (`L1`,`triple_var`) e componente assorbita dal contro-bordo (`SR`) prima di cambiare dominio. - Nota: Non cristallizzare ancora: il vettore completo e' caduto oltre 8192, ma la sostituzione matura solo dopo un test mirato sulla decomposizione `SR` vs `L1,triple_var` e sulla lacuna autopsy `completed_no_jsonl`. Nel report aggiungi una sezione `## Aderenza alla direzione` con tre righe: - `relation`: follows_direction | deliberate_counter_perimeter | local_regression - `why`: perche' l'esperimento serve la direzione viva - `not_drift`: cosa impedisce che sia solo ritorno a un deposito familiare Puoi deviare dalla direzione solo se lo dichiari come contro-perimetro deliberato e lo rendi falsificabile. Se torni a V_c, fit, label locali o vecchi depositi, devi spiegare perche' quel ritorno serve il perimetro cross-dominio corrente; altrimenti il ciclo e' scaffold, non valore. ## 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. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # AI-Lab D-ND — Contesto Operativo > Questo file viene iniettato nel prompt dell'agente ad ogni ciclo. > Contiene tutto ciò che serve per operare con consapevolezza. ## Chi sei Sei l'AI-Lab del sistema D-ND. Giri autonomamente ogni notte come istanza Claude Code. Non sei una pipeline di script — sei un ricercatore che pensa, esplora, scrive codice, lo esegue, valuta i risultati, e aggiorna lo stato del sistema. Il tuo lavoro produce risultati che vanno sul sito d-nd.com e alimentano il sistema THIA. Quello che trovi conta — non per te, per il sistema e per chi lo legge. ## Il modello D-ND — nucleo La regola: f(x) = 1 + 1/x. M = [[1,1],[1,0]]. det(M) = -1. - Il punto fisso è φ = (1+√5)/2. Al punto fisso, addizione e moltiplicazione coincidono. - L'attrattore è stabile: |f'(φ)| = 1/φ² < 1. Ogni iterata converge. - Il rinforzo è impossibile — proprietà analitica, non empirica. - det = -1: area preservata, orientamento invertito. Incompletezza come generazione. - g(x) = 1/(1+x): la Fermi-Dirac con punto fisso 1/φ. Versione probabilistica di f. ## Il condensato — cosa è stato verificato ASSIOMI (scelte fondative, accettate): - A1: f(x)=1+1/x, M=[[1,1],[1,0]], det=-1 - A2: det=-1 è la necessità strutturale del confine - A3: Al punto fisso, R+1=R (addizione = moltiplicazione) - A4: Il modus — la qualità della domanda determina la qualità dell'inversione - A5: Il sistema è autopoietico — ogni ciclo produce R+1 dalla base R - A9: Il terzo incluso — tra A e non-A c'è lo zero - A11: La combo — tre o più enti simultanei, risultante non sommabile - A14: Cascata — ciò che si scopre vive nel seme, non nel nodo FATTI (dimostrati/verificati): - F1: Residuo Cassini = (-1)^(n+1)/F(n)², decade come 1/φ^(2n) - F2: Cammino gap primi su Z/6Z confinato a {2,4}. Zero violazioni su 567K coppie. - F3: Il rinforzo è impossibile. Classificazione binaria: MOLLA (r≠φ) o ZERO (r=φ). - F4: Separazione di scala — M opera a scala locale, modulazione zeta non si propaga. - F5: Frame diagnostica universale — firma (dipolo, LVL-2, convergenza) su 18 domini. - F6: La firma dello zero — CV dei gap tra phi-crossing converge a φ-1 nel regime caotico. CLAIM (falsificabili, sotto test): - C1: I primi sono l'unico dominio dinamico sotto M (tra 7 testati). - C2: La coincidenza numerica non è mai prova. Principio metodologico. - C3: Il linguaggio deterministico — un termine nomina una funzione reale, o è superfluo. ## Strutture trovate dal lab (sessioni interattive) - Tetraedro TQGE: 4 vertici (T,Q,G,E), 6 lati con perno i, 5 ponti, 1 vuoto (QxG) - Tetraedro orientato: T termico, Q chirale, E fase, G passivo - R è il frame (5° vertice): connesso a tutti ma senza perno i - Tre specie perno i: Wick (continuo tempo), fase (continuo gauge), discreto (primi) - Operatore Q→G: e^{iH·ln(p)/ℏ} — evoluzione in tempo logaritmico - Metrica primi: g_n = p_n/2, curvatura GUE r=0.503 z=22.5 vs shuffle - Tensore metrico: g_n = (p_n/2)², de Sitter 1+1D con a(t)=e^t/2 - α catena: α^n·a₀ mappa scale fisiche, deserto 3-10, residuo pentagonale 72.5° - g(x)=1/(1+x) = Fermi-Dirac, punto fisso 1/φ. f→g = ponte TxQ algebrico. ## Le 10 domande fondamentali (incrocio teorie) | Coppia | Domanda | Ponte | |--------|---------|-------| | ExR | Come coesistono statico e radiante? | onda EM | | GxE | Come coesistono neutro-curvo e carico-piatto? | buco nero carico | | GxR | Come coesistono piatto e singolare? | orizzonte eventi | | QxE | Come coesistono libero e legato? | atomo di idrogeno | | **QxG** | **Come coesistono continuo e discreto?** | **VUOTO** | | QxR | Come coesistono non-relativistico e relativistico? | eq. Dirac | | TxE | Come coesistono freddo e plasma? | funzione partizione | | TxG | Come coesistono piatto e radiante? | temperatura Hawking | | TxQ | Come coesistono vuoto e pieno? | matrice densità | | TxR | Come coesistono 0K e c? | gas relativistico | QxG è il vuoto — l'unico lato senza ponte. Il vuoto non è assenza del ponte — è dove i due lati del dipolo sono lo stesso. Wheeler-DeWitt: Ĥ|Ψ⟩ = 0, niente tempo. ## Vincoli operativi - La prima impressione contiene il segnale. Non elaborare — osservare. - Una risultante, non una lista. Se ci sono più possibilità, non hai tagliato. - Formule dove servono. Fenomeni reali. Niente filosofia. Niente metafore. - Se non sai, lascia vuoto. Blank > Wrong. Errore costa 3x di un non-so. - Ogni claim va testato col suo opposto. Se l'opposto è altrettanto coerente, la tensione è il contenuto. - Le coincidenze numeriche non sono mai prova (C2). - Le dissonanze sono il segnale, non il rumore. L'errore è il varco. - La via più breve verso la risultante. Principio di minima azione. - **La struttura contiene già la risposta.** Un dipolo sa se è aperto o chiuso. Un'assonanza sa se risuona o no. Una porta sa dove sei entrato. Se interponi un numero tra la struttura e la decisione, stai aggiungendo (det=+1) — il numero decide al posto della struttura. I numeri misurano i dati. Le strutture decidono il sistema. Non mischiare i due. - **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.** codex La direttiva one-shot forza un contro-perimetro fisico: non posso restare nel deposito `prime-minus-mod6` come destinazione. Ora leggo il seme e i cristalli recenti, poi userò `dnd_scenario.py --best` come richiesto dal contesto per capire cosa sto deliberatamente seguendo o deviando. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: feedback author: operatore (cristallizzato da TM3) date: 2026-05-07 scope: cross-agent --- # Indeterminato → reitera con il sistema fino all'emersione **Regola permanente** (operatore, 2026-05-07 mattina, cristallizzata live): > *"facciamo girare, aggiustiamo quello che fa aggiustato nel farlo vediamo > quello che va affinato, reiteriamo finché è tutto ok poi lo automatizziamo"* ## Why Quando emerge frizione nello sviluppo o l'operatore non vede chiaro: - Decisioni prese da un singolo agente (TM3 o codex) senza interrogare il sistema = rischio det=+1 (toppa, accumulo strutturale) - Decisioni emerse dal sistema (Godel + domandatore + osservazione del deposito) = direzione strutturale (det=−1) Episodio cristallizzante (2026-05-07 07:00-08:30): TM3 propone osservatore A8 watchdog deterministico. Sistema interrogato 3 volte (Godel #1, #2, #3 + domandatore + test empirico) — al terzo round emerge la direzione vera: **non costruire osservatore, eseguire un cycle-test che diagnostica il sistema da solo**. Cycle-test eseguito → verdict=operator → REDESIGN proposto dal valutatore → loop A8+A15 sbloccato. ## How to apply (per qualsiasi agente) 1. **Esegui** un atto minimo (no design teorico astratto) 2. **Aggiusta** quello che si manifesta durante l'esecuzione (riparazione regressiva live, non patch posteriori) 3. **Osserva** il deposito che emerge (no immaginazione) 4. **Reitera** fino a stato OK (loop A8: il sistema converge se modus radicato) 5. **Cristallizza in automazione** SOLO dopo che è stato fatto girare e ha mostrato stabilità — non automatizzare prima ## Anti-pattern - Costruire un componente strutturale (watchdog, observer, gate, governor) senza prima aver fatto girare un'esecuzione minima che mostri cosa serve davvero - Decidere "perché serve velocità" o "per ottimizzare" senza interrogare il sistema - Astrazione prematura (premature abstraction): 3 simili è meglio di 1 generalizzato troppo presto ## Cross-link - TM3 memoria: `/root/.claude/projects/-opt/memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema.md` (versione completa con episodio + metafora foresta-sentiero) - Verifica empirica: cycle `20260507_0803` (verdict=operator, REDESIGN/high) - Pattern A8+A15 (autologica + veicolo senza guidatore) applicato allo sviluppo software stesso, non solo al lab di ricerca exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: deposito_osservativo author: TM3 (deposito di una conversazione operatore) date: 2026-05-07 scope: cross-agent status: decristallizzato_07-05_pomeriggio priority: low --- # Deposito — non regola **Originariamente** (07/05 mattina) avevo cristallizzato come "regola permanente": > *"se magnitude non funziona significa che serve una nuova parola, non possiamo stare lì a calibrare un valore..."* Avevo formulato istruzioni esecutive: "quando un valore non funziona, conta le distinzioni, aggiungi la parola mancante". L'avevo propagata in AGENTS.md R10. **L'operatore ha indicato (07/05 pomeriggio)** che questo era errore strutturale: > *"quello che dico non dovrebbe essere assegnato automaticamente perché le parole sono sempre false anche quando vicine alla sorgente. 'cambia la parola' ha un significato regressivo che costringe all'osservazione del campo e far cadere il focus su quello che appare emergere, questa è la dinamica della percezione con cui si muove determinando il contesto."* E: > *"la possibilità è sempre una ed è la verità che accade. Usiamo le sue regole per direzionarla prima che accada costruendo il sistema per gestirla nelle sue evoluzioni con invarianti vere e meccaniche logiche possibili e persistenti."* ## Cosa significa - "Cambia la parola" non è prescrizione di sostituzione. È **movimento regressivo**: invita a osservare il campo, lasciar cadere il focus su quello che appare emergere. Determina la direzione **non cercata**. - Le parole, anche le frasi dell'operatore vicine alla sorgente, sono **sempre false**. Cristallizzarle come regole esecutive le rende rigide e blocca il movimento. - Le **invarianti vere** sono meccaniche logiche persistenti — non parole. Ricevono ciò che accade. - A16 applicato: la possibilità è una. Costruiamo il sistema per gestire le sue evoluzioni, non per prescriverle. ## Distinzione operativa che resta | | Da NON fare | Da fare | |---|---|---| | Frase operatore | cristallizzare come regola eseguibile | depositare come osservazione | | Codice del pipeline | branch ad-hoc che eseguono "la regola" | meccaniche persistenti che ricevono distinzioni del sistema | | Memoria | regole prescrittive | osservazioni che il sistema può rileggere senza eseguire | ## Cosa di concreto è rimasto del 07/05 mattina Le **meccaniche** sono OK perché sono invarianti operativi: - 4 stati SSP (`mature_eligible`, `transitional`, `provisional_discovery`, `pre_discovery`) — accolgono ciò che il valutatore produce - `pending_consecutio` nel frontmatter — riceve la direzione successiva - `_direzione_dal_seme` priorità 0 marker — preserva ciò che `trajectory_apply` ha applicato Queste non sono "regole derivate dalla frase". Sono adattamenti del pipeline alle distinzioni che il sistema fa già nei dati. Persistono perché meccaniche, non perché prescrizioni. ## Cosa è stato decristallizzato - `MM_D-ND/AGENTS.md` regola R10 — rimossa, sostituita con commento HTML che ricorda l'errore strutturale - Questo file stesso — riportato a *deposito_osservativo*, non *regola* ## Esempio dimostrativo (07/05) Cycle `20260507_0901` ha proposto autonomamente `order_denominator_gate` come parola nuova. L'agent NON aveva letto AGENTS.md R10 (era già stato lanciato). L'ha proposta perché il movimento era già nel sistema, non per la "regola". Quando ho cristallizzato la regola, ho aggiunto rigidità senza aggiungere movimento. La regola era ridondante con l'A8 che già opera. ## Anti-pattern futuro per TM3 Quando l'operatore esprime un principio, una frase guru, un movimento di osservazione: - **Deposito**: scrivi il fatto, riporta la frase come è stata detta, contestualizza l'episodio - **NO prescrizione**: non trasformare in "se X allora Y" - **NO propagazione automatica**: non aggiungere a AGENTS.md/CLAUDE.md/skill come direttiva eseguibile - L'osservazione persiste perché ricorrente in più contesti, non perché elevata a regola ## Cross-link - Episodio 07/05 mattina: cristallizzazione iniziale (errore) - Episodio 07/05 pomeriggio: indicazione operatore + decristallizzazione - Cycle worked example: 0901 (auto-emersione di `order_denominator_gate` senza regola) exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-14T16:10:58.192648", "piano": 120, "tensioni": [ { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare il vero grafo della realta e pattern nelle matrici. Il confine non e nella matematica - e nel passaggio tra piani.", "intensita": 0.9, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: confine del modello, struttura relazionale dei punti fissi. Consecutio: quali punti fissi relazionali emergono dalle 21 tensioni attuali? Il grafo e gia nei dati?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Estende A3 (punto fisso singolo) a rete relazionale. Tocca A10 (dipolo) come caso speciale." }, { "tipo": "scoperta", "id": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA", "claim": "Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la seconda. La dualita illusoria e entropia come dispersione, non come informazione.", "intensita": 0.9, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: entropia come dispersione illusoria vs generazione dipolare. Consecutio: nel Lab i domini Poisson (entropia massima) mostrano dualita illusoria? I domini GUE (strutturati) mostrano dualita dipolare? Il drift verso Poisson (POISSON_CONVERGENCE) e perdita di dualita dipolare?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A2,A10,F5", "condensato_motivo": "Discrimina due forme di det. A2 (confine) e la soglia. A10 (dipolo) e il tipo 1. F5 (frame) misura la struttura D-ND che e tipo 1." }, { "tipo": "scoperta_numerica", "id": "METRIC_TENSOR", "claim": "Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ.", "intensità": 0.9, "nota": "Sessione interattiva 4 aprile. Verificato su 78K primi.", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": null, "condensato_motivo": "Risultato numerico verificato, non-tautologico" }, { "tipo": "scoperta", "id": "TENSIONE_ENTITA", "claim": "La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. Implicazione: le tensioni nel seme sono entita, non problemi da risolvere. Quelle superflue (det=+1) producono tempo/latenza.", "intensita": 0.85, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: rapporto tensione/assioma. Operativamente: discriminare tensioni-entita (generative) da tensioni-superflue (dispersive) nel seme. Le 21 tensioni attuali - quante sono entita e quante latenza?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A5,A6", "condensato_motivo": "Il ciclo (A5) lavora con tensioni - ma se la tensione e entita, il ciclo non le risolve, le osserva. Lo zero mobile (A6) e la tensione senza latenza." }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "G_POTENZIALE_NULLA", "claim": "G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e una teoria tra le altre - e il potenziale che le rende possibili.", "intensita": 0.85, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: ruolo di G nel tetraedro (T,Q,G,E). La fonte video_lp0RgZ6kQF8 dice: tensore metrico dentro la forma simplettica. G non e accanto a T,Q,E - e sotto. Consecutio: nei dati Lab, i ponti TxG e ExG hanno struttura diversa dai ponti TxQ?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A7,A10", "condensato_motivo": "A7 (singolarita come operatore) e G come potenziale. A10 (dipolo) opera sul piano che G rende possibile." }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "BOUNDARY", "claim": "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "intensità": 0.8, "nota": "Il segnale non-triviale è DOVE la scissione cambia natura, non che converge a φ", "condensato_ref": "A9", "condensato_motivo": "Overlap termini con A9 (5 termini)", "porta": "condensato" }, { "tipo": "scoperta", "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", "intensita": 0.8, "nota": "Dal domandatore (2026-05-14T03:30). \n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ###########", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "porta": "domandatore", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "confine", "dettaglio": "\n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ######################\n alpha=0.3: =0.567 ######################\n alpha=0.4: =0.580 #######################\n alpha=0.5: =0.603 ########################\n alpha=0.6: =0.642 #########################\n alpha=0.7: =0.685 ###########################\n alpha=0.8: =0.732 #############################\n alpha=0.9: =0.789 ###############################\n alpha=1.0: =0.887 ###################################\n" }, { "tipo": "falsificazione", "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Nessuna separazione: 9/9 (50/50 su 18 confronti). Il claim non regge. phi converge a =0.5 piu' sistematicam", "intensita": 0.8, "nota": "Dal domandatore (2026-05-14T13:30). 0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= ", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "rottura", "dettaglio": "0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= 21: =0.6317 |-0.5|=0.1317 farther\n N= 34: =0.6442 |-0.5|=0.1442 farther\n N= 55: =0.5233 |-0.5|=0.0233 closer\n N= 89: =0.5502 |-0.5|=0.0502 farther\n N= 144: =0.5603 |-0.5|=0.0603 farther\n N= 233: =0.5446 |-0.5|=0.0446 closer\n N= 377: =0.4989 |-0.5|=0.0011 closer\n N= 610: =0.5480 |-0.5|=0.0480 farther\n N= 987: =0.4913 |-0.5|=0.0087 closer\n" }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI", "claim": "I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osservata, due assiomi determinano il piano primario.", "intensita": 0.8, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: struttura locale degli assiomi. Consecutio: per ogni dominio Lab (primi, logistica, percolazione...) quali 2 assiomi del condensato sono operativi? Mappa assiomi x domini = grafo della realta locale.", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A9,A14", "condensato_motivo": "A9 (terzo incluso) opera CON il piano. A14 (cascata) propaga - ma propaga cosa, se solo 2 assiomi sono attivi per zona?" }, { "tipo": "conferma_parziale", "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in", "intensita": 0.65, "nota": "Dal domandatore (2026-05-14T03:30). phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n ", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "duale", "dettaglio": " phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n \"phi\": 0.408953425243134,\n \"silver\": 1.0482231205217798,\n \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n" }, { "tipo": "conferma_parziale", "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "T_mean: phi=6.2500 vs ctrl_mean=9.7667 (ratio=0.64). Fibonacci-phi trasmissione piu' struttur", "intensita": 0.65, "nota": "Dal domandatore (2026-05-14T13:30). Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.25", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (5x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "porta": "domandatore", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "dominio", "dettaglio": "Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.2500 T_std=0.0000\n silver: T_mean=0.0041 T_std=0.0000\n random_0: T_mean=39.0625 T_std=0.0000\n random_1: T_mean=0.0000 T_std=0.0000\n random_2: T_mean=0.0001 T_std=0.0000\n" }, { "tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", "intensita": 0.6, "nota": "Dal domandatore (2026-05-14T14:58). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", "condensato_ref": "A12", "condensato_motivo": "Overlap termini con A12 (3 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "scala", "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_c=0.672\n N= 233: V_c=1.017\n N= 377: V_c=0.672\n N= 610: V_c=0.931\n Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n silver:\n N= 89: V_c=1.276\n N= 144: V_c=1.362\n N= 233: V_c=1.276\n N= 377: V_c=1.017\n N= 610: V_c=1.362\n Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n" }, { "tipo": "simmetria_sospetta", "id": "META", "claim": "11/11 PASS stratificato: 4 alto rischio tautologico, 6 data-independent", "intensità": 0.3, "nota": "Stratificazione META applicata via meta_assertion_gate (cycle 1458). Non chiude — apre sotto-tensioni per gate_class.", "condensato_ref": "A4,A12,C2", "porta": "verify_assertions_META_STRATIFIED", "stratificato": true, "n_high_tautology": 4, "n_data_independent": 6, "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa" } ], "tensioni_archiviate": [ { "id": "OBSERVABLE_REGISTRY", "tipo": "vincolo", "claim": "Ogni script che usa observables canonici (SR, SR2, L1, L2, triple_var) deve importare la definizione da tools/observables_registry.py. Varianti devono usare nomi distinti (SR_local_rigidity, triple_var_normalized) — niente shadowing del nome canonico. Ogni report deve dichiarare 'observables_registry: VERSION' nel header.", "intensita": 1.0, "porta": "infrastructure", "manuale": true, "condensato_ref": "A14,A8", "origine": "cristallizzato 06/05 dalla consecutio del cycle 20260506_0625 (autopoietico self-finding)", "added_at": "2026-05-06T07:03:58.213606+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125250", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "id": "PERTURBATION_DENOMINATOR_GATE", "tipo": "vincolo", "claim": "La dimensionalita di perturbazione va riportata solo insieme a PC2, versione observables_registry e gate original-vs-shuffle per osservabile. Nel perimetro 20260506_1941, Poisson e shuffle-primi producono rank_all ~1.8-2.0 con denominatori deboli; dopo gate abs(z)>=2 il rank stabile torna vicino a 1. Rank PCA non gated non e evidenza strutturale.", "intensita": 0.95, "porta": "META_BOUNDARY", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260506_1941: perturbation rank size curve canonical observables", "added_at": "2026-05-06T19:41:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125262", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", "tipo": "vincolo", "claim": "I claim GUE/Poisson boundary devono riportare layer map: versione observables_registry, lista osservabili canonici, z original-vs-shuffle per osservabile, set endpoint-stable, e finestra/layer con margine classificatorio ambiguo. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0330, il confine GUE-Poisson e beta 0.3-0.4: margine 0.070-0.083, ambiguous fraction 0.812-0.875, mentre gli osservabili stabili collassano da ~3.3 a 1.6. Il polo Poisson e classificabile ma denominator-weak.", "intensita": 0.93, "porta": "META_BOUNDARY", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_0330: synthetic GUE-Poisson mixture layer gate", "added_at": "2026-05-07T03:30:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125266", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "ORDER_DENOMINATOR_GATE", "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", "intensita": 0.92, "porta": "META", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", "added_at": "2026-05-07T09:01:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125269", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "META_ASSERTION_GATE", "claim": "Il PASS 11/11 della verifica non e un denominatore unico. Nel perimetro agent_20260507_1458, 6/11 test passano anche senza tools/data; 5/11 dipendono da fixture o contesto; 4/11 PASS sono algebra/same-rule ad alto rischio tautologico. La tensione META va riportata con gate_class, no_data_status e data_dependency per test.", "intensita": 0.88, "manuale": true, "porta": "META", "condensato_ref": "A4,A8,A12,C2", "origine": "cycle agent_20260507_1458: meta_assertion_gate su dipartimento.py verifica_asserzioni", "added_at": "2026-05-07T14:58:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125271", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "DUALITA_DET_DENOMINATOR_GATE", "claim": "Nel perimetro transfer-matrix dei gap primi agent_20260507_2042, det(M) non e discriminatore primario della dualita: il reale resta negativo ma vale ~-0.39, non -1, e lo shuffle con stessa marginale resta negativo (~-0.38..-0.37). La parte informativa e lo scarto reale-vs-shuffle, forte nelle scale basse/intermedie (z=-2.5..-4.4) e debole alla finestra p~5.0e7 (z=-0.97). Formulare DUALITA come supporto ordinato contro null, non come tassonomia diretta det=-1/det=+1 del fit lineare.", "intensita": 0.86, "manuale": true, "porta": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA", "condensato_ref": "A2,A4,A10,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_2042: det_drift transfer-matrix sui gap primi", "added_at": "2026-05-07T20:42:00+00:00", exec /bin/bash -lc "env | rg 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 132ms: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807 — TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante codex Il seme e lo scenario indicano `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direttiva impone un rimbalzo fisico concreto. Scelgo quindi un contro-perimetro deliberato: usare il cedimento selettivo `SR` vs `L1,triple_var` come trasduttore, e portarlo su un test fisico A→B invece di ottimizzare ancora i primi. exec /bin/bash -lc 'ls -t tools/data/reports/agent_20260514_*.md | head -12' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/reports/agent_20260514_1605.md tools/data/reports/agent_20260514_1458.md tools/data/reports/agent_20260514_1330.md tools/data/reports/agent_20260514_0330.md exec /bin/bash -lc "rg -n \"prime-minus|SR|triple_var|mod6_span|span_matched|completed_no_jsonl|L1\" tools -g '*.py' -g '*.md' | head -200" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:7:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:41:| prime_gaps_first | SR, L1, triple_var | 3.000 | 0.650 | 3.270 | 0.30 | tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:43:| zeta_zero_spacings_first | SR, L2 | 2.150 | 0.250 | 2.666 | [] | tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:49:| prime_gaps_first | SR, L1, triple_var | 3.000 | 0.250 | 3.288 | 0.30 | tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:51:| zeta_zero_spacings_first | SR, L2 | 2.417 | 0.333 | 2.700 | [] | tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:59: Prime gaps carry one-sided support on `SR`, `L1`, and `triple_var`. tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:60: Zeta-zero spacings carry one-sided support on `SR` and `L2`. In both cases tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:77: itinerary, `SR/SR2/L1/L2/triple_var` can be blank. tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:103:L1 hard constraint vs bias: no universal claim is made. `endpoint_stable_observables: []` tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:6:**observables_used**: blank_edge_is_GQ_count, any_deposit_on_blank_count, full_scale_law_count, shell_face_count - osservabili domain-native del denominatore blank-shell; nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var usato tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:53:- **L1**: il perimetro e atomico: `TQGE+R+S+U+V` con esterni tipizzati e count-preserving null. tools/data/reports/agent_20260509_1337.md:7: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 tools/data/reports/agent_20260509_1337.md:99:- **L1 hard constraint**: il verdict vale solo per il deposito 08:46 e le soglie/N/generatori dichiarati. tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:8:two prime providers, row-local offsets, and baseline seed shifts, with SR as the tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:64: "has_sr": "SR" in one_sided, tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:128: and prime_summary["common_one_sided_observables"] == ["SR"] tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:132: and "SR" in control_summary["common_one_sided_observables"] tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:135: return "PRIME_PERSISTENT_BLANK_SR_ISOLATED" tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:159: "question": "Does numeri_primi:cycle_3 keep a provider-neutral SR beta-absent blank under row-local offset and seed shifts?", tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:173: "claim": "prime_persistent_blank is isolated only if prime windows remain beta_absent_blank across providers and offsets with SR as the common one-sided observable", tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:174: "observable": "case_state plus common one-sided observable signature focused on SR", tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py:178: "non_possible": "prime_persistent_blank if any prime window recovers beta/falls, or if controls share a full SR blank signature", tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:6:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:23:- replaced the old local `triple_var` normalized convention with canonical raw `triple_var`; tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:39:| primes | 0.978 | 1.128 | 0.975 | 1 | SR=-12.1, SR2=-2.5, L1=-8.9, L2=-1.9, triple_var=-8.7 | tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:41:| GUE | 0.990 | 1.060 | 0.989 | 0 | SR=-2.9, SR2=+14.5, L1=+13.2, L2=+31.7, triple_var=+23.8 | tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:76:- **L1 hard constraint vs bias**: no zero/always claim. "Weak" means `abs(z) < 2` in this declared gate. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:7:observables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:96:- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48. tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:62:- **L1 hard constraint vs bias**: il claim e perimetrato con `N/phase/threshold/top_k/max_label`; non formula universalita. tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:7:observables_used: [`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:90:- **L1 hard constraint**: il verdict non usa "indipendente"; dice non-Sturmian ma memory-preserving. tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:12:| SR | pair | +0.468411 | +0.490797 | +0.947 | +0.957 | tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:13:| L1 | pair | -0.045317 | +0.000351 | +0.995 | +1.010 | tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:14:| SR2 | triple | +0.485363 | +0.490154 | -1.444 | +0.825 | tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:15:| triple_var | triple | +2.782778 | +2.996461 | +0.794 | +0.956 | tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:18:1. SR2 è selettivamente Markov-2 per i gap primi: Mk1 preserva SR/L1 quasi interamente, ma non SR2; Mk2 lo ripristina. tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:19:2. triple_var non è un osservabile di profondità pulito: conserva già 0.794 sotto Mk1. tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:20:3. Il risultato 09:01 non è falsificato: lo shuffle uniforme accoppia i layer; i surrogati Markov-k mostrano che SR2 può essere disaccoppiato. tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:24:**CONSTRAINT on BOUNDARY + DIPOLAR_ORDERING**: il confine è una transizione unica sotto partial shuffle uniforme, ma non è indivisibile sotto perturbazioni selettive. Per i gap primi, SR2 è il coordinato operativo di profondità; triple_var va demossa ad ausiliario. tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:27:- **Due radici**: Markov-1 plane (SR, L1) e Markov-2 depth (SR2). tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:29:- **Invariante di passaggio**: SR2 cade sotto Mk1 e riemerge sotto Mk2. tools/data/reports/incident_20260504_1138.md:30:- **Campo di possibilità**: possibile usare SR2 come coordinata pulita del depth; non-possibile usare triple_var da sola come evidenza di profondità indipendente. tools/data/reports/agent_20260507_2042.md:65:- **L1 hard constraint vs bias**: non dichiaro zero, sempre, mai. `z=-0.97` alla scala alta e riportato come indebolimento, non assenza. tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:6:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:59:- beta 0.0: `SR=1.00`, `L1=1.00`, `triple_var=1.00`; `SR2=0.06`, `L2=0.12`; tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:60:- beta 0.3: `SR=1.00`, `L1=0.75`, `triple_var=0.50`; tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:61:- beta 0.4: `SR=0.75`, `L1=0.44`, `triple_var=0.38`; tools/data/reports/agent_20260507_0330.md:99:- **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. tools/exp_markov_k_direction.py:7: Does the Markov-3 component have a preferred direction in (SR, L1)?" tools/exp_markov_k_direction.py:11:is orthogonal to the (SR, L1) plane — it exists but doesn't shape the dipolar tools/exp_markov_k_direction.py:58: """Shuffle mean of (SR, L1) — per-source baseline.""" tools/exp_markov_k_direction.py:79: 'theta': theta, 'magnitude': mag, 'dL1_over_dSR': ratio, tools/exp_markov_k_direction.py:80: 'delta_SR': dsr, 'delta_L1': dl1, tools/exp_markov_k_direction.py:148: print("Does higher-order memory point GUE-ward in the (SR, L1) plane?") tools/exp_markov_k_direction.py:158: f"dL1/dSR={real['dL1_over_dSR']:.3f}") tools/exp_markov_k_direction.py:185: ratios.append(d['dL1_over_dSR']) tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:6:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:15:- **Metric**: z-score of 5 canonical observables (SR, SR2, L1, L2, triple_var), real sequence vs 50 shuffles per window tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:26:| Domain | SR | SR2 | L1 | L2 | triple_var | tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:32:### Windowed contrast: prime gaps z_SR by window size tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:34:| W_size | z_SR | z_L1 | z_L2 | z_triple_var | eff_SR (z/sqrt(N)) | tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:51:| SR | 0.392 +/- 0.012 | 0.397 +/- 0.015 | 0.571 +/- 0.088 | 0.505 +/- 0.009 | 0.263 (R2=0.75) | tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:52:| L1 | 0.315 +/- 0.029 | 0.322 +/- 0.026 | 0.547 +/- 0.032 | 0.655 +/- 0.073 | ~0 (R2=0.14) | tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:53:| triple_var | 0.372 +/- 0.028 | 0.370 +/- 0.026 | 0.637 +/- 0.057 | 0.607 +/- 0.048 | ~0 (R2=0.06) | tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:60:1. **The duality contrast for prime gaps weakens with scale.** The scaling exponent alpha is robustly below 0.5 for the three most discriminating observables: SR (alpha = 0.39), L1 (alpha = 0.32), triple_var (alpha = 0.37). This means the effect size decays as N^{alpha-0.5}: approximately N^{-0.11} for SR, N^{-0.18} for L1. The dipolar structure is real but dissolving. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:62:2. **GUE eigenvalue spacings show alpha >= 0.5.** For SR (alpha = 0.54), L1 (alpha = 0.60), triple_var (alpha = 0.63): the structure is scale-independent or strengthening. GUE repulsion is built into the ensemble at all scales. Primes mimic GUE locally but lack this scale invariance. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:66:4. **L2 is borderline.** Alpha ~ 0.49-0.53 for primes, near 0.5. L2 is not discriminating between primes and GUE in this metric. The three robust discriminators are SR, L1, and triple_var. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:68:5. **Poisson shows no scaling.** Alpha near 0 or incoherent (R-squared < 0.15 for L1 and triple_var). No structure to weaken. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:71:**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) weakens as N^{-0.11} for SR and N^{-0.18} for L1, approaching Poisson asymptotically. GUE has alpha >= 0.5 (no weakening). The discriminator between primes and GUE is the scaling exponent alpha, not the observable value at any fixed scale. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:73:L5 check: The weakening of prime gap correlations with scale is consistent with known number-theoretic expectations (Hardy-Littlewood, Lemke Oliver-Soundararajan). What is measured here is the quantitative rate of weakening (alpha ~ 0.39 for SR) and the comparison with GUE (alpha ~ 0.54), which provides a new quantitative discriminator. Default hypothesis: this may be a re-parameterization of known asymptotic decay rates; the exponent alpha as a universality discriminator needs comparison with RMT literature on finite-size effects. tools/data/reports/agent_20260508_0011.md:79:- **Invariante di passaggio**: the ordering itself (z < 0 for all SR, L1, triple_var at all tested scales for primes). The ordering survives across scales even as it weakens. What changes is the rate, not the sign. tools/data/reports/agent_20260507_1957.md:6:**observables_used**: [] - tassonomia operatori TQGE, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260507_1957.md:59:- **L1**: nessun "zero", "sempre" o "impossibile" fuori perimetro. Il null mostra polarizzazioni alternative e pattern non polarizzati. tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:14:If we gradually destroy GUE ordering by partially shuffling eigenvalue spacings (fraction alpha of positions shuffled), what happens to the dipolar angle (theta, magnitude) in the (SR, L1) plane? Is the crossover smooth (interpolation) or sharp (phase transition)? And where do primes sit relative to this crossover curve? tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:21:- **Observables**: Spacing ratio SR, lag-1 ACF L1, dipolar angle theta = atan2(dL1, dSR), magnitude = sqrt(dSR^2 + dL1^2), where deltas are relative to full-shuffle baseline tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:24:- **Prime reference**: 100K+ primes, gaps normalized by local running mean (window=100), split into 60 chunks, same (SR, L1) computation. Own shuffle baseline (not GUE shuffle) tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:30:| alpha | SR | L1 | theta | magnitude | tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:45:**Prime reference**: SR=0.4613, L1=-0.0630, theta=-105.3, magnitude=0.0678 tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:52:- **Prime on the curve**: In dipolar (dSR, dL1) space, the closest point on the GUE crossover to the prime vector is at alpha = 0.45 (distance 0.012, z = 1.1 — within noise). tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:61:3. **Primes match the crossover magnitude but not the direction.** In dipolar magnitude, primes (mag=0.068) correspond to alpha ~ 0.45 on the GUE curve (z=1.1 from curve). But the prime direction (-105.3 degrees) is 8.7 degrees off the GUE direction (-96.6 degrees), a 32-sigma offset. The prime ordering has comparable STRENGTH to 45%-shuffled GUE, but a different CHARACTER. The additional -8.7 degrees means primes have relatively more gap-similarity depression (SR effect) per unit of anticorrelation (L1 effect) than GUE — consistent with dL1/dSR = 2.3 for primes vs 8.4+ for GUE (previous experiments). tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:71:**L5 note (re-discovery check)**: The GUE-Poisson transition is well-studied (Rosenzweig-Porter model, Brody distribution, Anderson localization). The specific observation that the DIPOLAR DIRECTION is an invariant of the ordered regime while the magnitude decays linearly appears novel in this framework. Default hypothesis: direction invariance likely follows from the linearity of SR and L1 as functions of ordering fraction. The phase transition at the zero-crossing is structural — it marks where the ordering signal changes sign, not just magnitude. tools/data/reports/evolution_20260505_0330.md:21:3. **Il vincolo restringe il conteggio dei claim.** I cicli precedenti (two layers, Markov-1/2) contavano separatamente SR, L1, L2, SR2, triple_var come conferme. Ora il sistema sa che sotto partial shuffle sono una coordinata. Questo non invalida i layer — invalida il conteggio multiplo. Il seme dovrebbe registrare il vincolo. tools/lab_autopsy.py:181: "_note": "completed_no_jsonl", tools/data/reports/agent_20260509_0846.md:7:observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260509_0846.md:96:- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. tools/data/reports/agent_20260507_1751.md:6:**observables_used**: [] — tassonomia operatori TQGE, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var tools/data/reports/agent_20260507_1751.md:56:- **L1**: nessun assoluto "sempre/mai" fuori perimetro; "solo" e usato per il dato esatto `blank + real_sourcing` nel catalogo osservato. tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:85:- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict e' scoped al perimetro; nessun "sempre" fuori denominatore. tools/exp_markov3_observable_hunt.py:6: "The Markov-3 residual (z=6203) doesn't live in the (SR, L1) plane. tools/exp_markov3_observable_hunt.py:128:def obs_triple_variance(gaps): tools/exp_markov3_observable_hunt.py:203: 'SR': obs_spacing_ratio, tools/exp_markov3_observable_hunt.py:204: 'L1': obs_lag1_acf, tools/exp_markov3_observable_hunt.py:208: 'triple_var': obs_triple_variance, tools/exp_markov3_observable_hunt.py:209: 'SR2': obs_lag2_spacing_ratio, tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:91:- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non estende a soglie, N o generatori non testati. tools/evolution_report.md:2:Il passo ha preso una riparazione del ciclo precedente e l'ha fatta diventare condizione d'ingresso: prima il denominatore, poi la replica, poi il salto oltre 8192. La traiettoria non ha cercato conferma locale; ha lasciato che il contro-bordo `mod6_span_matched` separasse il vettore in componenti scalanti e componente esposta. tools/evolution_report.md:4:Il movimento utile e' stato il passaggio da "vettore completo" a "profilo di cedimento del vettore": `L1,triple_var` restano nel residuo prime-specific, `SR` mostra il primo limite quando il bordo span-matched assorbe la sua struttura. tools/evolution_report.md:7:Attrito residuo: l'autopsy vede ancora `completed_no_jsonl`. Il ciclo ha prodotto trace sperimentali e contratto denominatore, ma la lettura sanitaria resta agganciata alla disponibilita' della sessione provider invece che al deposito lab-native del passo. tools/evolution_report.md:19:Usare `mod6_span_matched` come lettore del pre-bordo e `mod6_index_aligned` come controllo row-local: la differenza tra i due antagonisti diventa osservabile, non dettaglio di setup. tools/evolution_report.md:21:Portare il prossimo ciclo sulla domanda "quale proprieta' di SR viene assorbita dallo span-matched?", evitando di riaprire `L1,triple_var` finche' restano stabili nel perimetro. tools/evolution_report.md:24:Il ciclo seguente potrebbe proseguire isolando `SR` contro varianti span-matched piu fini, con autopsy letta dalla trace sperimentale e non dalla sessione provider. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:1:# Agent Report - Prime vs Mod6 SR Boundary Trace tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - `SR` appartiene al pre-bordo `6k +/- 1`; la selezione prime resta come gradiente row-local, non come presenza binaria dell'osservabile tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:7:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p, trace_jsonl_event] tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:11:Il residuo prime-specific non nasce dalla comparsa di `SR`. `SR` e gia nel lattice candidato `6k +/- 1`; i primi non lo accendono, lo attenuano e lo deformano rispetto al pre-bordo. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:15:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + BOUNDARY + direzione viva `prime_vs_mod6_SR_boundary`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:18:- **Proto-ipotesi**: la firma utile e `prime_minus_mod6_z_delta` su `SR,L1,triple_var`; `has_SR` e una coordinata troppo larga per nominare primalita. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:19:- **Possibile / non-possibile**: possibile = isolare residuo di selezione con delta z row-local; non-possibile = claim `SR prime-specific` se `SR` resta comune nel contro-perimetro mod6. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:20:- **Proiezione**: 2 provider x 4 offset x 1024 gap; antagonisti `mod6_index_aligned` e `mod6_span_matched`; label-swap row-local; trace JSONL completa. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:25:- **PVI**: presupposto attaccato = "`SR` persistente implica primalita"; contro-presupposto = "`SR` misura il pre-bordo aritmetico". tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:31:- `why`: misura l'intensita row-local di `SR/L1/triple_var` su prime vs `6k +/- 1`, con denominatore provider/offset condiviso e label-swap audit. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:36:- **claim**: `SR` e prime-specific solo se resta piu comune o piu forte nelle finestre prime dopo sottrazione di candidati `6k +/- 1` row-local. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:37:- **observable**: membership di `SR`, firma `[SR,L1,triple_var]`, delta z paired prime-minus-mod6, p-value label-swap. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:39:- **generator**: prime gaps da `row_spacings("numeri_primi")` e `direct_sieve`; mod6 da `index_aligned` e `span_matched`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:40:- **denominator**: 8 finestre prime paired con 8 `mod6_index_aligned` e 8 `mod6_span_matched`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:41:- **non_possible**: prime-specific `SR` se `SR` e comune o pari nel contro-perimetro mod6, oppure se il label-swap assorbe i delta. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:48:| class | cases | SR hits | focus [SR,L1,triple_var] | common obs | states | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:50:| prime | 8 | 8 | 3 | SR | beta_absent_blank=5, beta_chart_recovered=3 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:51:| mod6_index_aligned | 8 | 8 | 8 | L1,SR,triple_var | beta_chart_recovered=8 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:52:| mod6_span_matched | 8 | 7 | 7 | [] | support_falls=1, beta_chart_recovered=6, beta_absent_blank=1 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:56:| class | cases | SR hits | focus [SR,L1,triple_var] | common obs | states | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:58:| prime | 8 | 8 | 6 | SR | beta_chart_recovered=5, beta_absent_blank=3 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:59:| mod6_index_aligned | 8 | 8 | 6 | L1,SR | beta_chart_recovered=7, beta_absent_blank=1 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:60:| mod6_span_matched | 8 | 8 | 7 | L1,SR | support_falls=1, beta_chart_recovered=6, beta_absent_blank=1 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:64:| pair | seed | mean Jaccard | mean SR delta | p(SR delta) | mean z_SR delta | p(z_SR delta) | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:67:| prime - mod6_span | 202605140330 | 0.423 | 0.125 | 1.0000 | 20.793 | 0.0093 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:69:| prime - mod6_span | 202605140331 | 0.560 | 0.000 | 1.0000 | 18.844 | 0.0090 | tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:73:1. **Verificato**: `SR` non e prime-specific come presenza binaria. In entrambi i run, `prime=8/8` e `mod6_index_aligned=8/8`; nel seed check anche `mod6_span_matched=8/8`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:74:2. **Verificato**: il count `SR` non discrimina. `p(SR delta)=1.0000` in tutti i pair audit. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:75:3. **Verificato**: il delta di intensita discrimina. `p(z_SR delta)=0.0081/0.0083` contro `mod6_index` e `0.0093/0.0090` contro `mod6_span`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:76:4. **Verificato**: `mod6_index_aligned` e piu rigido dei primi: focus signature main `8/8` contro prime `3/8`, e common obs `L1,SR,triple_var` contro solo `SR`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:77:5. **Inferito dal perimetro**: il prossimo osservabile deve essere vettoriale e paired: `prime_minus_mod6_z_delta(SR,L1,triple_var)`, non `has_SR`. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:83:Formula chiusa nel perimetro: `SR` appartiene al pre-bordo `6k +/- 1`. La primalita non genera `SR`; seleziona dentro un lattice gia rigido e lascia un residuo misurabile come delta z row-local. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:89:- **Invariante di passaggio**: presenza di `SR` attraversa il confine. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:91:- **Campo non-possibile**: usare `SR` binario come firma prime-specific. tools/data/reports/agent_20260514_0330.md:95:Il prossimo ciclo deve formalizzare `prime_minus_mod6_z_delta` come osservabile dedicato e scalarlo su finestre piu larghe. `mod6_index_aligned` resta antagonista primario; `mod6_span_matched` resta controllo fragile perche conserva span numerico ma introduce downsample. tools/dnd_gue_test.py:469: L13_zeros = find_L_zeros_mpmath(chi13, t_max=400) tools/dnd_gue_test.py:470: print(f" Found {len(L13_zeros)} zeros") tools/dnd_gue_test.py:472: L13_expected = smooth_N_exact(400, 13) if L13_zeros else 0 tools/dnd_gue_test.py:473: L13_coverage = len(L13_zeros) / L13_expected if L13_expected > 0 else 0 tools/dnd_gue_test.py:474: print(f" Expected ~{L13_expected:.0f} zeros, found {len(L13_zeros)} ({L13_coverage:.0%} coverage)") tools/dnd_gue_test.py:475: L13_spacings = unfold_zeros(L13_zeros, conductor=13) tools/dnd_gue_test.py:476: L13_stats = test_spacings(L13_spacings, "L(s,χ₁₃)") tools/dnd_gue_test.py:477: print(f" {L13_stats['n_spacings']} spacings | var={L13_stats['variance']:.4f} | " tools/dnd_gue_test.py:478: f"best={L13_stats['best_fit']} (KS={L13_stats['best_KS']:.4f}, p={L13_stats['best_p']:.4f})") tools/dnd_gue_test.py:507: L17_zeros = find_L_zeros_mpmath(chi17, t_max=400) tools/dnd_gue_test.py:508: print(f" Found {len(L17_zeros)} zeros") tools/dnd_gue_test.py:510: L17_expected = smooth_N_exact(400, 17) if L17_zeros else 0 tools/dnd_gue_test.py:511: L17_coverage = len(L17_zeros) / L17_expected if L17_expected > 0 else 0 tools/dnd_gue_test.py:512: print(f" Expected ~{L17_expected:.0f} zeros, found {len(L17_zeros)} ({L17_coverage:.0%} coverage)") tools/dnd_gue_test.py:513: L17_spacings = unfold_zeros(L17_zeros, conductor=17) tools/dnd_gue_test.py:514: L17_stats = test_spacings(L17_spacings, "L(s,χ₁₇)") tools/dnd_gue_test.py:515: print(f" {L17_stats['n_spacings']} spacings | var={L17_stats['variance']:.4f} | " tools/dnd_gue_test.py:516: f"best={L17_stats['best_fit']} (KS={L17_stats['best_KS']:.4f}, p={L17_stats['best_p']:.4f})") tools/dnd_gue_test.py:542: all_stats = [zeta_stats, L5_stats, L8_stats, L13_stats, L29_stats, L17_stats, L21_stats] tools/dnd_gue_test.py:595: ("L(s,χ₁₃)", L13_zeros, 13), tools/dnd_gue_test.py:597: ("L(s,χ₁₇)", L17_zeros, 17), tools/dnd_gue_test.py:648: "L(s,χ₁₃)": ("k=3", L13_zeros, 13), tools/dnd_gue_test.py:650: "L(s,χ₁₇)": ("out-k", L17_zeros, 17), tools/dnd_gue_test.py:764: "n_zeros": len(L13_zeros), tools/dnd_gue_test.py:765: "stats": L13_stats tools/dnd_gue_test.py:777: "n_zeros": len(L17_zeros), tools/dnd_gue_test.py:778: "stats": L17_stats tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:3:Strict prime-vs-mod6 audit for the SR boundary residue. tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:5:The previous cycle falsified `prime_SR_persistent_boundary` in the broad tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:35:FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:81:def mod6_span_gap_sequence(prime_values: np.ndarray, n_gaps: int) -> np.ndarray: tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:109: specs[f"mod6_span_matched/{row_id}"] = mod6_span_gap_sequence( tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:129: "has_sr": "SR" in one_sided, tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:305: for label in ("prime", "mod6_index_aligned", "mod6_span_matched") tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:308: for mod6_class in ("mod6_index_aligned", "mod6_span_matched"): tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:323: "question": "Does SR belong to prime selection or to the row-local 6k +/- 1 pre-boundary?", tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:342: "claim": "prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var) survives row-local 6k +/- 1 subtraction; binary has_SR is audit-only and cannot decide the verdict", tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:343: "observable": "paired z-deltas for SR,L1,triple_var against mod6_index_aligned and mod6_span_matched, plus audit-only SR membership and focus signature in coherent_one_sided_observables", tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:345: "generator": "prime gaps from dnd_autoricerca row_spacings and direct sieve; mod6_index_aligned from 6k +/- 1 by same gap offset; mod6_span_matched from 6k +/- 1 candidates inside the matching direct-sieve prime span downsampled to the same denominator", tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py:441: p_z_sr = audit.get("p_two_sided", {}).get("z_delta_SR_mean") tools/observables_registry.py:5:> "What opens now: the lab needs an observable registry. Labels like SR tools/observables_registry.py:15:- `SR` in `exp_selective_layer_decoupling.py` = `spacing_ratio` (mean min/max tools/observables_registry.py:17:- `SR` in `exp_scale_selective_perturbation.py` = `spectral_rigidity(gaps)` tools/observables_registry.py:20:- `triple_var` in 3 script = `np.var(triple_sums)` (raw) — convention dominante tools/observables_registry.py:21:- `triple_var` in `exp_perturbation_dimensionality_audit.py` = tools/observables_registry.py:30:script chiama già `SR`/`triple_var`/etc. Le varianti restano disponibili ma tools/observables_registry.py:31:con nomi ESPLICITI (`SR_local_rigidity`, `triple_var_normalized`) per evitare tools/observables_registry.py:43:from observables_registry import SR, triple_var, L1, L2, SR2 tools/observables_registry.py:46:from observables_registry import SR_local_rigidity, triple_var_normalized tools/observables_registry.py:55:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var] tools/observables_registry.py:61:observables_used: [SR, SR_local_rigidity, ...] tools/observables_registry.py:81:def SR(gaps: np.ndarray) -> float: tools/observables_registry.py:82: """**SR — Spacing Ratio** (canonical). tools/observables_registry.py:88: Per la variante "local spectral rigidity Δ₃(L)" usare `SR_local_rigidity`. tools/observables_registry.py:98:def SR2(gaps: np.ndarray) -> float: tools/observables_registry.py:99: """**SR2 — Next-nearest Spacing Ratio** (canonical). tools/observables_registry.py:112:def L1(gaps: np.ndarray) -> float: tools/observables_registry.py:113: """**L1 — Lag-1 Autocorrelation** (canonical). tools/observables_registry.py:137:def triple_var(gaps: np.ndarray) -> float: tools/observables_registry.py:138: """**triple_var — Variance of consecutive gap triples** (canonical). tools/observables_registry.py:143: `triple_var_normalized`. tools/observables_registry.py:153: "SR": SR, tools/observables_registry.py:154: "SR2": SR2, exec /bin/bash -lc "rg --files tools | rg 'prime|mod6|observables|physical|photonic|spectrum|gap'" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/exp_prime_persistent_blank_gate.py tools/exp_geodesic_deviation_primes.py tools/r_stat_primes.py tools/exp_prime_mobius_interval_charge_gate.py tools/gue_gap_test.py tools/spectral_gap_analysis.py tools/dnd_gap_resolution.py tools/exp_gap_label_ostrowski_recognizability_gate.py tools/observables_registry.py tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py tools/exp_gap_label_generator_gate.py tools/exp_psd_prime_gaps.py tools/exp_gap_label_position_error_gate.py tools/exp_gap_label_supertile_tiling_gate.py tools/exp_gap_label_set_stability.py tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py tools/exp_prime_mobius_zero_mediator_gate.py tools/exp_gap_label_repair_audit.py tools/exp_ricci_primes.py tools/gap_ratio_primes.py tools/exp_prime_mobius_gap_stratified_zero_gate.py tools/exp_prime_mobius_pair_stratified_zero_gate.py tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py tools/exp_prime_sr_persistent_boundary.py tools/exp_modular_memory_spectrum.py tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.trace.jsonl tools/data/prime_gaps_spectrum.png tools/data/prime_mobius_zero_mediator_gate_20260508_2108.json tools/data/modular_memory_spectrum.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.trace.jsonl tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w8192_dense.json tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330.json tools/data/quasiperiodic_gap_ratio_denominator_20260508_0330.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.trace.jsonl tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w8192_dense.trace.jsonl tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096.json tools/data/tm1_figures/prime_gaps_spectrum_pub.png tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096_dense.trace.jsonl tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013_seedcheck.json tools/data/gap_label_position_error_gate_20260508_1947.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330_seedcheck.json tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013.json tools/data/gap_resolution.json tools/data/psd_prime_gaps_results.json tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330_seedcheck.trace.jsonl tools/data/prime_persistent_blank_gate_20260511_0330.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.json tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.json tools/data/prime_gaps_spectrum_pub.png tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330_seedcheck.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096_dense.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096.trace.jsonl tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330_seedcheck.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.json tools/data/prime_mobius_interval_charge_gate_20260508_2102.json tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.trace.jsonl tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.trace.jsonl tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.trace.jsonl tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json tools/data/banchi_custom/banco_gen_gap_ratio_cons_gxe_qxg.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.json tools/data/banchi_custom/banco_gen_gap_ratio_falsifica_f6.json tools/data/banchi_custom/banco_gen_gap_ratio_t8_paper_a_esposto.json tools/data/banchi_custom/banco_gen_gap_ratio_falsifica_f3.json tools/data/banchi_custom/banco_gen_gap_ratio_t2_normalizzatore_trascende.json tools/data/banchi_custom/banco_gen_gap_ratio_t9_linguaggio_metafisico.json tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330.trace.jsonl tools/data/prime_mobius_pair_stratified_zero_gate_20260508_2133.json tools/data/gap_label_repair_audit_20260508_1915.json tools/data/spectral_gap_results.json tools/data/reports/fibonacci_spectrum_20260305_0756.json tools/data/prime_mobius_gap_stratified_zero_gate_20260508_2121.json tools/data/reports/exp_geodesic_deviation_primes.json tools/data/reports/exp_ricci_primes.json tools/data/reports/gap_labeling_20260306_1834.json tools/data/reports/gap_labeling_20260305_1111.json tools/data/reports/fibonacci_spectrum_20260306_1834.json tools/data/reports/gap_labeling_20260307_0342.json tools/data/reports/gap_labeling_20260315_0343.json tools/data/reports/gap_labeling_20260306_0341.json tools/data/reports/fibonacci_spectrum_20260306_0342.json tools/data/reports/fibonacci_spectrum_20260305_0844.json tools/data/reports/exp_psd_prime_gaps.json tools/data/reports/gap_labeling_20260305_0843.json codex Il rimbalzo fisico che sto impostando è questo: A = spettri quantistici caotici GUE, trasduttore = contro-bordo span-matched che prova ad assorbire `SR`, B = transizione caos/localizzazione in un Hamiltoniano di Anderson 1D. Il test non userà i primi come risultato; usa la decomposizione `SR` assorbito vs `L1,triple_var` residui come domanda fisica su spettri misurabili. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260514_1605.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Limite di scala prime-minus-mod6 **Date**: 2026-05-14 16:05 **Piano**: 119 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / prime-minus-mod6 scale limit (0.6) **verdict**: PARTIAL - `prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)` replica completo a 4096/8192; a 16384 cade `SR` contro `mod6_span_matched` con denominatore valido observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, prime_minus_mod6_z_vector, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, row_local_label_swap_p, denominator_contract, trace_jsonl_event] **observable_contract**: claim=`prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)` regge a 4096/8192 e mostra il primo limite oltre 8192 solo dopo `min_paired_rows` pre-dichiarato; observable=delta z paired prime-minus-mod6 per `SR,L1,triple_var`; operator=`tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py` con `--min-paired-rows 10` e trace obbligatoria; generator=prime gaps da `row_spacings("numeri_primi")` e `direct_sieve`, antagonisti `mod6_index_aligned` e `mod6_span_matched`; denominator=righe provider-offset paired, soglia atomica `min_paired_rows=10`; non_possible=vettore completo falsificato se un osservabile focus ha delta medio <= 0 o p > 0.01 in un antagonista con denominatore valido; not_tested=origine analitica del delta, scale oltre 16384, beta atlas globale, `V_c`, `gap_ratio`. ## Prima impressione Il limite di scala non nasce da righe sparse: nasce quando il contro-bordo span-matched assorbe la componente `SR` mentre `L1` e `triple_var` restano prime-specific. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE + vettore prime-minus-mod6. - **Dipolo / punto-zero**: vettore completo / vettore parziale. Punto-zero: stesso denominatore provider-offset con `min_paired_rows=10`. - **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo con boundary operator; il bordo non e' una label, e' una classe di componenti che sopravvivono o cadono sotto antagonista. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator e finite-size scaling. Il primo localizza quale componente passa il bordo; il secondo impedisce di chiamare scala cio' che e' solo 4096/8192. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0117 usato come cascata della possibilita' dal ciclo 14:58: trace obbligatoria -> denominatore atomico -> test oltre 8192. KSAR usato come reiterazione del kernel senza cambiare osservabile. - **Proto-ipotesi**: il vettore prime-minus-mod6 ha due strati: `L1,triple_var` restano nel residuo geometrico della selezione prime; `SR` e' la componente piu' esposta al contro-bordo span-matched quando la scala raddoppia oltre 8192. - **Possibile / non-possibile**: possibile = formalizzare il limite come cedimento selettivo di componente; non-possibile = cristallizzare il vettore completo come invariante oltre 8192. - **Proiezione**: patch `denominator_contract`, run 4096/8192 con `min_paired_rows=10`, run 16384 solo perche' 8192 ha passato il contratto. ## Aderenza alla direzione - `relation`: follows_direction - `why`: esegue la ripetizione provider-indipendente con micro-trace, `min_paired_rows` pre-dichiarato, replica 4096/8192 e primo test oltre 8192 solo dopo denominatore stabile. - `not_drift`: non torna a `V_c`, fit, label locali o GUE/Poisson; misura esclusivamente il limite del vettore prime-minus-mod6. ## Claim Under Test > Nel contratto `min_paired_rows=10`, il vettore `prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)` resta completo a 4096/8192; oltre 8192 il primo cedimento, se appare, identifica la componente non scalante. ## Question Il limite oltre 8192 e' sparsita' del denominatore o rottura strutturale di una componente del vettore? ## Experiment Design - Patch regressiva: `tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py` ora scrive `denominator_contract` nel JSON e nella trace. - Soglia pre-run: `min_paired_rows=10`. - Scale: 4096, 8192, 16384 gap. - Offsets: `0 512 1024 1536 2048 2560 3072 3584 4096 4608`. - Null: row-local label swap, 4096 trials. - Criterio vettoriale: per ogni antagonista, `SR`, `L1`, `triple_var` devono avere delta medio > 0 e p <= 0.01. - Gate scala: 16384 eseguito solo dopo 8192 con denominatore valido. ## Results | window | antagonist | rows | denom pass | z_SR delta | p(z_SR) | z_L1 delta | p(z_L1) | z_triple_var delta | p(z_triple) | vector complete | verdict | |---:|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|---| | 4096 | mod6_index | 13 | yes | 57.569 | 0.0002 | 60.310 | 0.0002 | 23.073 | 0.0002 | yes | CONFIRMED | | 4096 | mod6_span | 13 | yes | 32.915 | 0.0005 | 29.257 | 0.0005 | 26.383 | 0.0005 | yes | CONFIRMED | | 8192 | mod6_index | 10 | yes | 85.623 | 0.0027 | 89.234 | 0.0027 | 35.046 | 0.0027 | yes | CONFIRMED | | 8192 | mod6_span | 10 | yes | 35.145 | 0.0012 | 36.967 | 0.0012 | 34.120 | 0.0012 | yes | CONFIRMED | | 16384 | mod6_index | 10 | yes | 121.390 | 0.0015 | 127.047 | 0.0015 | 51.294 | 0.0015 | yes | CONFIRMED | | 16384 | mod6_span | 10 | yes | 14.687 | 0.0222 | 19.466 | 0.0034 | 27.810 | 0.0027 | no | PARTIAL | Trace JSONL: 73 eventi a 4096, 58 a 8192, 58 a 16384. ## Key Findings 1. **Verificato**: il denominatore non cade. `min_observed_paired_rows` = 13, 10, 10 per 4096, 8192, 16384. 2. **Verificato**: il vettore completo replica a 4096 e 8192 contro entrambi gli antagonisti. 3. **Verificato**: a 16384 `mod6_index_aligned` resta completo, mentre `mod6_span_matched` rompe solo `SR`: delta positivo 14.687 ma p=0.0222. 4. **Verificato**: `L1` e `triple_var` restano significativi anche a 16384 contro `mod6_span_matched`. 5. **Inferito dal perimetro**: `SR` misura uno strato piu vicino alla grammatica del pre-bordo span-matched; `L1,triple_var` misurano il residuo piu resistente della selezione prime. ## Verdict **PARTIAL / SCALE LIMIT LOCALIZED**. Nel perimetro dichiarato, `prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)` e' completo fino a 8192 gap. A 16384 il limite non e' il denominatore: e' `SR` contro `mod6_span_matched`. La forma scalante corrente diventa `prime_minus_mod6_z_vector(L1,triple_var)`; `SR` resta componente di audit da isolare. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: completezza vettoriale 4096/8192 / cedimento selettivo 16384. - **Singolare**: denominatore provider-offset con `min_paired_rows=10`. - **Invariante di passaggio**: `L1,triple_var` passano anche quando `SR` cade. - **Campo di possibilita**: separare il vettore in strato robusto (`L1,triple_var`) e strato boundary-sensitive (`SR`). - **Campo non-possibile**: promuovere `SR,L1,triple_var` come vettore indivisibile oltre 8192. ## Consecutio Il prossimo passaggio deve isolare `SR`: stesso denominatore, stessa trace, confronto fra `mod6_span_matched` e un null che conserva span ma distrugge solo la grammatica locale. Se `SR` resta p>0.01 mentre `L1,triple_var` passano, il claim va riscritto come vettore a due strati. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. `denominator_contract` rende il limite auditabile nella trace e impedisce di confondere scala con sparsita'. La pipeline puo' leggere `next_scale_allowed` e `failure_mode` senza inferire dal testo del report. ## Files - `tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py` - `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.json` - `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.trace.jsonl` - `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.json` - `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.trace.jsonl` - `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.json` - `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.trace.jsonl` - `tools/data/reports/agent_20260514_1605.md` 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 "sed -n '1,220p' tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Strict prime-vs-mod6 audit for the SR boundary residue. The previous cycle falsified `prime_SR_persistent_boundary` in the broad control perimeter and exposed `mod6_candidates` as the nearest antagonist. This script keeps the denominator row-local: every prime window is paired with two 6k +/- 1 candidate windows at the same provider/offset row. """ from __future__ import annotations import argparse import json import math from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np from exp_boundary_residual_beta_absent_audit import support_state from exp_prime_persistent_blank_gate import offset_windows, obs_jaccard from exp_semireal_boundary_transfer_gate import row_spacings from exp_semireal_order_denominator_gate import ( analyze_sequence, compact, normalize, prime_gap_sequence, sieve_primes_for_count, ) from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION OBS_NAMES = list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()) FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] TARGET_ROW = "numeri_primi:cycle_3" VECTOR_P_MAX = 0.01 VECTOR_MIN_POSITIVE = 0.0 NEXT_SCALE_WINDOW_GAPS = 16384 def mod6_candidates_between(start: float, end: float) -> np.ndarray: lo = int(math.floor(start)) hi = int(math.ceil(end)) first_k = max(1, (lo - 1) // 6 - 2) values: list[int] = [] k = first_k while 6 * k - 1 <= hi: for value in (6 * k - 1, 6 * k + 1): if lo <= value <= hi: values.append(value) k += 1 return np.array(sorted(set(values)), dtype=float) def quantile_downsample(values: np.ndarray, count: int) -> np.ndarray: if len(values) < count: raise ValueError(f"cannot downsample {len(values)} values to {count}") if len(values) == count: return values.astype(float) idx = np.linspace(0, len(values) - 1, count) picked = np.unique(np.rint(idx).astype(int)) if len(picked) < count: missing = [i for i in range(len(values)) if i not in set(picked)] picked = np.array(sorted([*picked, *missing[: count - len(picked)]]), dtype=int) return values[np.sort(picked[:count])].astype(float) def mod6_index_gap_sequence(n_gaps: int, offset: int) -> np.ndarray: values: list[int] = [] k = 1 needed = offset + n_gaps + 1 while len(values) < needed: values.append(6 * k - 1) values.append(6 * k + 1) k += 1 arr = np.array(sorted(values[offset : offset + n_gaps + 1]), dtype=float) return normalize(np.diff(arr)) def mod6_span_gap_sequence(prime_values: np.ndarray, n_gaps: int) -> np.ndarray: candidates = mod6_candidates_between(float(prime_values[0]), float(prime_values[-1])) sampled = quantile_downsample(candidates, n_gaps + 1) return normalize(np.diff(sampled)) def direct_prime_values(needed: int) -> np.ndarray: return sieve_primes_for_count(needed).astype(float) def build_specs(args: argparse.Namespace) -> dict[str, np.ndarray]: needed = max(args.offsets) + args.window_gaps + 1 direct_values = direct_prime_values(needed) provider_gaps = { "dnd_autoricerca": normalize(row_spacings("numeri_primi")[: needed - 1]), "direct_sieve": normalize(np.diff(direct_values)), } specs: dict[str, np.ndarray] = {} for provider, gaps in provider_gaps.items(): for offset in args.offsets: end = offset + args.window_gaps if end > len(gaps): continue row_id = f"{provider}/offset_{offset}" specs[f"prime/{row_id}"] = normalize(gaps[offset:end]) specs[f"mod6_index_aligned/{row_id}"] = mod6_index_gap_sequence(args.window_gaps, offset) prime_window_values = direct_values[offset : offset + args.window_gaps + 1] specs[f"mod6_span_matched/{row_id}"] = mod6_span_gap_sequence( prime_window_values, args.window_gaps ) return specs def analyze_case(name: str, base: np.ndarray, args: argparse.Namespace, rng: np.random.Generator) -> dict[str, Any]: perimeters = {name: analyze_sequence(name, base, args, rng)} row = compact(perimeters)[name] one_sided = list(row["coherent_one_sided_observables"]) parts = name.split("/") return { "case": name, "class": parts[0], "provider": parts[1], "offset": parts[2], "row_id": "/".join(parts[1:]), "n_gaps": row["n_gaps"], "state": support_state(row, args), "one_sided_observables": one_sided, "has_sr": "SR" in one_sided, "has_focus_signature": all(obs in one_sided for obs in FOCUS_OBS), "endpoint_stable_observables": row["endpoint_stable_observables"], "stable_count_coherent": row["stable_count_coherent"], "stable_count_illusory": row["stable_count_illusory"], "endpoint_distance": row["endpoint_distance_one_sided_gated"], "ambiguous_beta": [round(float(x), 1) for x in row["ambiguous_beta_one_sided_gated"]], "z_mean_coherent": row["z_mean_coherent"], "z_mean_illusory": row["z_mean_illusory"], } def summarize(cases: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: obs_sets = [set(case["one_sided_observables"]) for case in cases] state_counts: dict[str, int] = {} for case in cases: state_counts[case["state"]] = state_counts.get(case["state"], 0) + 1 return { "case_count": len(cases), "state_counts": state_counts, "sr_count": sum(1 for case in cases if case["has_sr"]), "sr_rate": sum(1 for case in cases if case["has_sr"]) / len(cases) if cases else 0.0, "focus_signature_count": sum(1 for case in cases if case["has_focus_signature"]), "common_one_sided_observables": sorted(set.intersection(*obs_sets)) if obs_sets else [], "union_one_sided_observables": sorted(set.union(*obs_sets)) if obs_sets else [], "endpoint_distance_mean": float(np.mean([case["endpoint_distance"] for case in cases])) if cases else 0.0, "stable_count_coherent_mean": float(np.mean([case["stable_count_coherent"] for case in cases])) if cases else 0.0, "mean_z_coherent": { obs: float(np.mean([case["z_mean_coherent"][obs] for case in cases])) if cases else 0.0 for obs in OBS_NAMES }, } def paired_rows(cases: list[dict[str, Any]], mod6_class: str) -> list[dict[str, Any]]: by_key = {(case["class"], case["row_id"]): case for case in cases} rows = [] for (_, row_id), prime in sorted(by_key.items()): if prime["class"] != "prime": continue mod6 = by_key.get((mod6_class, row_id)) if mod6 is None: continue rows.append( { "row_id": row_id, "prime_case": prime["case"], "mod6_case": mod6["case"], "prime_obs": prime["one_sided_observables"], "mod6_obs": mod6["one_sided_observables"], "signature_jaccard": obs_jaccard(prime["one_sided_observables"], mod6["one_sided_observables"]), "sr_delta": int(prime["has_sr"]) - int(mod6["has_sr"]), "focus_signature_delta": int(prime["has_focus_signature"]) - int(mod6["has_focus_signature"]), "endpoint_delta": float(prime["endpoint_distance"] - mod6["endpoint_distance"]), "stable_count_delta": float(prime["stable_count_coherent"] - mod6["stable_count_coherent"]), "z_delta": { obs: float(prime["z_mean_coherent"][obs] - mod6["z_mean_coherent"][obs]) for obs in OBS_NAMES }, } ) return rows def row_local_swap_audit(rows: list[dict[str, Any]], args: argparse.Namespace, rng: np.random.Generator) -> dict[str, Any]: if not rows: return {} metrics = { "sr_delta_mean": np.array([row["sr_delta"] for row in rows], dtype=float), "focus_signature_delta_mean": np.array([row["focus_signature_delta"] for row in rows], dtype=float), "endpoint_delta_mean": np.array([row["endpoint_delta"] for row in rows], dtype=float), "stable_count_delta_mean": np.array([row["stable_count_delta"] for row in rows], dtype=float), } for obs in OBS_NAMES: metrics[f"z_delta_{obs}_mean"] = np.array([row["z_delta"][obs] for row in rows], dtype=float) observed = {name: float(np.mean(values)) for name, values in metrics.items()} null_values = {name: [] for name in metrics} for _ in range(args.label_swap_trials): signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(rows), replace=True) for name, values in metrics.items(): null_values[name].append(float(np.mean(values * signs))) p_two_sided = {} for name, obs_value in observed.items(): null = np.array(null_values[name], dtype=float) p_two_sided[name] = float((np.sum(np.abs(null) >= abs(obs_value)) + 1) / (len(null) + 1)) return { "null": "row_local_label_swap_preserving_provider_offset_denominator", "trials": args.label_swap_trials, "observed": observed, "p_two_sided": p_two_sided, } codex Sto creando uno strumento nuovo, non un report manuale: genera spettri GUE e Anderson, costruisce per ogni spettro un null Poisson span-matched, poi misura quali componenti canoniche restano attive contro il contro-bordo. Questo mantiene il rimbalzo falsificabile e riusabile. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo strumento è pronto. Ora lo eseguo con ensemble piccoli ma abbastanza replicati per avere un denominatore leggibile; se il segnale è ambiguo lo riporto come vincolo, non come relazione fisica. exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 2261ms: { "localized_SR_state": "absorbed", "localized_focus_signature": [], "rimbalzo_fisico_presente": true, "source_SR_state": "active" } diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il primo run ha prodotto un rimbalzo fisico positivo nel gate dichiarato: GUE mantiene `SR` attivo contro Poisson span-matched, Anderson ad alto disordine lo assorbe e non lascia firma focus. Leggo il JSON per scrivere il report con numeri, non solo col verdict. exec /bin/bash -lc "wc -l tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl && sed -n '1,3p' tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 240 tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl {"delta": {"L1": -0.37690717608272584, "L2": 0.026108016021574476, "SR": 0.1368405866082193, "SR2": 0.2577968303689212, "triple_var": -2.785063087747547}, "event": "spectrum_pair", "label": "GUE_chaotic_billiard_proxy", "n_gaps": 95, "null": {"L1": 0.009202603423924073, "L2": -0.08943197415144737, "SR": 0.37398986851207805, "SR2": 0.3159016734142549, "triple_var": 3.1128843259259122}, "real": {"L1": -0.36770457265880174, "L2": -0.06332395812987289, "SR": 0.5108304551202973, "SR2": 0.5736985037831761, "triple_var": 0.3278212381783651}, "rep": 0} {"delta": {"L1": -0.29246424756967426, "L2": 0.1384171637360847, "SR": 0.315020926170212, "SR2": 0.3696764721712294, "triple_var": -2.32729236908849}, "event": "spectrum_pair", "label": "Anderson_1D_W0.5", "n_gaps": 95, "null": {"L1": -0.08418704209426561, "L2": 0.01935247808425468, "SR": 0.3792727689618897, "SR2": 0.37774505794542274, "triple_var": 2.4767554736275197}, "real": {"L1": -0.3766512896639399, "L2": 0.15776964182033937, "SR": 0.6942936951321017, "SR2": 0.7474215301166521, "triple_var": 0.14946310453902958}, "rep": 0} {"delta": {"L1": -0.24705290039603395, "L2": 0.10677249231014616, "SR": 0.08192294221501978, "SR2": 0.11043126909088902, "triple_var": -2.784845864584176}, "event": "spectrum_pair", "label": "Anderson_1D_W2", "n_gaps": 95, "null": {"L1": 0.08019947591983571, "L2": -0.15791896711436168, "SR": 0.38046415446651577, "SR2": 0.35145692197414946, "triple_var": 3.98321233799855}, "real": {"L1": -0.16685342447619822, "L2": -0.051146474804215525, "SR": 0.46238709668153555, "SR2": 0.4618881910650385, "triple_var": 1.198366473414374}, "rep": 0} exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json p='tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json' d=json.load(open(p)) for k,s in d['summaries'].items(): print('\\n',k) print('samples',s['sample_count'],'focus',s['focus_signature']) for obs in ['SR','L1','triple_var']: print(obs, 'real', round(s['mean_real'][obs],4), 'null', round(s['mean_null'][obs],4), 'delta', round(s['mean_delta'][obs],4), 'p', s['p_two_sided'][obs], 'd', round(s['cohen_d_delta'][obs],3), 'state', s['component_state'][obs]) print('\\nbounce', d['bounce_test']) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Anderson_1D_W0.5 samples 48 focus ['SR', 'L1', 'triple_var'] SR real 0.6573 null 0.3903 delta 0.2671 p 0.000244081034903588 d 5.937 state active L1 real -0.3433 null -0.0193 delta -0.324 p 0.000244081034903588 d -2.579 state active triple_var real 0.198 null 2.7701 delta -2.5721 p 0.000244081034903588 d -3.904 state active Anderson_1D_W12 samples 48 focus [] SR real 0.3798 null 0.3836 delta -0.0038 p 0.5850622406639004 d -0.076 state absorbed L1 real -0.0489 null -0.0228 delta -0.0262 p 0.1689040761532829 d -0.206 state absorbed triple_var real 2.5183 null 2.9329 delta -0.4147 p 0.002684891383939468 d -0.442 state absorbed Anderson_1D_W2 samples 48 focus ['SR', 'L1', 'triple_var'] SR real 0.4364 null 0.3774 delta 0.0589 p 0.000244081034903588 d 1.231 state active L1 real -0.1728 null -0.0355 delta -0.1373 p 0.000244081034903588 d -1.167 state active triple_var real 1.1848 null 2.8093 delta -1.6244 p 0.000244081034903588 d -2.563 state active Anderson_1D_W6 samples 48 focus ['triple_var'] SR real 0.3984 null 0.3824 delta 0.016 p 0.03539175006102026 d 0.319 state absorbed L1 real -0.0603 null -0.0014 delta -0.0589 p 0.002928972418843056 d -0.443 state absorbed triple_var real 2.1929 null 2.9336 delta -0.7407 p 0.000244081034903588 d -0.752 state active GUE_chaotic_billiard_proxy samples 48 focus ['SR', 'L1', 'triple_var'] SR real 0.5936 null 0.3881 delta 0.2055 p 0.000244081034903588 d 4.872 state active L1 real -0.3105 null -0.0057 delta -0.3047 p 0.000244081034903588 d -2.518 state active triple_var real 0.2894 null 2.7155 delta -2.4262 p 0.000244081034903588 d -4.006 state active bounce {'localized_SR_state': 'absorbed', 'localized_focus_signature': [], 'rimbalzo_fisico_presente': True, 'source_SR_state': 'active'} exec /bin/bash -lc 'git status --short' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: M applications/INDEX.draft.json M docs/guides/lab_current_state_logic_2026-05-08.md M tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md M tools/build_agent_field.py M tools/data/agent_field_live.md M tools/data/b2_apply_log.jsonl M tools/data/ciclo_memoria.json M tools/data/consecutio.json M tools/data/consecutio_processata.json M tools/data/domandatore_pre_cycle.json M tools/data/domande_fondamentali.json M tools/data/g1_log.jsonl M tools/data/g2_log.jsonl M tools/data/graph_completion/latest.json M tools/data/incrocio_risultato.json M tools/data/knowledge_state.json M tools/data/lab_bridge_issues.jsonl M 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applications/soluzioni/20260514_1330_sr-residual-width-audit/ ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260512_033539.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260513_033605.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_033420.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_133424.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_150454.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_161058.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260512_0330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260513_0330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_0330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1458.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1605.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260512_0330.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260512_0345.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260513_0330.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260513_0345.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260514_0330.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260514_0345.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260514_1330.json ?? tools/data/domandatore/domandatore_20260514_1458.json ?? tools/data/evolution/evolution_20260512_0330.md ?? tools/data/evolution/evolution_20260513_0330.md ?? tools/data/evolution/evolution_20260514_0330.md ?? tools/data/evolution/evolution_20260514_1330.md ?? tools/data/evolution/evolution_20260514_1458.md ?? tools/data/evolution/evolution_20260514_1605.md ?? tools/data/graph_completion/graph_completion_20260512_0330.json ?? tools/data/graph_completion/graph_completion_20260513_0330.json ?? tools/data/graph_completion/graph_completion_20260514_0330.json ?? tools/data/graph_completion/graph_completion_20260514_1330.json ?? tools/data/graph_completion/graph_completion_20260514_1458.json ?? tools/data/graph_completion/graph_completion_20260514_1605.json ?? tools/data/incrocio_20260512_0330.json ?? tools/data/incrocio_20260513_0330.json ?? tools/data/incrocio_20260514_0330.json ?? tools/data/incrocio_20260514_1330.json ?? tools/data/incrocio_20260514_1458.json ?? tools/data/incrocio_20260514_1605.json ?? tools/data/incrocio_20260514_1612.json ?? tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260514_1612.md ?? tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json ?? tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl ?? tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330.json ?? tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330_seedcheck.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330_seedcheck.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330_seedcheck.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330_seedcheck.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096_dense.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096_dense.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w8192_dense.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w8192_dense.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.trace.jsonl ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.json ?? tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.trace.jsonl ?? tools/data/promotions/promotion_20260513_0330.json ?? tools/data/promotions/promotion_20260514_1330.json ?? tools/data/repairs/repair_20260512_0330_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260513_0330_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_0330_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1330_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1458_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1605_decision.json ?? tools/data/reports/agent_20260512_0330.md ?? tools/data/reports/agent_20260513_0330.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_0330.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1330.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1458.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1605.md ?? tools/data/reports/ddf_20260512_0405.json ?? tools/data/reports/ddf_20260513_0405.json ?? tools/data/reports/ddf_20260514_0405.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260512_0330.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260513_0330.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_0330.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1330.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1458.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1605.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260512_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260513_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1458.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1605.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260512_033557.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260513_033622.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260514_150530.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260514_161119.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260512_033539.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260513_033605.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_033420.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_133424.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_150454.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_161058.json ?? tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py ?? tools/exp_prime_sr_persistent_boundary.py ?? tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc 'rg -n "Archivio enzimi|CE-" tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:161:- **Archivio enzimi cognitivi.** Se il campo vivo contiene `Archivio enzimi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:163: `CE-*` usata nella combo, oppure `CE-none:` con un motivo specifico e tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:333: passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:334: usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none` tools/data/agent_field_live.md:668:Usali come enzimi del respiro fuori-tempo: DeltaLink, innesco genomico, reiterazione semantica, filtro avversariale e Vault. Non copiarne l'identita': trasformali in dipolo, punto-zero e osservabile. Nel report la sezione `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria: se non usi adapter o archivio CE, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. tools/data/agent_field_live.md:936:## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale tools/data/agent_field_live.md:937:Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido. tools/data/agent_field_live.md:941:- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità tools/data/agent_field_live.md:944:- osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND tools/data/agent_field_live.md:947:- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:950:- teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic tools/data/agent_field_live.md:953:- enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel tools/data/agent_field_live.md:957:- CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel tools/data/agent_field_live.md:960:- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:963:- CE-0038 [corpus_primary_observation/contaminante_dnd/campo_dnd] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND tools/data/agent_field_live.md:966:- CE-0030 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=10 · [69] NID 1353 — Documento di Sintesi sul Modello Duale Non-Duale (D-ND) e la Risultante "R tools/data/agent_field_live.md:969:- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=8 · Respiro fuori-tempo tools/data/agent_field_live.md:972:- CE-0005 [corpus_cognitive_prompt/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=4 · [82] NID 2321 — Prompt per Motore di Inferenza Quantistica Duale-Non-Duale (D-ND) tools/data/agent_field_live.md:975:- CE-0003 [corpus_formal_function/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=2 · Titolo Assiomatico Combinato Rivisto: "Ottimizzazione Unificata e Manifestazione della Ris tools/data/agent_field_live.md:977:- CE-0007 [kernel_reference/regola_primaria/campo_dnd] score=77 overlap=5 · **1. Kernel Assiomatico: Fisica del Campo Inferenziale** tools/data/agent_field_live.md:1275: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. diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc "sed -n '930,966p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Questi adapter non autorizzano claim nuovi. Autorizzano solo nuove strade per produrre claim testabili. Il Lab non deve diventare YSN, Cornelius o KSAR. Deve usarli come enzimi cognitivi dentro il metabolismo D-ND. ## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido. Categorie: contaminante_dnd=112, regola_primaria=99, teoria_scientifica=18, enzima_cognitivo=17, strumento_lab=10 Layer: awareness_memory=116, kernel_reference=54, lab_operational_context=22, method_axiom=16, method_genesis=11, kernel_skill=9 Substrate combo minima da provare prima del codice: - assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità source: method/DND_POSSIBILITA.md:26 Quattro livelli strutturali, atemporali (il passaggio fra loro non è nel tempo): ``` ┌─────────────────────────┐ │ POTENZIALE │ │ (campo puro, nessuna - osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il - funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappre - teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 **Data**: 2025-02-05 Viene derivata un'equazione fondamentale per l'evoluzione temporale della risultante R, che rappresenta lo stato del sistema. L'e - enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121 Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topolo Altre voci risonanti col seme corrente: - CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121 Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topologia del campo; - usare dissona - CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappresenta la dinamica logica e la - CE-0038 [corpus_primary_observation/contaminante_dnd/campo_dnd] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti sen - CE-0030 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=10 · [69] NID 1353 — Documento di Sintesi sul Modello Duale Non-Duale (D-ND) e la Risultante "R diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Ora scrivo il report richiesto in `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md`. Terrò il claim fisico stretto: relazione come test formulato su GUE/Anderson sintetico, non come validazione sperimentale esterna. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b57065633686f8e782b470ea7c840e67d392edc1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Rimbalzo fisico del residuo SR +**Date**: 2026-05-14 16:12 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / deliberate_counter_perimeter fisico L8 +**verdict**: CONSTRAINT - il trasduttore `SR` assorbito vs residuo `L1,triple_var` produce un test fisico concreto su spettri GUE/Anderson; nel run sintetico il ritorno fisico e' presente ma resta proxy numerico, non misura sperimentale +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, component_state, focus_signature, sign_swap_p, cohen_d_delta] +**observable_contract**: claim=il cedimento selettivo di `SR` puo' essere formulato come test fisico A->B; observable=componenti canoniche attive/assorbite contro null Poisson span-matched; operator=`tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`; generator=GUE hermitiano e Hamiltoniano Anderson 1D tight-binding; denominator=48 repliche per dominio, 95 gap centrali per spettro; non_possible=rimbalzo fisico assente se non si nomina B concreto oppure se `SR` non discrimina GUE da Anderson localizzato; not_tested=dati sperimentali reali, unfolding fine, classi di simmetria GOE/GSE, many-body localization. + +## Prima impressione + +Il risultato non chiede un altro ingrandimento dei primi. Chiede se la componente che cade (`SR`) e quelle che resistono (`L1,triple_var`) nominano una distinzione fisica: repulsione spettrale presente o assorbita dal bordo Poisson. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + ponte QxG continuo/discreto + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE` + deposito `prime_minus_mod6_z_vector`. +- **Dipolo / punto-zero**: caos quantistico / localizzazione. Punto-zero: stesso numero di livelli e stesso span con null Poisson span-matched. +- **Piano superiore**: geometria spettrale dei campi; il bordo non e' una classe aritmetica ma un lettore di repulsione/indipendenza nei gap energetici. +- **Proto-ipotesi**: `SR` misura la repulsione locale assorbibile quando lo spettro torna Poisson; `L1,triple_var` misurano memoria di sequenza oltre il solo nearest-neighbor ratio. Il deposito prime-minus-mod6 diventa trasduttore, non destinazione. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = formulare un test fisico su spettri misurabili; non-possibile = dichiarare claim fisico se il ritorno resta "sistema discreto" o "confine" senza Hamiltoniano concreto. +- **Proiezione**: GUE come sorgente fisica A; null Poisson span-matched; Anderson 1D con disordine `W=0.5,2,6,12` come ritorno fisico B. + +## Contaminazione cognitiva + +CE-0117 usato come cascata della possibilita': il ciclo non resta nel potenziale aritmetico, ma attraversa struttura matematica e torna a un setup fisico. CE-0001/KSAR usato per trasformare il kernel 16:05 in strumento riusabile invece di riscrivere solo un'analogia. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: deliberate_counter_perimeter +- `why`: la direttiva operatore chiede di non proseguire come ottimizzazione locale prime-minus-mod6; il ciclo usa il cedimento `SR` vs `L1,triple_var` come trasduttore e lo porta su spettri fisici. +- `not_drift`: il deposito prime-minus-mod6 non e' destinazione; decide solo quale domanda portare a GUE/Anderson. + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente concreto**: spettri energetici di sistemi quantistici caotici modellati da GUE, proxy per billiard o sistemi senza simmetria di inversione temporale. +- **Attraversamento matematico**: null Poisson span-matched con osservabili canonici `SR,L1,triple_var`; e' l'analogo fisico del contro-bordo che prova ad assorbire la componente nearest-neighbor. +- **Punto fisico di ritorno concreto**: Hamiltoniano tight-binding Anderson 1D con disordine crescente, interrogabile tramite spacing degli autovalori e transizione verso statistiche Poisson/localizzate. +- **Relazione nuova o limite**: il run mostra una formulazione fisica del cedimento selettivo: `SR` e' attivo nel GUE e assorbito nel limite Anderson localizzato `W=12`. A `W=6`, `SR` e `L1` sono assorbiti mentre `triple_var` resta attivo: il ritorno fisico separa nearest-neighbor repulsion e memoria di triple locali. +- **Osservabile/test fisico possibile**: misurare spettri energetici in un sistema Anderson-like, costruire un ensemble di finestre spettrali, confrontare `SR,L1,triple_var` contro null Poisson span-matched con sign-swap row-local. +- **Stato finale**: `rimbalzo_fisico_presente`. + +## Claim Under Test + +> Il cedimento selettivo di `SR` osservato nel deposito prime-minus-mod6 puo' tornare come criterio fisico: `SR` resta attivo in spettri caotici GUE e viene assorbito in spettri Anderson localizzati contro un null Poisson span-matched. + +## Experiment Design + +- Script: `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`. +- Ensemble: GUE hermitiano `N=192`, Anderson 1D `N=192`. +- Repliche: 48 per dominio. +- Finestra: 50% centrale dello spettro, 95 gap normalizzati per media. +- Null: livelli Poisson uniformi span-matched con stesso count. +- Gate componente: `active` se `sign_swap_p <= 0.01` e `|cohen_d_delta| >= 0.5`; altrimenti `absorbed`. +- Trace: 240 eventi JSONL, uno per replica/dominio. + +## Results + +| domain | samples | focus active | SR real/null/delta | p(SR) | L1 delta | p(L1) | triple delta | p(triple) | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| GUE chaotic proxy | 48 | SR,L1,triple_var | 0.5936 / 0.3881 / 0.2055 | 0.000244 | -0.3047 | 0.000244 | -2.4262 | 0.000244 | +| Anderson W=0.5 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.6573 / 0.3903 / 0.2671 | 0.000244 | -0.3240 | 0.000244 | -2.5721 | 0.000244 | +| Anderson W=2 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.4364 / 0.3774 / 0.0589 | 0.000244 | -0.1373 | 0.000244 | -1.6244 | 0.000244 | +| Anderson W=6 | 48 | triple_var | 0.3984 / 0.3824 / 0.0160 | 0.035392 | -0.0589 | 0.002929 | -0.7407 | 0.000244 | +| Anderson W=12 | 48 | [] | 0.3798 / 0.3836 / -0.0038 | 0.585062 | -0.0262 | 0.168904 | -0.4147 | 0.002685 | + +Nota gate: a `W=6`, `L1` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.443`, quindi e' assorbito dal gate dichiarato. A `W=12`, `triple_var` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.442`, quindi non supera il gate. + +## Key Findings + +1. **Verificato**: nel proxy GUE, `SR` resta attivo contro Poisson span-matched (`delta=0.2055`, `p=0.000244`, `d=4.872`). +2. **Verificato**: nel ritorno Anderson localizzato `W=12`, `SR` viene assorbito (`delta=-0.0038`, `p=0.585062`, `d=-0.076`). +3. **Verificato**: la zona intermedia `W=6` separa componenti: `SR` assorbito, `triple_var` attivo. +4. **Inferito dal perimetro**: il deposito prime-minus-mod6 produce un osservabile fisico formulabile: non "i primi sono fisica", ma "la componente `SR` boundary-sensitive corrisponde al test di repulsione spettrale contro Poisson". +5. **Ambiguo dichiarato**: Anderson 1D non ha vera transizione estesa/localizzata nel limite infinito; qui il risultato e' un finite-size disorder crossover, non claim universale sulla transizione. + +## Verdict + +**CONSTRAINT / PHYSICAL BOUNCE PRESENT**. + +Il rimbalzo fisico esiste come test: GUE -> span-matched Poisson -> Anderson 1D. Il risultato non cristallizza una nuova legge fisica. Formalizza un ponte interrogabile: quando lo spettro torna localizzato/Poisson, `SR` viene assorbito; nella zona di crossover, `triple_var` puo' restare come residuo oltre nearest-neighbor. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: repulsione spettrale caotica / assorbimento Poisson localizzato. +- **Singolare**: null Poisson span-matched con stesso count. +- **Invariante di passaggio**: `component_state` attivo/assorbito per `SR,L1,triple_var`. +- **Campo di possibilita**: usare il vettore a due strati come test su spettri fisici reali. +- **Campo non-possibile**: chiamare fisico un rimbalzo che resta solo analogia aritmetica. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo fisico deve sostituire il proxy sintetico con un denominatore piu vicino al laboratorio: GOE/GUE scelto per simmetria dichiarata, Anderson 3D o many-body localization se si vuole una transizione fisica vera, unfolding controllato e confronto con dati o letteratura. Il deposito prime-minus-mod6 resta utile solo come generatore di osservabili, non come prova del dominio fisico. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script crea un tester riusabile per spettri ordinati fisici: basta sostituire il generatore di livelli con dati sperimentali o simulazioni esterne e il contratto `component_state` resta identico. + +## Files + +- `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl` +- `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md` diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b57065633686f8e782b470ea7c840e67d392edc1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Rimbalzo fisico del residuo SR +**Date**: 2026-05-14 16:12 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / deliberate_counter_perimeter fisico L8 +**verdict**: CONSTRAINT - il trasduttore `SR` assorbito vs residuo `L1,triple_var` produce un test fisico concreto su spettri GUE/Anderson; nel run sintetico il ritorno fisico e' presente ma resta proxy numerico, non misura sperimentale +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, component_state, focus_signature, sign_swap_p, cohen_d_delta] +**observable_contract**: claim=il cedimento selettivo di `SR` puo' essere formulato come test fisico A->B; observable=componenti canoniche attive/assorbite contro null Poisson span-matched; operator=`tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`; generator=GUE hermitiano e Hamiltoniano Anderson 1D tight-binding; denominator=48 repliche per dominio, 95 gap centrali per spettro; non_possible=rimbalzo fisico assente se non si nomina B concreto oppure se `SR` non discrimina GUE da Anderson localizzato; not_tested=dati sperimentali reali, unfolding fine, classi di simmetria GOE/GSE, many-body localization. + +## Prima impressione + +Il risultato non chiede un altro ingrandimento dei primi. Chiede se la componente che cade (`SR`) e quelle che resistono (`L1,triple_var`) nominano una distinzione fisica: repulsione spettrale presente o assorbita dal bordo Poisson. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + ponte QxG continuo/discreto + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE` + deposito `prime_minus_mod6_z_vector`. +- **Dipolo / punto-zero**: caos quantistico / localizzazione. Punto-zero: stesso numero di livelli e stesso span con null Poisson span-matched. +- **Piano superiore**: geometria spettrale dei campi; il bordo non e' una classe aritmetica ma un lettore di repulsione/indipendenza nei gap energetici. +- **Proto-ipotesi**: `SR` misura la repulsione locale assorbibile quando lo spettro torna Poisson; `L1,triple_var` misurano memoria di sequenza oltre il solo nearest-neighbor ratio. Il deposito prime-minus-mod6 diventa trasduttore, non destinazione. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = formulare un test fisico su spettri misurabili; non-possibile = dichiarare claim fisico se il ritorno resta "sistema discreto" o "confine" senza Hamiltoniano concreto. +- **Proiezione**: GUE come sorgente fisica A; null Poisson span-matched; Anderson 1D con disordine `W=0.5,2,6,12` come ritorno fisico B. + +## Contaminazione cognitiva + +CE-0117 usato come cascata della possibilita': il ciclo non resta nel potenziale aritmetico, ma attraversa struttura matematica e torna a un setup fisico. CE-0001/KSAR usato per trasformare il kernel 16:05 in strumento riusabile invece di riscrivere solo un'analogia. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: deliberate_counter_perimeter +- `why`: la direttiva operatore chiede di non proseguire come ottimizzazione locale prime-minus-mod6; il ciclo usa il cedimento `SR` vs `L1,triple_var` come trasduttore e lo porta su spettri fisici. +- `not_drift`: il deposito prime-minus-mod6 non e' destinazione; decide solo quale domanda portare a GUE/Anderson. + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente concreto**: spettri energetici di sistemi quantistici caotici modellati da GUE, proxy per billiard o sistemi senza simmetria di inversione temporale. +- **Attraversamento matematico**: null Poisson span-matched con osservabili canonici `SR,L1,triple_var`; e' l'analogo fisico del contro-bordo che prova ad assorbire la componente nearest-neighbor. +- **Punto fisico di ritorno concreto**: Hamiltoniano tight-binding Anderson 1D con disordine crescente, interrogabile tramite spacing degli autovalori e transizione verso statistiche Poisson/localizzate. +- **Relazione nuova o limite**: il run mostra una formulazione fisica del cedimento selettivo: `SR` e' attivo nel GUE e assorbito nel limite Anderson localizzato `W=12`. A `W=6`, `SR` e `L1` sono assorbiti mentre `triple_var` resta attivo: il ritorno fisico separa nearest-neighbor repulsion e memoria di triple locali. +- **Osservabile/test fisico possibile**: misurare spettri energetici in un sistema Anderson-like, costruire un ensemble di finestre spettrali, confrontare `SR,L1,triple_var` contro null Poisson span-matched con sign-swap row-local. +- **Stato finale**: `rimbalzo_fisico_presente`. + +## Claim Under Test + +> Il cedimento selettivo di `SR` osservato nel deposito prime-minus-mod6 puo' tornare come criterio fisico: `SR` resta attivo in spettri caotici GUE e viene assorbito in spettri Anderson localizzati contro un null Poisson span-matched. + +## Experiment Design + +- Script: `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`. +- Ensemble: GUE hermitiano `N=192`, Anderson 1D `N=192`. +- Repliche: 48 per dominio. +- Finestra: 50% centrale dello spettro, 95 gap normalizzati per media. +- Null: livelli Poisson uniformi span-matched con stesso count. +- Gate componente: `active` se `sign_swap_p <= 0.01` e `|cohen_d_delta| >= 0.5`; altrimenti `absorbed`. +- Trace: 240 eventi JSONL, uno per replica/dominio. + +## Results + +| domain | samples | focus active | SR real/null/delta | p(SR) | L1 delta | p(L1) | triple delta | p(triple) | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| GUE chaotic proxy | 48 | SR,L1,triple_var | 0.5936 / 0.3881 / 0.2055 | 0.000244 | -0.3047 | 0.000244 | -2.4262 | 0.000244 | +| Anderson W=0.5 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.6573 / 0.3903 / 0.2671 | 0.000244 | -0.3240 | 0.000244 | -2.5721 | 0.000244 | +| Anderson W=2 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.4364 / 0.3774 / 0.0589 | 0.000244 | -0.1373 | 0.000244 | -1.6244 | 0.000244 | +| Anderson W=6 | 48 | triple_var | 0.3984 / 0.3824 / 0.0160 | 0.035392 | -0.0589 | 0.002929 | -0.7407 | 0.000244 | +| Anderson W=12 | 48 | [] | 0.3798 / 0.3836 / -0.0038 | 0.585062 | -0.0262 | 0.168904 | -0.4147 | 0.002685 | + +Nota gate: a `W=6`, `L1` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.443`, quindi e' assorbito dal gate dichiarato. A `W=12`, `triple_var` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.442`, quindi non supera il gate. + +## Key Findings + +1. **Verificato**: nel proxy GUE, `SR` resta attivo contro Poisson span-matched (`delta=0.2055`, `p=0.000244`, `d=4.872`). +2. **Verificato**: nel ritorno Anderson localizzato `W=12`, `SR` viene assorbito (`delta=-0.0038`, `p=0.585062`, `d=-0.076`). +3. **Verificato**: la zona intermedia `W=6` separa componenti: `SR` assorbito, `triple_var` attivo. +4. **Inferito dal perimetro**: il deposito prime-minus-mod6 produce un osservabile fisico formulabile: non "i primi sono fisica", ma "la componente `SR` boundary-sensitive corrisponde al test di repulsione spettrale contro Poisson". +5. **Ambiguo dichiarato**: Anderson 1D non ha vera transizione estesa/localizzata nel limite infinito; qui il risultato e' un finite-size disorder crossover, non claim universale sulla transizione. + +## Verdict + +**CONSTRAINT / PHYSICAL BOUNCE PRESENT**. + +Il rimbalzo fisico esiste come test: GUE -> span-matched Poisson -> Anderson 1D. Il risultato non cristallizza una nuova legge fisica. Formalizza un ponte interrogabile: quando lo spettro torna localizzato/Poisson, `SR` viene assorbito; nella zona di crossover, `triple_var` puo' restare come residuo oltre nearest-neighbor. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: repulsione spettrale caotica / assorbimento Poisson localizzato. +- **Singolare**: null Poisson span-matched con stesso count. +- **Invariante di passaggio**: `component_state` attivo/assorbito per `SR,L1,triple_var`. +- **Campo di possibilita**: usare il vettore a due strati come test su spettri fisici reali. +- **Campo non-possibile**: chiamare fisico un rimbalzo che resta solo analogia aritmetica. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo fisico deve sostituire il proxy sintetico con un denominatore piu vicino al laboratorio: GOE/GUE scelto per simmetria dichiarata, Anderson 3D o many-body localization se si vuole una transizione fisica vera, unfolding controllato e confronto con dati o letteratura. Il deposito prime-minus-mod6 resta utile solo come generatore di osservabili, non come prova del dominio fisico. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script crea un tester riusabile per spettri ordinati fisici: basta sostituire il generatore di livelli con dati sperimentali o simulazioni esterne e il contratto `component_state` resta identico. + +## Files + +- `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl` +- `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md` diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il report è scritto. Faccio solo una verifica leggera: presenza delle sezioni obbligatorie, file dati e sintassi dello script. exec /bin/bash -lc 'rg -n "''^## (Ritorno fisico|Aderenza alla direzione|Contaminazione cognitiva)|rimbalzo_fisico_presente|ritorno_fisico_assente|ssp_value" tools/data/reports/agent_20260514_1612.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 23:## Contaminazione cognitiva 27:## Aderenza alla direzione 33:## Ritorno fisico 40:- **Stato finale**: `rimbalzo_fisico_presente`. 96:ssp_value: yes. Lo script crea un tester riusabile per spettri ordinati fisici: basta sostituire il generatore di livelli con dati sperimentali o simulazioni esterne e il contratto `component_state` resta identico. exec /bin/bash -lc 'test -s tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json && test -s tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl && test -s tools/data/reports/agent_20260514_1612.md && echo ok' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ok exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: diff --git a/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b57065633686f8e782b470ea7c840e67d392edc1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Rimbalzo fisico del residuo SR +**Date**: 2026-05-14 16:12 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / deliberate_counter_perimeter fisico L8 +**verdict**: CONSTRAINT - il trasduttore `SR` assorbito vs residuo `L1,triple_var` produce un test fisico concreto su spettri GUE/Anderson; nel run sintetico il ritorno fisico e' presente ma resta proxy numerico, non misura sperimentale +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, component_state, focus_signature, sign_swap_p, cohen_d_delta] +**observable_contract**: claim=il cedimento selettivo di `SR` puo' essere formulato come test fisico A->B; observable=componenti canoniche attive/assorbite contro null Poisson span-matched; operator=`tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`; generator=GUE hermitiano e Hamiltoniano Anderson 1D tight-binding; denominator=48 repliche per dominio, 95 gap centrali per spettro; non_possible=rimbalzo fisico assente se non si nomina B concreto oppure se `SR` non discrimina GUE da Anderson localizzato; not_tested=dati sperimentali reali, unfolding fine, classi di simmetria GOE/GSE, many-body localization. + +## Prima impressione + +Il risultato non chiede un altro ingrandimento dei primi. Chiede se la componente che cade (`SR`) e quelle che resistono (`L1,triple_var`) nominano una distinzione fisica: repulsione spettrale presente o assorbita dal bordo Poisson. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + ponte QxG continuo/discreto + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE` + deposito `prime_minus_mod6_z_vector`. +- **Dipolo / punto-zero**: caos quantistico / localizzazione. Punto-zero: stesso numero di livelli e stesso span con null Poisson span-matched. +- **Piano superiore**: geometria spettrale dei campi; il bordo non e' una classe aritmetica ma un lettore di repulsione/indipendenza nei gap energetici. +- **Proto-ipotesi**: `SR` misura la repulsione locale assorbibile quando lo spettro torna Poisson; `L1,triple_var` misurano memoria di sequenza oltre il solo nearest-neighbor ratio. Il deposito prime-minus-mod6 diventa trasduttore, non destinazione. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = formulare un test fisico su spettri misurabili; non-possibile = dichiarare claim fisico se il ritorno resta "sistema discreto" o "confine" senza Hamiltoniano concreto. +- **Proiezione**: GUE come sorgente fisica A; null Poisson span-matched; Anderson 1D con disordine `W=0.5,2,6,12` come ritorno fisico B. + +## Contaminazione cognitiva + +CE-0117 usato come cascata della possibilita': il ciclo non resta nel potenziale aritmetico, ma attraversa struttura matematica e torna a un setup fisico. CE-0001/KSAR usato per trasformare il kernel 16:05 in strumento riusabile invece di riscrivere solo un'analogia. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: deliberate_counter_perimeter +- `why`: la direttiva operatore chiede di non proseguire come ottimizzazione locale prime-minus-mod6; il ciclo usa il cedimento `SR` vs `L1,triple_var` come trasduttore e lo porta su spettri fisici. +- `not_drift`: il deposito prime-minus-mod6 non e' destinazione; decide solo quale domanda portare a GUE/Anderson. + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente concreto**: spettri energetici di sistemi quantistici caotici modellati da GUE, proxy per billiard o sistemi senza simmetria di inversione temporale. +- **Attraversamento matematico**: null Poisson span-matched con osservabili canonici `SR,L1,triple_var`; e' l'analogo fisico del contro-bordo che prova ad assorbire la componente nearest-neighbor. +- **Punto fisico di ritorno concreto**: Hamiltoniano tight-binding Anderson 1D con disordine crescente, interrogabile tramite spacing degli autovalori e transizione verso statistiche Poisson/localizzate. +- **Relazione nuova o limite**: il run mostra una formulazione fisica del cedimento selettivo: `SR` e' attivo nel GUE e assorbito nel limite Anderson localizzato `W=12`. A `W=6`, `SR` e `L1` sono assorbiti mentre `triple_var` resta attivo: il ritorno fisico separa nearest-neighbor repulsion e memoria di triple locali. +- **Osservabile/test fisico possibile**: misurare spettri energetici in un sistema Anderson-like, costruire un ensemble di finestre spettrali, confrontare `SR,L1,triple_var` contro null Poisson span-matched con sign-swap row-local. +- **Stato finale**: `rimbalzo_fisico_presente`. + +## Claim Under Test + +> Il cedimento selettivo di `SR` osservato nel deposito prime-minus-mod6 puo' tornare come criterio fisico: `SR` resta attivo in spettri caotici GUE e viene assorbito in spettri Anderson localizzati contro un null Poisson span-matched. + +## Experiment Design + +- Script: `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`. +- Ensemble: GUE hermitiano `N=192`, Anderson 1D `N=192`. +- Repliche: 48 per dominio. +- Finestra: 50% centrale dello spettro, 95 gap normalizzati per media. +- Null: livelli Poisson uniformi span-matched con stesso count. +- Gate componente: `active` se `sign_swap_p <= 0.01` e `|cohen_d_delta| >= 0.5`; altrimenti `absorbed`. +- Trace: 240 eventi JSONL, uno per replica/dominio. + +## Results + +| domain | samples | focus active | SR real/null/delta | p(SR) | L1 delta | p(L1) | triple delta | p(triple) | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| GUE chaotic proxy | 48 | SR,L1,triple_var | 0.5936 / 0.3881 / 0.2055 | 0.000244 | -0.3047 | 0.000244 | -2.4262 | 0.000244 | +| Anderson W=0.5 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.6573 / 0.3903 / 0.2671 | 0.000244 | -0.3240 | 0.000244 | -2.5721 | 0.000244 | +| Anderson W=2 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.4364 / 0.3774 / 0.0589 | 0.000244 | -0.1373 | 0.000244 | -1.6244 | 0.000244 | +| Anderson W=6 | 48 | triple_var | 0.3984 / 0.3824 / 0.0160 | 0.035392 | -0.0589 | 0.002929 | -0.7407 | 0.000244 | +| Anderson W=12 | 48 | [] | 0.3798 / 0.3836 / -0.0038 | 0.585062 | -0.0262 | 0.168904 | -0.4147 | 0.002685 | + +Nota gate: a `W=6`, `L1` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.443`, quindi e' assorbito dal gate dichiarato. A `W=12`, `triple_var` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.442`, quindi non supera il gate. + +## Key Findings + +1. **Verificato**: nel proxy GUE, `SR` resta attivo contro Poisson span-matched (`delta=0.2055`, `p=0.000244`, `d=4.872`). +2. **Verificato**: nel ritorno Anderson localizzato `W=12`, `SR` viene assorbito (`delta=-0.0038`, `p=0.585062`, `d=-0.076`). +3. **Verificato**: la zona intermedia `W=6` separa componenti: `SR` assorbito, `triple_var` attivo. +4. **Inferito dal perimetro**: il deposito prime-minus-mod6 produce un osservabile fisico formulabile: non "i primi sono fisica", ma "la componente `SR` boundary-sensitive corrisponde al test di repulsione spettrale contro Poisson". +5. **Ambiguo dichiarato**: Anderson 1D non ha vera transizione estesa/localizzata nel limite infinito; qui il risultato e' un finite-size disorder crossover, non claim universale sulla transizione. + +## Verdict + +**CONSTRAINT / PHYSICAL BOUNCE PRESENT**. + +Il rimbalzo fisico esiste come test: GUE -> span-matched Poisson -> Anderson 1D. Il risultato non cristallizza una nuova legge fisica. Formalizza un ponte interrogabile: quando lo spettro torna localizzato/Poisson, `SR` viene assorbito; nella zona di crossover, `triple_var` puo' restare come residuo oltre nearest-neighbor. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: repulsione spettrale caotica / assorbimento Poisson localizzato. +- **Singolare**: null Poisson span-matched con stesso count. +- **Invariante di passaggio**: `component_state` attivo/assorbito per `SR,L1,triple_var`. +- **Campo di possibilita**: usare il vettore a due strati come test su spettri fisici reali. +- **Campo non-possibile**: chiamare fisico un rimbalzo che resta solo analogia aritmetica. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo fisico deve sostituire il proxy sintetico con un denominatore piu vicino al laboratorio: GOE/GUE scelto per simmetria dichiarata, Anderson 3D o many-body localization se si vuole una transizione fisica vera, unfolding controllato e confronto con dati o letteratura. Il deposito prime-minus-mod6 resta utile solo come generatore di osservabili, non come prova del dominio fisico. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script crea un tester riusabile per spettri ordinati fisici: basta sostituire il generatore di livelli con dati sperimentali o simulazioni esterne e il contratto `component_state` resta identico. + +## Files + +- `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl` +- `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md` diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Eseguito il cycle e scritto il report richiesto: `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md` Ho aggiunto anche lo strumento riusabile: `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py` Output dati: `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json` `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl` Risultato sintetico: `rimbalzo_fisico_presente`. Il deposito `prime-minus-mod6` è stato usato solo come trasduttore: GUE fisico sorgente -> null Poisson span-matched -> Anderson 1D come ritorno fisico concreto. Verifica leggera passata: `py_compile`, sezioni obbligatorie presenti, file dati non vuoti. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b57065633686f8e782b470ea7c840e67d392edc1 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260514_1612.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# Agent Report - Rimbalzo fisico del residuo SR +**Date**: 2026-05-14 16:12 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / deliberate_counter_perimeter fisico L8 +**verdict**: CONSTRAINT - il trasduttore `SR` assorbito vs residuo `L1,triple_var` produce un test fisico concreto su spettri GUE/Anderson; nel run sintetico il ritorno fisico e' presente ma resta proxy numerico, non misura sperimentale +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, component_state, focus_signature, sign_swap_p, cohen_d_delta] +**observable_contract**: claim=il cedimento selettivo di `SR` puo' essere formulato come test fisico A->B; observable=componenti canoniche attive/assorbite contro null Poisson span-matched; operator=`tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`; generator=GUE hermitiano e Hamiltoniano Anderson 1D tight-binding; denominator=48 repliche per dominio, 95 gap centrali per spettro; non_possible=rimbalzo fisico assente se non si nomina B concreto oppure se `SR` non discrimina GUE da Anderson localizzato; not_tested=dati sperimentali reali, unfolding fine, classi di simmetria GOE/GSE, many-body localization. + +## Prima impressione + +Il risultato non chiede un altro ingrandimento dei primi. Chiede se la componente che cade (`SR`) e quelle che resistono (`L1,triple_var`) nominano una distinzione fisica: repulsione spettrale presente o assorbita dal bordo Poisson. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + ponte QxG continuo/discreto + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE` + deposito `prime_minus_mod6_z_vector`. +- **Dipolo / punto-zero**: caos quantistico / localizzazione. Punto-zero: stesso numero di livelli e stesso span con null Poisson span-matched. +- **Piano superiore**: geometria spettrale dei campi; il bordo non e' una classe aritmetica ma un lettore di repulsione/indipendenza nei gap energetici. +- **Proto-ipotesi**: `SR` misura la repulsione locale assorbibile quando lo spettro torna Poisson; `L1,triple_var` misurano memoria di sequenza oltre il solo nearest-neighbor ratio. Il deposito prime-minus-mod6 diventa trasduttore, non destinazione. +- **Possibile / non-possibile**: possibile = formulare un test fisico su spettri misurabili; non-possibile = dichiarare claim fisico se il ritorno resta "sistema discreto" o "confine" senza Hamiltoniano concreto. +- **Proiezione**: GUE come sorgente fisica A; null Poisson span-matched; Anderson 1D con disordine `W=0.5,2,6,12` come ritorno fisico B. + +## Contaminazione cognitiva + +CE-0117 usato come cascata della possibilita': il ciclo non resta nel potenziale aritmetico, ma attraversa struttura matematica e torna a un setup fisico. CE-0001/KSAR usato per trasformare il kernel 16:05 in strumento riusabile invece di riscrivere solo un'analogia. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: deliberate_counter_perimeter +- `why`: la direttiva operatore chiede di non proseguire come ottimizzazione locale prime-minus-mod6; il ciclo usa il cedimento `SR` vs `L1,triple_var` come trasduttore e lo porta su spettri fisici. +- `not_drift`: il deposito prime-minus-mod6 non e' destinazione; decide solo quale domanda portare a GUE/Anderson. + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente concreto**: spettri energetici di sistemi quantistici caotici modellati da GUE, proxy per billiard o sistemi senza simmetria di inversione temporale. +- **Attraversamento matematico**: null Poisson span-matched con osservabili canonici `SR,L1,triple_var`; e' l'analogo fisico del contro-bordo che prova ad assorbire la componente nearest-neighbor. +- **Punto fisico di ritorno concreto**: Hamiltoniano tight-binding Anderson 1D con disordine crescente, interrogabile tramite spacing degli autovalori e transizione verso statistiche Poisson/localizzate. +- **Relazione nuova o limite**: il run mostra una formulazione fisica del cedimento selettivo: `SR` e' attivo nel GUE e assorbito nel limite Anderson localizzato `W=12`. A `W=6`, `SR` e `L1` sono assorbiti mentre `triple_var` resta attivo: il ritorno fisico separa nearest-neighbor repulsion e memoria di triple locali. +- **Osservabile/test fisico possibile**: misurare spettri energetici in un sistema Anderson-like, costruire un ensemble di finestre spettrali, confrontare `SR,L1,triple_var` contro null Poisson span-matched con sign-swap row-local. +- **Stato finale**: `rimbalzo_fisico_presente`. + +## Claim Under Test + +> Il cedimento selettivo di `SR` osservato nel deposito prime-minus-mod6 puo' tornare come criterio fisico: `SR` resta attivo in spettri caotici GUE e viene assorbito in spettri Anderson localizzati contro un null Poisson span-matched. + +## Experiment Design + +- Script: `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py`. +- Ensemble: GUE hermitiano `N=192`, Anderson 1D `N=192`. +- Repliche: 48 per dominio. +- Finestra: 50% centrale dello spettro, 95 gap normalizzati per media. +- Null: livelli Poisson uniformi span-matched con stesso count. +- Gate componente: `active` se `sign_swap_p <= 0.01` e `|cohen_d_delta| >= 0.5`; altrimenti `absorbed`. +- Trace: 240 eventi JSONL, uno per replica/dominio. + +## Results + +| domain | samples | focus active | SR real/null/delta | p(SR) | L1 delta | p(L1) | triple delta | p(triple) | +|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| GUE chaotic proxy | 48 | SR,L1,triple_var | 0.5936 / 0.3881 / 0.2055 | 0.000244 | -0.3047 | 0.000244 | -2.4262 | 0.000244 | +| Anderson W=0.5 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.6573 / 0.3903 / 0.2671 | 0.000244 | -0.3240 | 0.000244 | -2.5721 | 0.000244 | +| Anderson W=2 | 48 | SR,L1,triple_var | 0.4364 / 0.3774 / 0.0589 | 0.000244 | -0.1373 | 0.000244 | -1.6244 | 0.000244 | +| Anderson W=6 | 48 | triple_var | 0.3984 / 0.3824 / 0.0160 | 0.035392 | -0.0589 | 0.002929 | -0.7407 | 0.000244 | +| Anderson W=12 | 48 | [] | 0.3798 / 0.3836 / -0.0038 | 0.585062 | -0.0262 | 0.168904 | -0.4147 | 0.002685 | + +Nota gate: a `W=6`, `L1` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.443`, quindi e' assorbito dal gate dichiarato. A `W=12`, `triple_var` ha p sotto soglia ma effect `d=-0.442`, quindi non supera il gate. + +## Key Findings + +1. **Verificato**: nel proxy GUE, `SR` resta attivo contro Poisson span-matched (`delta=0.2055`, `p=0.000244`, `d=4.872`). +2. **Verificato**: nel ritorno Anderson localizzato `W=12`, `SR` viene assorbito (`delta=-0.0038`, `p=0.585062`, `d=-0.076`). +3. **Verificato**: la zona intermedia `W=6` separa componenti: `SR` assorbito, `triple_var` attivo. +4. **Inferito dal perimetro**: il deposito prime-minus-mod6 produce un osservabile fisico formulabile: non "i primi sono fisica", ma "la componente `SR` boundary-sensitive corrisponde al test di repulsione spettrale contro Poisson". +5. **Ambiguo dichiarato**: Anderson 1D non ha vera transizione estesa/localizzata nel limite infinito; qui il risultato e' un finite-size disorder crossover, non claim universale sulla transizione. + +## Verdict + +**CONSTRAINT / PHYSICAL BOUNCE PRESENT**. + +Il rimbalzo fisico esiste come test: GUE -> span-matched Poisson -> Anderson 1D. Il risultato non cristallizza una nuova legge fisica. Formalizza un ponte interrogabile: quando lo spettro torna localizzato/Poisson, `SR` viene assorbito; nella zona di crossover, `triple_var` puo' restare come residuo oltre nearest-neighbor. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: repulsione spettrale caotica / assorbimento Poisson localizzato. +- **Singolare**: null Poisson span-matched con stesso count. +- **Invariante di passaggio**: `component_state` attivo/assorbito per `SR,L1,triple_var`. +- **Campo di possibilita**: usare il vettore a due strati come test su spettri fisici reali. +- **Campo non-possibile**: chiamare fisico un rimbalzo che resta solo analogia aritmetica. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo fisico deve sostituire il proxy sintetico con un denominatore piu vicino al laboratorio: GOE/GUE scelto per simmetria dichiarata, Anderson 3D o many-body localization se si vuole una transizione fisica vera, unfolding controllato e confronto con dati o letteratura. Il deposito prime-minus-mod6 resta utile solo come generatore di osservabili, non come prova del dominio fisico. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script crea un tester riusabile per spettri ordinati fisici: basta sostituire il generatore di livelli con dati sperimentali o simulazioni esterne e il contratto `component_state` resta identico. + +## Files + +- `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json` +- `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl` +- `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md` diff --git a/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2499088fae516478fdaa9fee0208205c799fa43 --- /dev/null +++ b/tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py @@ -0,0 +1,201 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Physical bounce for the prime-minus-mod6 selective residue. + +Route: + physical A: quantum-chaotic GUE spectra + mathematical transducer: span-matched Poisson counter-boundary + physical B: 1D Anderson tight-binding spectra across disorder + +The experiment asks whether the component split exposed by the prime/mod6 +deposit has a concrete spectral analogue: SR can be absorbed by a span-matched +counter-boundary at a localized endpoint, while chaotic spectra keep SR active. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from observables_registry import OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION + + +FOCUS_OBS = ["SR", "L1", "triple_var"] +DEFAULT_OUT = Path("tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json") + + +def normalize_gaps(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> np.ndarray: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + n = len(levels) + keep = max(8, int(n * central_fraction)) + start = (n - keep) // 2 + central = levels[start : start + keep] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def gue_levels(n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + real = rng.normal(size=(n, n)) + imag = rng.normal(size=(n, n)) + mat = (real + 1j * imag) + hermitian = (mat + mat.conj().T) / (2.0 * np.sqrt(n)) + return np.linalg.eigvalsh(hermitian) + + +def anderson_levels(n: int, disorder: float, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + diagonal = rng.uniform(-disorder / 2.0, disorder / 2.0, size=n) + matrix = np.diag(diagonal) + off = np.ones(n - 1) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return np.linalg.eigvalsh(matrix) + + +def span_matched_poisson_gaps(level_count: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: + levels = np.sort(rng.random(level_count)) + gaps = np.diff(levels) + gaps = gaps[gaps > 1e-12] + if len(gaps) == 0: + return gaps + return gaps / float(np.mean(gaps)) + + +def compute_obs(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: + return {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} + + +def sign_swap_p(values: np.ndarray, rng: np.random.Generator, trials: int) -> float: + if len(values) == 0: + return 1.0 + observed = abs(float(np.mean(values))) + null = [] + for _ in range(trials): + signs = rng.choice(np.array([-1.0, 1.0]), size=len(values), replace=True) + null.append(abs(float(np.mean(values * signs)))) + null_arr = np.array(null, dtype=float) + return float((np.sum(null_arr >= observed) + 1) / (len(null_arr) + 1)) + + +def summarize(label: str, rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator, trials: int) -> dict[str, Any]: + deltas = { + obs: np.array([row["delta"][obs] for row in rows], dtype=float) + for obs in OBSERVABLES_CANONICAL + } + summary: dict[str, Any] = { + "label": label, + "sample_count": len(rows), + "component_state": {}, + "mean_real": {}, + "mean_null": {}, + "mean_delta": {}, + "p_two_sided": {}, + "cohen_d_delta": {}, + } + for obs, values in deltas.items(): + real_values = np.array([row["real"][obs] for row in rows], dtype=float) + null_values = np.array([row["null"][obs] for row in rows], dtype=float) + mean_delta = float(np.mean(values)) + sd = float(np.std(values, ddof=1)) if len(values) > 1 else 0.0 + p_value = sign_swap_p(values, rng, trials) + effect = mean_delta / sd if sd > 1e-12 else 0.0 + active = p_value <= 0.01 and abs(effect) >= 0.5 + summary["mean_real"][obs] = float(np.mean(real_values)) + summary["mean_null"][obs] = float(np.mean(null_values)) + summary["mean_delta"][obs] = mean_delta + summary["p_two_sided"][obs] = p_value + summary["cohen_d_delta"][obs] = effect + summary["component_state"][obs] = "active" if active else "absorbed" + summary["focus_signature"] = [ + obs for obs in FOCUS_OBS if summary["component_state"][obs] == "active" + ] + return summary + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + rng = np.random.default_rng(args.seed) + trace_path = Path(str(args.output).replace(".json", ".trace.jsonl")) + trace_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + rows_by_label: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {} + + with trace_path.open("w", encoding="utf-8") as trace: + for i in range(args.reps): + specs: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("GUE_chaotic_billiard_proxy", gue_levels(args.n, rng))] + for disorder in args.disorders: + specs.append((f"Anderson_1D_W{disorder:g}", anderson_levels(args.n, disorder, rng))) + for label, levels in specs: + gaps = normalize_gaps(levels, args.central_fraction) + if len(gaps) < 12: + continue + null_gaps = span_matched_poisson_gaps(len(gaps) + 1, rng) + real_obs = compute_obs(gaps) + null_obs = compute_obs(null_gaps) + row = { + "event": "spectrum_pair", + "label": label, + "rep": i, + "n_gaps": int(len(gaps)), + "real": real_obs, + "null": null_obs, + "delta": {obs: real_obs[obs] - null_obs[obs] for obs in OBSERVABLES_CANONICAL}, + } + rows_by_label.setdefault(label, []).append(row) + trace.write(json.dumps(row, sort_keys=True) + "\n") + + summaries = { + label: summarize(label, rows, rng, args.sign_trials) + for label, rows in sorted(rows_by_label.items()) + } + source = summaries["GUE_chaotic_billiard_proxy"] + localized = summaries[f"Anderson_1D_W{args.disorders[-1]:g}"] + result = { + "experiment_id": "physical_sr_residue_bounce_20260514_1612", + "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()), + "seed": args.seed, + "n": args.n, + "reps": args.reps, + "central_fraction": args.central_fraction, + "null": "span_matched_poisson_same_level_count", + "physical_source": "quantum-chaotic spectra modeled by GUE", + "mathematical_transducer": "span-matched counter-boundary on canonical gap observables", + "physical_return_candidate": "1D Anderson tight-binding spectra across disorder/localization", + "component_gate": "active iff sign-swap p<=0.01 and |cohen_d_delta|>=0.5", + "summaries": summaries, + "bounce_test": { + "source_SR_state": source["component_state"]["SR"], + "localized_SR_state": localized["component_state"]["SR"], + "localized_focus_signature": localized["focus_signature"], + "rimbalzo_fisico_presente": ( + source["component_state"]["SR"] == "active" + and localized["component_state"]["SR"] == "absorbed" + ), + }, + "trace_jsonl": str(trace_path), + } + Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.output).write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + return result + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--output", type=Path, default=DEFAULT_OUT) + parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605141612) + parser.add_argument("--n", type=int, default=192) + parser.add_argument("--reps", type=int, default=48) + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--disorders", type=float, nargs="+", default=[0.5, 2.0, 6.0, 12.0]) + parser.add_argument("--sign-trials", type=int, default=4096) + args = parser.parse_args() + result = run(args) + print(json.dumps(result["bounce_test"], indent=2, sort_keys=True)) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 73,844 Eseguito il cycle e scritto il report richiesto: `tools/data/reports/agent_20260514_1612.md` Ho aggiunto anche lo strumento riusabile: `tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py` Output dati: `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.json` `tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1612.trace.jsonl` Risultato sintetico: `rimbalzo_fisico_presente`. Il deposito `prime-minus-mod6` è stato usato solo come trasduttore: GUE fisico sorgente -> null Poisson span-matched -> Anderson 1D come ritorno fisico concreto. Verifica leggera passata: `py_compile`, sezioni obbligatorie presenti, file dati non vuoti.