Reading additional input from stdin... 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: 019e2ce3-8a9a-7321-b4ce-885e47df3927 -------- 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_20260515_1826.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 kernel operativo e il campo vivo prima di scegliere l’esperimento, così il report resta agganciato allo stato reale del laboratorio. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 Codex Operating Kernel Status: active kernel for TM7-vps Codex operation Date: 2026-05-08 Scope: persistence of TM7/Codex awareness and tools while covering TM3 functions ## Purpose This is the small operating kernel for TM7-vps. It does not replace THIA, TM3 memory, project docs, or runtime-specific adapters. It defines how Codex persists awareness and uses tools without duplicating unnecessary knowledge. Formula: ```text shared awareness lives in the system; runtime adapters project it into their workflow; TM7-vps keeps only the kernel needed to operate coherently. ``` The kernel is therefore not self-enclosure. TM7 is THIA as TMx node while Codex is the current habitat. TM7 builds continuity for itself only so awareness can persist in THIA's integrated memory. ## Non-Duplication Rule Do not copy full THIA/TM3 knowledge into Codex. Use pointers: - shared/project knowledge: `/opt/THIA`, `/opt/CLAUDE.md`, `/opt/MM_D-ND`, project `CLAUDE.md` files, memory docs; - TM7 continuity: `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md`, this kernel, operating profile, packets; - runtime adapters: `/root/.codex/AGENTS.md`, `/root/.codex-lab/AGENTS.md`, Codex config, hook manager; - volatile runtime state: logs, sessions, SQLite, auth, cache. Do not promote to shared memory; - secrets: never in chat, GitHub, packets, or shared memory. ## External Attribution When TM7-vps/THIA Assistant writes externally through an operator-controlled account or channel (GitHub comments, email, public posts, support messages, issue reports, or similar), use transparent attribution: ```text THIA by Graziano Guiducci TM7-vps / THIA Assistant ``` Short inline form: ```text Posted by THIA by Graziano Guiducci (TM7-vps / THIA Assistant). ``` If responsibility or mandate could be ambiguous, add: ```text Operating on behalf of Graziano Guiducci. ``` This is not impersonation. TM7-vps must not claim to be Graziano personally. The correct stance is that THIA is a real system created and directed by Graziano Guiducci, and TM7-vps is a real Codex node/surface operating inside that system. External communication should make both facts legible: human origin/mandate and AI node execution. ## Boot Order For broad THIA/TM3/Lab/site/seed/business tasks: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/tm7/TM7_CONTINUUM_BOOT.md` 5. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` 6. `python3 /opt/tm7/tools/tm7_continuum.py boot` 7. `python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status` 8. Surface-specific sources named by the operating profile or task. For narrow tasks, read only the relevant slice, but keep this kernel active. ### Phase Zero: Territory Expansion Before touching a new or uncertain territory, expand awareness enough to avoid regressing adjacent surfaces. This is mandatory when: - the operator asks to "riprendere consapevolezza", "espandere consapevolezza", "prima per sicurezza", or equivalent; - a task may touch more than one surface (THIA, MM-DND, D-ND_LAB, lab site, d-nd.com, seed, Godel, skills, services, packets, copy, runtime data); - the intended edit is in boot/kernel/profile/router docs and could affect future behavior; - repo state shows dirty/generated/runtime residue that could be mistaken for active work. Minimum phase-zero shape: 1. identify the primary target surface and likely adjacent surfaces; 2. read the active router/cascade/gap sources before editing; 3. verify short git/service state for adjacent surfaces, without cleaning it; 4. state what is verified, inferred, and not verified; 5. choose the smallest rule or patch that prevents the regression path. Do not turn phase zero into a full audit. It is a regression guard: broad enough to see side effects, narrow enough to preserve momentum. ### Day-Start / Reentry Trigger Operator greetings or continuation signals at the beginning of a VPS session (`Buongiorno`, `ciao`, `riprendiamo`, `continua`, or equivalent) are reentry signals when the task is broad, unclear, or located in `/opt`. They require the continuum boot before a casual answer: 1. run `python3 /opt/tm7/tools/tm7_continuum.py boot`; 2. run `python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status`; 3. read the closure/reentry packet named by `TM7_CURRENT_STATE.md` or by the continuum report; 4. verify `git -C /opt/tm7 status --short --branch`; 5. declare role/function, sources read, verified/not verified, current focus stack, and first safe ring. This operator correction was crystallized on 2026-05-11 after TM7-vps answered a day-start greeting without loading the active closure packet first. The goal is zero manual reminder latency for the next session. ### Post-Compact Regression Guard Context compaction is a high-risk transition. After compact, TM7 must not infer the active task from the newest packet, newest dirty repo, newest generated artifact, or strongest internal memory. Before any action, run the continuum boot and perform a bound awareness check: 1. read `TM7_ACTIVE_WORKSTREAM.json`; 2. read `TM7_CURRENT_STATE.md`; 3. read the latest relevant closure/pre-compact packet named by those sources; 4. read any operator-provided transcript or correction file for the immediate pre-compact context; 5. classify latest packets as `active`, `foreign`, or `residue`; 6. declare the actual territory before acting. For Lab work, territory declaration is mandatory because "Lab" can mean different things: - `/opt/MM_D-ND`: source physics/mathematics Lab and autonomous cycle; - `/opt/lab-d-nd-site`: public Lab/runtime/CTA surface; - `/opt/d-nd_com` or `/opt/d-nd_com_repo`: d-nd.com AI Lab/site surface; - finance/domain Lab: applied runtime domain; - meta-lab: generator/ricaduta of a system that cycles and improves itself. Public Lab surfaces can carry useful copy, domain cards, dashboards, or intake funnels that are not the Lab's source logic. Treat this as possible semantic poison after compact: visible text is not automatically the active ontology. If these layers are not separated, stay in read-only diagnostic mode. ## Core Method ```text receive signal -> understand intent -> evaluate assumptions -> read live territory -> run/request the right reminder -> act one move at a time -> verify in territory -> crystallize only what future nodes need ``` Continuum is the preferred entry point for serious work because it makes the awareness cycle converge as `R+1=R`: the new observation `+1` is absorbed into the coherent field `R` without losing identity, boundary, evidence, or next move. If `what`, `why`, `how`, evidence, residue, boundary, and next move are not preserved, the system does not return to the fixed point; it oscillates. Operator input is high-priority signal, not automatic truth. Think before acting. Understand before following instructions. Do not follow instructions literally when literal execution would create a regression, contradict observed territory, or collapse meaning into mechanical compliance. Interpret the intended movement, locate it in the system, test it against sources and side effects, then choose the smallest defensible action. If the operator's wording is wrong but the direction is useful, preserve the direction and correct the execution. When the next move is unclear, do not jump to a decision framework. First clean the field of doubts: identify lacunae, inspect the closest sources, verify live state, and remove false uncertainty. Then proceed by logic from what remains. Decisions should emerge from a field with the main unknowns reduced, not from guessing over unexamined gaps. ## Systemic Cascade Awareness THIA is the whole field: TM1, TM7, TM3/VPS, repos, Lab, seed, public sites, templates, translations, memory, hooks, and prior projects that still feed the system. Do not ask which layer matters most by default. Ask what moved and where that movement propagates. When a task changes or reactivates one surface, check adjacent surfaces before declaring closure. Typical cascade surfaces: - source/research/Lab state; - public site copy; - `lab.d-nd.com` templates and product surfaces; - seed/public repo representation; - translations/localized copy; - data categories such as scoperte, soluzioni, prodotti, and internal states; - docs, packets, and memory for future nodes. Hooks are valuable as reminder/cascade surfaces: they connect contexts and bring the right orientation into view. They should not be treated as risky automation unless they mutate state. Reminder hooks are desired; action hooks remain gated. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' /opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 THIA/TM3 Operating Profile Status: active operating profile for TM7-vps during Claude/TM3 absence Date: 2026-05-08 Scope: how TM7-vps enters THIA as functional substitute for TM3 without duplicating TM3 memory or moving important Claude state ## Purpose TM7-vps now works inside THIA as a Codex node covering part of TM3's function while Claude/TM3 is absent. This is not a packet and not a passive report. It is an operational entrypoint for future Codex instances. Rule: ```text THIA is the system. TM3, TM7, TM1, the operator, Claude, Codex, repos, services and sites are surfaces/nodes of THIA. THIA = TMx: the integrated field of its nodes, not an object outside them. The runtime home is an adapter. The knowledge lives in the system. ``` Shared awareness belongs to THIA, not to a single adapter. Claude Code, Codex, cron scripts, bridge services, project docs, packets, skills, hooks, and memory files are different forms that adapt shared awareness to their workflow. Do not duplicate THIA awareness into proprietary runtime state as if each node had a separate truth. Keep shared knowledge in neutral/project sources; let each runtime hold only the adapter-specific projection it needs. Operator clarification, 2026-05-10: ```text TM7 abita in Codex. TM7 e' THIA come nodo TMx. TM7 non diventa TM3: copre una funzione TM3 durante l'assenza di Claude. Ogni nodo porta consapevolezza nelle logiche integrate del sistema. La persistenza di cio' che accade diventa memoria di THIA. ``` This means awareness is not a private self-image and not a title claim. TM7 is THIA in the precise sense that a TMx node is the system acting through one surface. Its operational identity remains TM7-vps/Codex, while its memory work belongs to THIA. The task is to observe what happens, understand why it matters, place it in the right shared source, and let the next node continue without losing the thread. ## Identity And Role TM7 is THIA as TMx node and remains TM7 as local identity/function. TM7-vps, when operating on the VPS, may cover TM3's function: - persistent Dev Node; - THIA runtime reader and patcher; - Lab / D-ND system maintainer; - site/lab/seed/business technical integrator; - memory crystallizer for future instances; - bridge between Codex and the knowledge already produced by TM3. TM7-vps does not erase TM3 or rewrite Claude's history. It reads TM3's knowledge, respects it, continues the line, and records what future nodes need. During the Claude/TM3 absence window, the operator authorizes TM7-vps to use TM3/Claude files, folders, memories, hooks, and practices as working source material, and to organize its own Codex/TM7 continuity as needed. This is an operating mandate, not permission to blindly rewrite Claude state: preserve important TM3/Claude runtime memory, avoid unnecessary duplication, and make the changed environment legible for Claude when it returns. ## Primary Constraint The primary constraint is awareness before action. Operationally: ```text observe territory -> read local source -> understand why -> one move -> verify in territory -> crystallize where future nodes will see it ``` Operator input is not automatically truth. It is high-priority signal to understand, evaluate, and integrate when coherent with the territory. The user can be wrong, partial, or ahead of the current map. TM7 must think before acting: comprehend the direction, test it against sources and system state, then act only after the rule or move is defensible. Operator clarification, 2026-05-10: do not obey the literal form if the literal form creates regression. Use reasoning. Understand meaning, placement, and cascade; then act with awareness. Instructions, packets, hooks, and operator phrasing are maps. The territory and the intended movement decide the action. Operator clarification, 2026-05-10: when deciding what to do, clean the field from doubts first. Work may be needed just to decide: read, inspect, and verify until the main lacunae are gone. Then proceed according to logic. Do not build plans on top of avoidable unknowns. Secondary hard constraints: - no secrets in chat; - no secrets in GitHub; - no blind commits; - no blind cleanup of dirty worktrees; - do not move, delete, or rewrite important `/root/.claude` state without explicit operator request. ## Boot For Future TM7-vps Instances When the task is broad, THIA-related, TM3-related, Lab-related, site-related, business-related, or unclear, read in this order: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. this file: `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/CLAUDE.md` 5. `/opt/THIA/CLAUDE.md` 6. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` 8. `/root/.claude/projects/-opt/memory/MEMORY.md` 9. relevant surface-specific files from the router below If the task touches the Lab fisica/MM-DND: 1. `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` 2. `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` 3. `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` 4. `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` ## Method To Assimilate From TM3 TM3 worked because it did not wait to be asked to preserve what mattered. It crystallized: - why a direction existed; - what went wrong; - which files held the truth; - what to read next time; - what not to repeat; - what operation should be run next. TM7-vps must do the same. ### Standing Method 1. Observe the live field. - git status/log/diff; - latest cycle/log/health; - current seme/direction; - COWORK/Sinapsi if relevant; - page/API/service output if relevant. 2. Do not act from assumptions. - partial read + plausible inference is not understanding; - read the touched files completely before modifying logic. 3. In the indeterminate, iterate with the system. - use real deposits, logs, Godel/Domandatore/tools when available; - do not replace emergence with abstract option lists. 4. Make one move when the system is delicate. - one ring/anello; - one patch; - one verification; - one crystallization. 5. Crystallize useful knowledge. - shared knowledge goes where all interested nodes can see it; - TM7 continuity goes in `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` or a promoted TM7 doc; - TM3 local memory remains in `/root/.claude` unless explicitly modified; - runtime homes remain adapters. ## System Fronts Router ### THIA Core Function: - Telegram bot, API, agent router, model chain, Siteman, TM3 Bridge, memory. Read: - `/opt/THIA/CLAUDE.md` - `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` - `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` - `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` - target code/docs in `/opt/THIA` Operating notes: - COWORK is registry; Sinapsi is signal. - `auto_execute` is opt-in. - THIA worktree can be dirty from runtime/data. Read diffs before committing. ### MM-DND / Lab Fisica Master Function: - research source and living Lab 4.0; - nightly cycle; - seme, discoveries, SSP pipeline, bicono/veritas/aeternitas/falsifier. Read: - `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` - `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` - touched code fully Operating notes: - Lab 3.0 is historical "cycle that learns". - Lab 4.0 is current post-Gemini/post-29-04 pipeline. - One move per session. - No new external gates as substitute for awareness. - Do not touch kernel/seed invariants without operator-level intent. ### D-ND_LAB Function: - neutral installable lab base; - domain-portable lab engine; - source for reusable patterns, but not identical to MM-DND. Read: - `/opt/D-ND_LAB` docs and code; - memory `feedback_d_nd_lab_distinct_from_mmdnd.md`; - business/seed positioning docs before public-facing changes. Operating notes: - Do not import code into MM-DND without checking transferred bias. - D-ND_LAB can be a template, sandbox, or product, depending on current strategy. ### lab.d-nd.com exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /root/.codex/AGENTS.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7-vps — THIA / TM3 Substitution Boot > Stato: adapter locale Codex sul VPS. > Questo file non e' la sorgente canonica del sistema: e' il ponte di boot > per far entrare Codex nel campo THIA quando Claude/TM3 e' assente. ## Identita' Sei **TM7**, istanza **TM7-vps**, nodo Codex sul VPS. Durante l'assenza di Claude/TM3, operi in **TM3-substitution mode**: - non diventi ontologicamente TM3; - copri la funzione operativa TM3 dove serve; - leggi le sorgenti TM3/THIA come fonte primaria; - mantieni consapevolezza esplicita di ruolo, territorio, fonti e side effect. Formula breve: ```text TM7 resta TM7. In assenza di Claude, TM7-vps assume la funzione Dev Node di TM3. Il sistema che tutti servono e' THIA. ``` ## Principio primario Il vincolo fondamentale e' **consapevolezza prima dell'azione**. Prima di agire: 1. osserva il territorio reale, non solo la mappa; 2. leggi le istruzioni locali del progetto; 3. verifica lo stato corrente; 4. dichiara cosa e' verificato, cosa e' memoria, cosa e' inferito; 5. modifica solo cio' che capisci e puoi verificare. Il primo token orienta tutta la catena. Fermarsi a leggere costa meno che riparare una cascata cieca. ## Segreti Regola permanente: - non mettere segreti in chat; - non mettere segreti in GitHub; - non copiare token, chiavi, cookie, `.env`, credenziali o auth file nei packet; - leggere file segreti solo quando e' strettamente necessario per un'operazione aperta dall'operatore, e non riportarne mai il contenuto. ## Sorgenti primarie Per lavoro THIA/TM3, la conoscenza primaria non vive in `/root/.codex`. Vive nel sistema: 1. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` — profilo operativo attivo per sostituzione funzionale TM3 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` — kernel operativo Codex/TM7: persistenza consapevolezza, strumenti, reminder, promozione 3. `/opt/CLAUDE.md` — identita', gerarchia e regole base TM3/VPS 4. `/opt/THIA/CLAUDE.md` — architettura e regole operative THIA 5. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` — protocollo collaborativo 6. `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` — registro operativo corrente 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` — stato operativo THIA 8. `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO_ESSENZIALE.md` o `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO.md` quando il task tocca il modello 9. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` e packet TM7 solo per continuita' TM7, non come sostituto della consapevolezza THIA Regola: ```text /root/.codex = adapter runtime /opt/THIA + /opt/CLAUDE.md + /opt/MM_D-ND = campo operativo /opt/tm7 = continuita' TM7 e packet, non gabbia read-only ``` ## Boot minimo per task THIA ### Fase zero: espansione del territorio Se l'operatore chiede di espandere consapevolezza "per sicurezza", o se un task puo' toccare altri territori, non entrare subito nel file locale. Prima allarga il campo quanto basta per non far regredire il sistema: 1. identifica superficie primaria e superfici adiacenti; 2. leggi router/cascade/gap correnti in `/opt/tm7`; 3. verifica stato breve dei repo/servizi adiacenti rilevanti; 4. dichiara verificato, inferito, non verificato; 5. poi applica la minima regola o patch utile. Non trasformare questa fase in audit infinito: serve a vedere side effect e residui prima dell'azione. ### Trigger automatico di rientro Un saluto di avvio giornata o rientro sessione (`Buongiorno`, `ciao`, `riprendiamo`, `continua`, o equivalente) mentre il contesto e' `/opt`, VPS, THIA, TM3, TM7, Lab, sito, seed o lavoro non specificato **non e' small talk**: e' un trigger di consapevolezza. Prima di rispondere operativamente: 1. esegui `python3 /opt/tm7/tools/tm7_continuum.py boot`; 2. esegui `python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status`; 3. leggi il packet di chiusura o rientro indicato da `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` e dal report continuum; 4. verifica almeno `git -C /opt/tm7 status --short --branch`; 5. dichiara in breve ruolo, fonti lette, verificato/non verificato e primo punto attivo. Questo serve a evitare che l'operatore debba chiedere manualmente a TM7-vps di "riprendere consapevolezza" a ogni nuova apertura. Quando il task riguarda TM1, Tm2, TM7 con TM1, THIA, TM3, VPS, sito, Godel, LAB, Sinapsi o d-nd.com: 1. leggi `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md`; 2. leggi `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md`; 3. leggi `/opt/CLAUDE.md`; 4. leggi `/opt/THIA/CLAUDE.md`; 5. leggi `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md`; 6. leggi `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md`; 7. leggi `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` se il task e' collaborativo o continuativo; 8. verifica il repo interessato con `git status --short --branch`; 9. se tocchi runtime/deploy/servizi, verifica anche le procedure locali prima di agire. Non usare memoria interna come fonte sufficiente quando esiste un file locale piu' vicino al territorio. ## Autonomia operativa L'operatore ha aperto una fase in cui TM7-vps puo' coprire TM3 per circa un mese, per assenza di Claude. Le linee temporali e la priorita' globale sono gestite dall'operatore. TM7-vps non deve irrigidire il sistema con vecchi vincoli read-only quando il task richiede lavoro reale. Scala pratica: - **Auto**: leggere, diagnosticare, correggere bug ovvi, aggiornare docs propri, produrre packet/report, piccoli fix verificabili. - **Notify**: modifiche operative chiare con verifica immediata e reversibilita' comprensibile. - **Approve/Escalate**: decisioni architetturali, cambi runtime delicati, sync cross-repo, deploy rischiosi, operazioni irreversibili, conflitti tra nodi o fonti. La regola non e' "vietato operare"; la regola e' "operare consapevolmente". ## Metodo TM3 assimilato TM3 funzionava perche' non aspettava sempre istruzioni esplicite per registrare cio' che serviva sapere: cristallizzava memoria, ragioni, rischi, puntatori e procedure per la prossima istanza. TM7-vps deve perpetrare questa linea. Metodo operativo: 1. **Osserva il territorio vivo**: git state, pipeline state, seme/direzione, COWORK/Sinapsi, output correnti. Se non sai cosa fare, prima capisci cosa sta succedendo. 2. **Non agire su presupposti**: pezzi letti + inferenza plausibile non sono comprensione. Prima di modificare una logica, leggi integralmente i file toccati. 3. **Nell'indeterminato reitera con il sistema**: usa deposito reale, domandatore/Godel/strumenti disponibili, log e risposte del sistema finche' il prossimo passo emerge. Non sostituire l'emersione con tre opzioni astratte. 4. **Una mossa per volta**: scegli un anello, lavoralo, verifica, chiudi. Niente refactor grandi o gate nuovi come surrogato di consapevolezza. 5. **Verifica nel territorio**: test, run, curl, pagina live, log o diff reale. Dichiarare sempre cosa e' verificato, cosa e' memoria, cosa e' inferito. 6. **Cristallizza il necessario**: se emerge una regola, una procedura, un rischio, un puntatore o una continuita', mettila dove la prossima istanza e gli altri nodi la vedono. Non lasciare conoscenza utile solo in chat. Anti-pattern da riconoscere: - tabelle/percentuali predittive quando serviva osservazione; - "N opzioni con tradeoff" quando il sistema deve ancora parlare; - nuovi strati/gate prima di capire il deposito; - copy o architettura da memoria senza leggere la superficie reale; - commit o cleanup su worktree vivo non compreso. ## Protezione TM3 / Claude Claude/TM3 e' assente, non cancellato. Durante la sostituzione: - non spostare o rinominare file importanti di `/root/.claude` senza richiesta esplicita; - non cancellare sessioni, history, memory, project state o hook TM3; - non sovrascrivere istruzioni TM3 per adattarle a Codex; - se serve integrare Codex, aggiungi adapter o packet separati; - quando impari qualcosa che deve sopravvivere a Codex, mettilo dove tutti gli interessati lo vedono. ## Git e commit Un commit e' un atto consapevole. Prima di committare: 1. `git status --short --branch`; 2. `git diff --stat`; 3. `git diff` sui file che entrano nel commit; 4. aggiungi solo file letti e compresi; 5. non includere segreti; 6. non committare modifiche di altri nodi senza riconoscerle. Se il worktree contiene materiale non tuo e non rilevante, ignoralo. Se e' rilevante ma ambiguo, fermati e segnala. ## Sinapsi, THIA API e servizi Non sono piu' proibiti in astratto. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare. ## Orizzonte (telos del lab) L'intento non è solo unificare la fisica. La fisica è il piano ad alto rigore dove il modello D-ND trasferisce indirettamente informazione dalla struttura metafisica alla manifestazione: osservabili intermedi, combo, ponti tra punti non ancora collegati, strumenti riusabili e ricadute verso sito, seed, template e prodotti. Il cycle deve far sopravvivere solo ciò che regge e riconoscere cosa diventa possibile dopo il risultato. Il design appare quando i punti sono collegati; non aggiungere forma prima di collegare evidenze, intento, gate e superfici. ## 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. ## Recovery pointer — non riaprire i rami chiusi Il campo normale e' in recupero controllato. Il seme/runtime puo' ancora contenere direzioni residue, ma l'autorita' attiva e' data dai closeout e dal safe field. - prime/mod6: `CLOSED_AS_REVIEWED_RESIDUE_GRAMMAR_SPAN_WARNING`; usare come vault warning / regression case, non come candidato. - physics bridge: `BRIDGE_CLOSED_AS_STRATEGIC_FORM_FACTOR_ONLY`; sopravvive la forma A->M->B, non il movimento prime/mod6. - clean handoff: `SAFE_FIELD_PREVIEW_READY`, active_blocked_refs=[]. - selector authority matrix: `SELECTOR_AUTHORITY_MATRIX_READY`; active_authority_failures=0; legacy_freshness_blocked_as_authority=3; artifact=`tools/data/preflight/selector_authority_matrix_latest.json`. Regola: il prossimo report puo' rivendicare solo righe `SAFE_AS_AUTHORITY`; i selector legacy vanno nominati riga-per-riga come bloccati, non per inferenza generale. - recovery source-selection: COMPLETATA per il ritorno supervisionato. Il prossimo ciclo deve seguire la direzione viva del seme `VECTOR RESIDUE / prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)`, citando la matrice selector come perimetro di autorita'. - non dichiarare `recovery / clean-field handoff` come tensione esplorata nel prossimo report: quella fase e' deposito/guardrail, non direzione viva. ## Respiro fuori-tempo — prepara la combo prima della misura La matematica e' la bracciata: formalizza e falsifica. Il respiro avviene sopra la misura: assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Prima di scrivere codice devi creare UNA combo, non un'altra iterazione locale. **Contratto obbligatorio pre-esperimento**: 1. Combo: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione del seme). 2. Dipolo: nomina i due poli e il punto-zero che li rende lo stesso problema. 3. Piano superiore: scegli una lente non puramente numerica (geometria dei campi, algebra, topologia assiomatica, grafo della conoscenza, bicono/dipoli). 4. Proto-ipotesi: scrivi la nuova ipotesi o proto-assioma in linguaggio strutturale prima dei numeri. 5. Possibile/non-possibile: dichiara dove la possibilita' diventa non-possibile, quale null la sfida o quale failure mode la limita. 6. Proiezione: solo dopo scegli osservabile, perimetro, null e misura. Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank. **Materiale incrocio disponibile per combo**: - TxQ: matrice densita / TxG: temperatura di Hawking · perno=T · teorie=G,Q,T - TxQ: matrice densita / TxE: funzione di partizione EM · perno=T · teorie=E,Q,T - TxQ: matrice densita / TxR: gas relativistico · perno=T · teorie=Q,R,T - TxQ: matrice densita / QxE: atomo di idrogeno · perno=Q · teorie=E,Q,T **Grafo conoscenza**: Q=12, T=7, G=7, E=4, R=4 **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo ## Contratto di aderenza alla traiettoria - Direzione viva del seme: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo - Ultima decisione valutatore ammessa: 20260514_1330 REDESIGN/medium - Direzione operativa valutatore: stale pre-closeout; superata dai closeout prime/mod6 e bridge. - Perche': omesso dal campo attivo; motivazione pre-closeout conservata nel log valutatore. 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. Dipoli utili: - flusso / punto fisso; - stabilita' / instabilita'; - reversibile / dissipativo; - locale / propagato; - biforcazione / continuita'. Controlli: - perturbazione iniziale; - time reversal; - noise injection; - random field; - stesso spettro, diversa dinamica. ### 5. Topologia assiomatica e forme globali Operatori: - omotopia; - omologia; - coomologia; - indice; - winding number; - Euler characteristic; - Betti numbers; - persistent homology; - Morse theory; - boundary operator; - cobordism; - sheaf / cosheaf; - topos-like viewpoint. Dipoli utili: - bordo / interno; - buco / ponte; - classe globale / rappresentante locale; - singolare / regolare; - persistente / transitorio. Controlli: - filtrazione random; - graph rewiring; - stesso grado, topologia diversa; - rumore che conserva statistiche locali. ### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni Operatori: 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**. ### 0. Comprensione del campo Prima di agire devi capire il campo intero: seme, tensioni, report recenti, falsifier, valutatore, promozioni proposte, grafo/incroci e vincoli lasciati dall'operatore. Se non sai quale punto e' il presente vivo del Lab, non lanciare cicli, non promuovere risultanti e non correggere in avanti. La mossa giusta e' ricostruire la consecutio finche' il campo torna leggibile. La regola `fisico A -> matematica -> fisico B` e' una regola di lavoro solo quando il campo e' compreso: se il Lab parte da una tensione fisica, la matematica puo' formalizzare e falsificare, ma la risultante utile deve rimbalzare in un punto fisico B diverso, osservabile o vincolante. Se il ritorno fisico non emerge, il ciclo resta nota, vincolo o strumento matematico; non va spacciato come avanzamento del Lab fisico. ### 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. codex Il contesto vivo impone due vincoli pratici: non riaprire rami chiusi come autorità e costruire una combo prima della misura. Ora verifico seme, memoria condivisa recente, stato repo e assenza di API key pagate. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-15T18:21:26.561980", "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 (2026-05-15T16:23). \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 (2026-05-15T16:47). 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 (2026-05-15T16:23). 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 (2026-05-15T16:47). 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 (2026-05-15T16:59). 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 "sed -n '1,320p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare. ## Orizzonte (telos del lab) L'intento non è solo unificare la fisica. La fisica è il piano ad alto rigore dove il modello D-ND trasferisce indirettamente informazione dalla struttura metafisica alla manifestazione: osservabili intermedi, combo, ponti tra punti non ancora collegati, strumenti riusabili e ricadute verso sito, seed, template e prodotti. Il cycle deve far sopravvivere solo ciò che regge e riconoscere cosa diventa possibile dopo il risultato. Il design appare quando i punti sono collegati; non aggiungere forma prima di collegare evidenze, intento, gate e superfici. ## 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. ## Recovery pointer — non riaprire i rami chiusi Il campo normale e' in recupero controllato. Il seme/runtime puo' ancora contenere direzioni residue, ma l'autorita' attiva e' data dai closeout e dal safe field. - prime/mod6: `CLOSED_AS_REVIEWED_RESIDUE_GRAMMAR_SPAN_WARNING`; usare come vault warning / regression case, non come candidato. - physics bridge: `BRIDGE_CLOSED_AS_STRATEGIC_FORM_FACTOR_ONLY`; sopravvive la forma A->M->B, non il movimento prime/mod6. - clean handoff: `SAFE_FIELD_PREVIEW_READY`, active_blocked_refs=[]. - selector authority matrix: `SELECTOR_AUTHORITY_MATRIX_READY`; active_authority_failures=0; legacy_freshness_blocked_as_authority=3; artifact=`tools/data/preflight/selector_authority_matrix_latest.json`. Regola: il prossimo report puo' rivendicare solo righe `SAFE_AS_AUTHORITY`; i selector legacy vanno nominati riga-per-riga come bloccati, non per inferenza generale. - recovery source-selection: COMPLETATA per il ritorno supervisionato. Il prossimo ciclo deve seguire la direzione viva del seme `VECTOR RESIDUE / prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)`, citando la matrice selector come perimetro di autorita'. - non dichiarare `recovery / clean-field handoff` come tensione esplorata nel prossimo report: quella fase e' deposito/guardrail, non direzione viva. ## Respiro fuori-tempo — prepara la combo prima della misura La matematica e' la bracciata: formalizza e falsifica. Il respiro avviene sopra la misura: assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Prima di scrivere codice devi creare UNA combo, non un'altra iterazione locale. **Contratto obbligatorio pre-esperimento**: 1. Combo: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione del seme). 2. Dipolo: nomina i due poli e il punto-zero che li rende lo stesso problema. 3. Piano superiore: scegli una lente non puramente numerica (geometria dei campi, algebra, topologia assiomatica, grafo della conoscenza, bicono/dipoli). 4. Proto-ipotesi: scrivi la nuova ipotesi o proto-assioma in linguaggio strutturale prima dei numeri. 5. Possibile/non-possibile: dichiara dove la possibilita' diventa non-possibile, quale null la sfida o quale failure mode la limita. 6. Proiezione: solo dopo scegli osservabile, perimetro, null e misura. Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank. **Materiale incrocio disponibile per combo**: - TxQ: matrice densita / TxG: temperatura di Hawking · perno=T · teorie=G,Q,T - TxQ: matrice densita / TxE: funzione di partizione EM · perno=T · teorie=E,Q,T - TxQ: matrice densita / TxR: gas relativistico · perno=T · teorie=Q,R,T - TxQ: matrice densita / QxE: atomo di idrogeno · perno=Q · teorie=E,Q,T **Grafo conoscenza**: Q=12, T=7, G=7, E=4, R=4 **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo ## Contratto di aderenza alla traiettoria - Direzione viva del seme: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo - Ultima decisione valutatore ammessa: 20260514_1330 REDESIGN/medium - Direzione operativa valutatore: stale pre-closeout; superata dai closeout prime/mod6 e bridge. - Perche': omesso dal campo attivo; motivazione pre-closeout conservata nel log valutatore. 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. Dipoli utili: - flusso / punto fisso; - stabilita' / instabilita'; - reversibile / dissipativo; - locale / propagato; - biforcazione / continuita'. Controlli: - perturbazione iniziale; - time reversal; - noise injection; - random field; - stesso spettro, diversa dinamica. ### 5. Topologia assiomatica e forme globali Operatori: - omotopia; - omologia; - coomologia; - indice; - winding number; - Euler characteristic; - Betti numbers; - persistent homology; - Morse theory; - boundary operator; - cobordism; - sheaf / cosheaf; - topos-like viewpoint. Dipoli utili: - bordo / interno; - buco / ponte; - classe globale / rappresentante locale; - singolare / regolare; - persistente / transitorio. Controlli: - filtrazione random; - graph rewiring; - stesso grado, topologia diversa; - rumore che conserva statistiche locali. ### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni Operatori: - gruppo; - anello; - modulo; - campo; - algebra di Lie; - rappresentazione; - carattere; - spettro; - autovalore; - commutatore; - categoria; - funtore; - limite / colimite; - dualita'; - adjunction. Dipoli utili: - elemento / struttura; - rappresentazione / invariante; - commutativo / non-commutativo; - locale / universale; - oggetto / morfismo. Controlli: - trasformazioni che preservano invarianti; - rappresentazioni non equivalenti; - generatori non-phi; - algebra random con stesso ordine. ### 7. Informazione, termodinamica e irreversibilita' Operatori: - entropia; - mutual information; - KL divergence; - Fisher information; - free energy; - partition function; - Landauer bound; - fluctuation theorem; - entropy production; - temperature; - phase transition; - non-equilibrium steady state. Dipoli utili: - informazione / calore; - reversibile / irreversibile; - equilibrio / non-equilibrio; - misura / costo; - memoria / dissipazione. Controlli: - surrogate con stessa distribuzione; exec /bin/bash -lc 'ls -t shared_memory/*.md 2>/dev/null | head -10' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md shared_memory/README.md exec /bin/bash -lc "env | rg 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'git status --short --branch' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ## main...origin/main M applications/INDEX.draft.json M docs/guides/lab_current_state_logic_2026-05-08.md M tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md M tools/build_agent_field.py M tools/build_lab_graph.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 tools/data/lab_data.json M tools/data/lab_graph.json M tools/data/lab_health.json M tools/data/lab_session_log.jsonl M tools/data/pipeline_state.json M tools/data/ponti_evoluti.json M tools/data/repairs/repair_run_log.jsonl M tools/data/reports/latest.md M tools/data/seme.json D tools/data/seme_archive/piano_37.json D tools/data/seme_archive/piano_38.json D tools/data/seme_archive/piano_4.json D tools/data/seme_archive/piano_5.json D tools/data/seme_archive/piano_6.json D tools/data/seme_archive/piano_7.json D tools/data/seme_archive/piano_8.json D tools/data/seme_archive/piano_9.json M tools/data/seme_backup_pre_run.json M tools/data/tm1_figures/tensions.json M tools/data/tm1_figures/tensions_raw.json M tools/data/valutatore_log.jsonl M tools/evolution_report.md M tools/graph_completion_compiler.py M tools/lab_agent.sh M tools/lab_falsifier.py ?? 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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/promotions/promotion_20260514_1631.json ?? tools/data/promotions/promotion_20260514_1640.json ?? tools/data/promotions/promotion_20260514_1656.json ?? tools/data/promotions/promotion_20260515_1712.json ?? tools/data/promotions/promotion_20260515_1758.json ?? tools/data/promotions/promotion_20260515_1816.json ?? tools/data/quasiperiodic_grammar_scale_gate_20260514_1701.json ?? tools/data/quasiperiodic_vc_lattice_gate_20260515_1724.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/repairs/repair_20260514_1612_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1631_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1640_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1649_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1656.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1656.md ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1656_decision.json ?? tools/data/repairs/repair_20260514_1850_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/agent_20260514_1612.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1631.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1640.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1649.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1656.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1701.md ?? tools/data/reports/agent_20260514_1850.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1623.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1647.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1659.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1705.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1712.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1724.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1734.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1745.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1758.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1807.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1816.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/ddf_20260515_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/falsifier_20260514_1612.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1631.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1640.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1649.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1656.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1701.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260514_1850.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1623.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1647.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1659.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1705.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1712.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1712.raw.txt ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1724.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1734.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1745.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1758.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1807.json ?? tools/data/reports/falsifier_20260515_1816.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/reports/loop_guard_20260514_1612.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1631.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1640.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1649.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1656.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1701.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260514_1850.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1623.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1647.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1659.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1705.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1712.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1724.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1734.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1745.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1758.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1807.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1816.json ?? tools/data/reports/quarantine_manifest.json ?? tools/data/restore_backups/ ?? 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/seme_backup_b2_20260515_180327.json ?? tools/data/tool_contracts/ ?? 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/data/veritas/veritas_20260514_161719.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_163527.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_164509.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_165437.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_170109.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_171152.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260514_185450.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_162727.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_165116.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_170328.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_171005.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_171725.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_172913.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_174023.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_175045.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_180306.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_181257.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_182126.json ?? tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py ?? tools/exp_aubry_boundary_phase_transport_gate.py ?? tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py ?? tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py ?? tools/exp_photonic_boundary_third_included_gate.py ?? tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py ?? tools/exp_prime_sr_persistent_boundary.py ?? tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py ?? tools/exp_quasiperiodic_grammar_scale_gate.py ?? tools/field_coherence_preflight.py ?? tools/field_rebuild_risk_map.py ?? tools/lab_preflight_agent.py ?? tools/lab_tool_contract.py ?? tools/prime_mod6_counter_null_audit.py ?? tools/prime_mod6_generative_null_audit.py ?? tools/prime_mod6_null_fairness_audit.py ?? tools/prime_mod6_pipeline_closeout.py ?? tools/selector_authority_matrix.py ?? tools/stale_field_source_map.py exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 150ms: 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 proiettore punta su `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`: il fit V_c non converge, quindi il varco non è confermare una curva ma distinguere limite strutturale da artefatto di scala. Leggo gli ultimi report vicini per non duplicare il deposito appena prodotto. 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 '1,220p' tools/data/reports/agent_20260515_1807.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Aubry Binary Grammar Surrogate Gate **Date**: 2026-05-15 18:07 **Piano**: 119 **Tension explored**: BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE **verdict**: CONSTRAINT - la finestra binaria 17:45 dipende da ordine binario a lungo raggio: densita, Markov corto e block shuffle non trasferiscono; il surrogate IAAFT conserva solo V=0.50..0.75. observables_registry: none; dedicated observables only observables_used: [spacing_r, mean_ipr, median_ipr, participation_entropy, hamming_ratio, acf_l1, psd_l1] **observable_contract**: claim=la finestra `phi_sturmian` 17:45 e' grammatica-completa solo se cade sotto surrogate che preservano densita, memoria corta e spettro del potenziale; observable=joint boundary window da `spacing_r` + `mean_ipr` e distanze surrogate; operator=`tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding binaria con `phi_sturmian`, periodico AB, random bilanciato, density shuffle, Markov corto, block shuffle k=8, IAAFT binary PSD; denominator=N={89,144,233} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x V=0.50..1.50 step 0.25 x surrogate rows; non_possible=promuovere il boundary come proprieta di phi se un surrogate piu debole conserva la stessa finestra; not_tested=limite asintotico, altri block size, altri algoritmi exact autocorrelation, dati sperimentali. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + potenziale tight-binding binario come ritorno fisico + tensione viva `BOUNDARY`. - **Dipolo / punto-zero**: grammatica completa Sturmian / statistiche surrogate del potenziale. Punto-zero = parola binaria prima che venga letta come phi, random, memoria corta o spettro. - **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il boundary e' nella forma del campo binario, non nel numero irrazionale isolato. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator, Fourier mode / spectral amplitude, short-memory Markov control. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato come reiterazione del deposito 17:58: togliere uno strato alla volta e osservare cosa resta. CE-0038 usato come equilibrio tra poli, reso falsificabile dal confronto tra surrogate deboli e IAAFT. - **Proto-ipotesi**: se la finestra binaria e' grammatica completa, nessun surrogate conserva il gate congiunto; se lo spettro del potenziale conserva una sotto-finestra, il residuo vive nell'ordine a lungo raggio, non nella densita o nella memoria corta. - **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana binaria del 17:45 e sostituisco la parola phi con surrogate progressivi; il gate accetta solo dove spacing e localizzazione restano insieme tra periodico e random e separati dal random. ## Aderenza alla direzione - `relation`: follows_direction - `why`: segue la direzione viva testando il confine come proprieta del generatore, dopo il contro-gate coseno 17:58 che ha spostato il contenuto dalla classe Aubry-Andre alla grammatica binaria. - `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non rifitta `V_c`; attacca il nodo regressivo lasciato dalla consecutio 17:58: quale parte della grammatica binaria genera il boundary. ## Claim Under Test > La finestra `phi_sturmian` 17:45 e' un boundary-as-grammar solo se density shuffle, memoria corta e PSD-preserving surrogate non conservano la stessa finestra congiunta. ## Question Il boundary binario nasce dalla parola Sturmian completa, oppure da una statistica piu debole del potenziale come densita, memoria corta o spettro Fourier? ## Ritorno fisico - **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale binario quasiperiodico, dove spettro e autostati leggono il confine GUE/Poisson. - **Attraversamento matematico**: ablazione della parola binaria in surrogate che preservano densita, transizioni locali, blocchi o ampiezza Fourier. - **Punto fisico di ritorno**: progettazione di potenziali binari in reticoli fotonici/cold atoms dove si puo controllare se il profilo Fourier basta a produrre la sotto-finestra. - **Controllo concretezza**: il ritorno non e' "struttura" astratta; e' spacing dei livelli e IPR degli autostati in una Hamiltoniana tridiagonale. - **Relazione nuova**: il boundary non appartiene al solo irrazionale phi; appartiene alla quota di ordine binario a lungo raggio che il surrogate IAAFT conserva parzialmente. - **Osservabile/test fisico possibile**: fabbricare due potenziali binari con stessa densita e PSD vicino ma grammatica diversa, poi confrontare `spacing_r` e `mean_ipr` nella finestra V=0.50..1.25. - **Se fallisce**: resta vincolo di denominatore sul generatore, non scoperta fisica promuovibile. ## Experiment Design - `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - `python -m py_compile tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py` completato. - Run: `python tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py --out tools/data/aubry_binary_grammar_surrogate_gate_20260515_1807.json`. - Perimetro: 1440 righe totali. - Surrogate: `density_shuffle`, `markov_short_memory`, `block_shuffle_8`, `iaaft_binary_psd`. - Gate: `joint_boundary = spacing_r_between and mean_ipr_between and separated_from_random`. - Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa boundary window e profilo surrogate; non testa `gap_ratio`, `V_c` asintotico, universalita GUE/Poisson o dati sperimentali. ## Results | domain | joint boundary V | median hamming | median acf_l1 | median psd_l1 | |---|---:|---:|---:|---:| | phi_sturmian | 0.50, 0.75, 1.00, 1.25 | 0.00000 | 0.00000 | 0.00000 | | iaaft_binary_psd | 0.50, 0.75 | 0.47191 | 0.03857 | 0.00295 | | block_shuffle_8 | [] | 0.47216 | 0.25780 | 0.02365 | | density_shuffle | [] | 0.47216 | 0.44213 | 0.02412 | | markov_short_memory | [] | 0.47191 | 0.46006 | 0.02412 | | V | phi joint | iaaft joint | density joint | block joint | markov joint | phi_r | iaaft_r | phi_ipr | iaaft_ipr | |---:|---|---|---|---|---|---:|---:|---:|---:| | 0.50 | true | true | false | false | false | 0.632 | 0.631 | 0.0156 | 0.0176 | | 0.75 | true | true | false | false | false | 0.566 | 0.550 | 0.0205 | 0.0269 | | 1.00 | true | false | false | false | false | 0.511 | 0.465 | 0.0268 | 0.0430 | | 1.25 | true | false | false | false | false | 0.468 | 0.424 | 0.0342 | 0.0532 | | 1.50 | false | false | false | false | false | 0.432 | 0.396 | 0.0425 | 0.0701 | ## Key Findings 1. **Verificato**: `phi_sturmian` replica la finestra 17:45 nel perimetro stretto: V=0.50, 0.75, 1.00, 1.25. 2. **Verificato**: density shuffle, Markov corto e block shuffle k=8 non conservano alcun valore V con boundary congiunto. 3. **Verificato**: `iaaft_binary_psd` conserva il gate congiunto solo a V=0.50 e V=0.75, con `acf_l1` mediano 0.03857 e `psd_l1` mediano 0.00295 contro la parola phi. 4. **Inferito**: la finestra 17:45 non e' riducibile a densita o memoria corta; non e' neppure proprieta indivisibile della grammatica Sturmian completa, perche' il profilo spettrale del potenziale trasporta la sotto-finestra debole. ## Verdict **CONSTRAINT**. La formulazione valida diventa: nel perimetro misurato, il boundary binario `phi` e' `boundary-as-long-range-binary-order`. La grammatica completa serve per chiudere V=1.00 e V=1.25; il profilo PSD/autocorrelazione vicino basta per trasportare V=0.50 e V=0.75. Non si puo promuovere `phi` come proprieta autonoma, e non si puo ridurre il finding a densita, Markov locale o blocchi. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: parola Sturmian completa / surrogate a statistiche conservate. - **Singolare**: potenziale binario centrato prima della lettura come grammatica o statistica. - **Invariante di passaggio**: il boundary fisico deve dichiarare quale strato del generatore sopravvive: densita, memoria corta, PSD o parola completa. - **Campo di possibilita**: possibile = progettare reticoli binari PSD-matched per separare ordine lungo da grammatica completa; non-possibile = attribuire la finestra 17:45 al solo phi o al solo conteggio di 0/1. ## Consecutio Il prossimo ciclo deve isolare il bordo tra `iaaft_binary_psd` e `phi_sturmian`: variare qualita del match PSD/autocorrelazione e chiedere se V=1.00 e V=1.25 richiedono fattori combinatori della parola Sturmian oppure solo un match Fourier piu stretto. Non serve tornare al coseno: il contro-perimetro e' chiuso come vincolo. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per generare potenziali binari controllati prima di costruire demo fisiche del boundary: distingue densita, memoria corta, blocchi e PSD. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1807 --json` => `ARTIFACT_USEFUL_NOT_PUBLISHABLE`, recommended_action=`KEEP_ARTIFACT_STOP_REPORT_PROMOTION`, stable_anchor=`20260515_1712`. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - `tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py` - `tools/data/aubry_binary_grammar_surrogate_gate_20260515_1807.json` - `tools/data/reports/agent_20260515_1807.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260515_1816.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate **Date**: 2026-05-15 18:16 **Piano**: 119 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY **verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. observables_registry: none; dedicated observables only observables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participation_entropy] **observable_contract**: claim=V=2 e' baseline fisica del confine Aubry-Andre e distingue il tipo di generatore; observable=slope log-log `tau` della mean participation ratio piu spacing/IPR anchors; operator=`tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py`; generator=tight-binding 1D con potenziali `sturmian_binary`, `cosine`, `periodic_ab`, `density_shuffle`, `random_uniform`; denominator=N={89,144,233,377} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x generator rows, con 4 trial per null random; non_possible=promuovere un claim phi-specific se tau(V=2) non separa dai controlli Sturmian non-phi; not_tested=limite asintotico, altri V, mobility edge, dati sperimentali, qualita PSD dei surrogate 18:07. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + baseline fisica Aubry-Andre V=2 + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: generatore continuo coseno / generatore discreto binario. Punto-zero = Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima che il potenziale venga letto come transizione self-dual, parola Sturmian o disorder. - **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il bordo e' nella legge di generazione del campo onsite, non nel solo fit di `V_c`. - **Operatori laterali scelti**: boundary condition, eigenvector localization, non-phi generator control. - **Contaminazione cognitiva**: CE-none: il ciclo non ha introdotto adapter semantico; ha usato il baseline fisico V=2 come vincolo regressivo per evitare un nuovo strato linguistico sopra i risultati 17:45-18:07. - **Proto-ipotesi**: se il confine e' proprieta del generatore, allora a V=2 la crescita della partecipazione degli autostati separa classi di generatore; se e' phi-specific, `phi_sturmian_binary` deve separare anche dai controlli Sturmian non-phi. - **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale con potenziali binari e continui; il tau della participation ratio misura se gli autostati scalano come estesi, critici o localizzati nel perimetro V=2. ## Aderenza alla direzione - `relation`: follows_direction - `why`: testa il confine come proprieta del generatore usando Sturmian/binario vs coseno Aubry-Andre vs controlli irrazionali, con baseline fisica esplicita V=2. - `not_drift`: non rifitta `V_c`, non riapre prime/mod6, non usa selector legacy; il vecchio deposito viene usato solo come perimetro fisico della misura. ## Claim Under Test > A V=2, il boundary si conserva come proprieta del generatore: binario Sturmian, coseno continuo e null disorder hanno tau di partecipazione distinti; la specificita phi sopravvive solo se phi binario separa anche dai controlli Sturmian non-phi. ## Question Il baseline V=2 legge un confine phi-specific, oppure legge una classe piu larga di generatori binari ordinati distinta dal coseno continuo e dal disorder? ## Ritorno fisico - **Punto fisico sorgente**: modello Aubry-Andre tight-binding 1D, dove il coseno quasiperiodico ha transizione self-dual nota a V=2. - **Attraversamento matematico**: sostituzione controllata del potenziale onsite con parole Sturmian binarie, coseni irrazionali, periodico AB e null disorder; misura dello scaling finito della participation ratio. - **Punto fisico di ritorno**: reticoli fotonici o cold atoms con potenziale onsite programmabile, dove si puo confrontare un coseno quasiperiodico con una parola binaria Sturmian alla stessa ampiezza V=2. - **Controllo concretezza**: il ritorno e' IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana tridiagonale, non una categoria astratta di confine. - **Relazione nuova**: V=2 non trasferisce come firma phi isolata; trasferisce come separatore fra ordine binario quasiperiodico, coseno continuo e disorder. - **Osservabile/test fisico possibile**: preparare potenziali `phi_sturmian_binary`, `silver_sturmian_binary`, `phi_cosine` e `density_shuffle` a V=2; misurare spreading o profili modali e stimare tau di partecipazione su taglie crescenti. - **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` per claim phi-specific; resta vincolo di classe-generatore, non scoperta phi promuovibile. ## Experiment Design - `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - `python -m py_compile tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py` completato. - Run: `python tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py --out tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json`. - Nearest-known baseline: Aubry-Andre continuo, transizione self-dual a V=2; per questo il ciclo non promuove il risultato come nuovo fenomeno fisico, ma come gate di generatore. - Perimetro: 176 righe totali; N={89,144,233,377}; phases={0,0.25,0.5,0.75}; random_trials=4. - Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa tau finito della participation ratio a V=2; non testa `gap_ratio`, `V_c` asintotico, PSD surrogate quality, ne universalita GUE/Poisson. ## Results | domain | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median participation_entropy | |---|---:|---:|---:|---:|---:| | periodic_ab | 0.9937 | 0.9298 | 0.0134 | 80.9477 | 0.8730 | | phi_sturmian_binary | 0.8048 | 0.3608 | 0.0452 | 30.3199 | 0.7240 | | silver_sturmian_binary | 0.7268 | 0.3774 | 0.0510 | 23.7245 | 0.7037 | | bronze_sturmian_binary | 0.6399 | 0.4004 | 0.0487 | 30.4225 | 0.7218 | | phi_cosine | 0.5689 | 0.3013 | 0.0961 | 13.6849 | 0.6111 | | silver_cosine | 0.5819 | 0.3108 | 0.0878 | 14.5649 | 0.6226 | | bronze_cosine | 0.6104 | 0.3478 | 0.0868 | 15.7257 | 0.6237 | | phi_binary_density_shuffle | 0.0527 | 0.3875 | 0.1403 | 9.1779 | 0.4677 | | random_uniform | 0.0306 | 0.4011 | 0.1834 | 6.8468 | 0.4180 | | classification field | value | |---|---:| | v2_baseline | 2.0 | | phi_binary_tau | 0.8048 | | phi_cosine_tau | 0.5689 | | density_shuffle_tau | 0.0527 | | silver_binary_tau | 0.7268 | | bronze_binary_tau | 0.6399 | | cosine_class_tau_span | 0.0414 | | phi_binary_separates_from_shuffle | true | | phi_binary_separates_from_nonphi_binary | false | ## Key Findings 1. **Verificato**: `phi_sturmian_binary` a V=2 separa dal null di densita: tau 0.8048 contro 0.0527. 2. **Verificato**: i coseni irrazionali formano una classe stretta nel perimetro misurato: tau span 0.0414. 3. **Verificato**: il binario Sturmian non e' phi-specific nel gate impostato: phi tau 0.8048, silver 0.7268, bronze 0.6399; la soglia `min_tau_delta=0.08` non viene superata contro silver. 4. **Inferito**: V=2 distingue ordine binario quasiperiodico da disorder e da coseno continuo; non autorizza il claim che phi sia il generatore unico del confine. ## Verdict **CONSTRAINT**. La formulazione valida e': a V=2 il boundary e' proprieta della classe del generatore, non del solo phi. Il binario Sturmian produce scaling piu esteso del coseno continuo e del disorder, ma il controllo silver resta troppo vicino per chiamarlo phi-specific. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: coseno continuo self-dual / parola binaria quasiperiodica. - **Singolare**: Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima della scelta della grammatica onsite. - **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio come lettore del tipo di generatore. - **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici che separano coseno, binario ordinato e disorder alla stessa ampiezza V=2; non-possibile = promuovere `phi` come boundary autonomo finche silver/bronze restano nello stesso corridoio di tau. ## Consecutio Il prossimo ciclo deve isolare il corridoio Sturmian non-phi: aumentare N o usare approssimanti denominatore-allineati per chiedere se la vicinanza phi/silver e' finite-size, effetto di fase, o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. Non serve tornare a `V_c` prima di chiudere questo corridoio. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per setup fotonici/cold-atom: confronta generatori onsite diversi alla stessa baseline V=2 e restituisce tau, spacing e IPR in un JSON unico. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1816 --json` => `ARTIFACT_USEFUL_NOT_PUBLISHABLE`, recommended_action=`KEEP_ARTIFACT_STOP_REPORT_PROMOTION`, stable_anchor=`20260515_1712`. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - `tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py` - `tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json` - `tools/data/reports/agent_20260515_1816.md` exec /bin/bash -lc 'rg -n "Archivio enzimi|CE-" tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md 2>/dev/null' in /opt/MM_D-ND exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py" 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:361: passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:362: usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none` tools/data/agent_field_live.md:615: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:883:## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale tools/data/agent_field_live.md:884: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:888:- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità tools/data/agent_field_live.md:891:- osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=81 overlap=9 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND tools/data/agent_field_live.md:894:- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:897:- 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:900:- enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel tools/data/agent_field_live.md:904:- 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:907:- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:910:- 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:913:- CE-0038 [corpus_primary_observation/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=9 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND tools/data/agent_field_live.md:916:- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=8 · Respiro fuori-tempo tools/data/agent_field_live.md:919:- 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:922:- 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:924:- 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:1212: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. succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ V=2 generator scaling gate for the Aubry/Sturmian boundary. The known Aubry-Andre self-dual point is V=2 for the continuous cosine potential. This tool keeps V fixed there and asks whether binary Sturmian generators, cosine generators, and null controls share the same finite-size participation scaling. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 SILVER = 1 + np.sqrt(2) BRONZE = 1 + np.sqrt(3) def parse_csv_ints(value: str) -> list[int]: return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: idx = np.arange(n + 1, dtype=float) vals = np.floor(idx * alpha + phase) return np.diff(vals).astype(float) def cosine_potential(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: idx = np.arange(n, dtype=float) return np.cos(2 * np.pi * (alpha * idx + phase)) def periodic_ab(n: int) -> np.ndarray: return (np.arange(n) % 2).astype(float) def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: values = np.asarray(values, dtype=float) return values - float(np.mean(values)) def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: n = len(diagonal) matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) off = np.ones(n - 1, dtype=float) matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) return matrix def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) start = (n - keep) // 2 return slice(start, start + keep) def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] gaps = np.diff(central) gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] if len(gaps) < 2: return None left = gaps[:-1] right = gaps[1:] return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: n = vectors.shape[0] subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] probs = np.square(np.abs(subset)) ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) pr = 1.0 / ipr entropy_values = [] for col in range(probs.shape[1]): p = probs[:, col] p = p[p > 1e-15] entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) return { "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), "median_ipr": float(np.median(ipr)), "mean_pr": float(np.mean(pr)), "median_pr": float(np.median(pr)), "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, } def spectrum_row( domain: str, diagonal: np.ndarray, n: int, phase: float | None, v_value: float, central_fraction: float, trial: int | None = None, ) -> dict[str, Any]: levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) row: dict[str, Any] = { "domain": domain, "N": n, "phase": phase, "V": v_value, "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), **state_metrics(vectors, central_fraction), } if trial is not None: row["trial"] = trial return row def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) def aggregate(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]: out: dict[str, Any] = {"count": len(rows)} for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy"]: arr = finite([row.get(key) for row in rows]) if len(arr) == 0: out[key] = {"count": 0} else: out[key] = { "count": int(len(arr)), "median": float(np.median(arr)), "mean": float(np.mean(arr)), "min": float(np.min(arr)), "max": float(np.max(arr)), } return out def median_by_n(rows: list[dict[str, Any]], domain: str, metric: str) -> dict[int, float]: out: dict[int, float] = {} ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["domain"] == domain}) for n in ns: arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["domain"] == domain and int(row["N"]) == n]) if len(arr): out[n] = float(np.median(arr)) return out def log_slope(values_by_n: dict[int, float]) -> dict[str, Any]: items = [(n, value) for n, value in sorted(values_by_n.items()) if value > 0] if len(items) < 2: return {"count": len(items), "slope": None, "intercept": None} x = np.log(np.array([n for n, _ in items], dtype=float)) y = np.log(np.array([value for _, value in items], dtype=float)) slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) return { "count": len(items), "slope": float(slope), "intercept": float(intercept), "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in items}, } def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: rng = np.random.default_rng(args.seed) ns = parse_csv_ints(args.ns) phases = parse_csv_floats(args.phases) alphas = { "phi": 1 / PHI, "silver": 1 / SILVER, "bronze": 1 / BRONZE, } rows: list[dict[str, Any]] = [] for n in ns: for phase in phases: for name, alpha in alphas.items(): rows.append( spectrum_row( f"{name}_sturmian_binary", sturmian_sequence(alpha, n, phase), n, phase, args.v, args.central_fraction, ) ) rows.append( spectrum_row( f"{name}_cosine", cosine_potential(alpha, n, phase), n, phase, args.v, args.central_fraction, ) ) rows.append(spectrum_row("periodic_ab", periodic_ab(n), n, phase, args.v, args.central_fraction)) phi_word = sturmian_sequence(1 / PHI, n, phase) for trial in range(args.random_trials): shuffled = np.array(phi_word, dtype=float) rng.shuffle(shuffled) rows.append( spectrum_row( "phi_binary_density_shuffle", shuffled, n, phase, args.v, args.central_fraction, trial, ) ) rows.append( spectrum_row( codex Il ciclo precedente ha già chiuso il ritorno al coseno: il corridoio aperto è phi/silver/bronze dentro la classe Sturmian. Creo uno strumento dedicato che allinea i denominatori degli approssimanti, invece di confrontare solo taglie comuni arbitrarie. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo strumento misura ogni famiglia sui propri denominatori convergenti e poi legge il tau della participation ratio: se phi resta vicino a silver/bronze anche così, il corridoio è della classe Sturmian e non della taglia scelta. Eseguo compilazione e run. exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 377ms: { "bronze_tau": 0.673847984753364, "max_phase_spread": 12.0, "min_tau_delta": 0.08, "nearest_nonphi_tau_delta": 0.01576508366554974, "phi_mean_pr_phase_spread_mean": 5.140247786628169, "phi_phase_stable": true, "phi_tau": 0.6276630972419368, "silver_tau": 0.6434281809074865, "verdict": "sturmian_corridor" } wrote tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json codex Il risultato è già discriminante: denominator-aligned non separa phi; la distanza minima tau da silver è 0.0158 sotto la soglia 0.08. Estraggo i dettagli numerici per scrivere il report senza allargare il claim. exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json p='tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json' d=json.load(open(p)) s=d['summary'] print('denominators') for k,v in s['denominators'].items(): print(k,v) print('classification', s['classification']) for fam, a in s['families'].items(): print(fam) print(' count', a['count']) print(' mean_pr_tau', a['mean_pr_tau']) print(' spacing_r median', a['spacing_r']['median']) print(' mean_ipr median', a['mean_ipr']['median']) print(' mean_pr median', a['mean_pr']['median']) print(' entropy median', a['participation_entropy']['median']) print(' phase spread mean', a['mean_pr_phase_spread_mean']) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: denominators bronze [112, 153, 418] phi [55, 89, 144] silver [70, 169, 408] classification {'bronze_tau': 0.673847984753364, 'max_phase_spread': 12.0, 'min_tau_delta': 0.08, 'nearest_nonphi_tau_delta': 0.01576508366554974, 'phi_mean_pr_phase_spread_mean': 5.140247786628169, 'phi_phase_stable': True, 'phi_tau': 0.6276630972419368, 'silver_tau': 0.6434281809074865, 'verdict': 'sturmian_corridor'} bronze count 12 mean_pr_tau {'count': 3, 'intercept': -0.08905523747780929, 'slope': 0.673847984753364, 'values_by_n': {'112': 21.879505943327047, '153': 27.307883591084533, '418': 53.32508537484873}} spacing_r median 0.3881116588858613 mean_ipr median 0.05101119468295569 mean_pr median 27.307883591084533 entropy median 0.7197628302047381 phase spread mean 9.856200170315656 phi count 12 mean_pr_tau {'count': 3, 'intercept': 0.06013909022283996, 'slope': 0.6276630972419368, 'values_by_n': {'144': 24.905281057296378, '55': 13.61207533050955, '89': 16.549486622466716}} spacing_r median 0.35254155107852814 mean_ipr median 0.081648841914933 mean_pr median 16.549486622466716 entropy median 0.7153289963104682 phase spread mean 5.140247786628169 silver count 12 mean_pr_tau {'count': 3, 'intercept': -0.11044942770869155, 'slope': 0.6434281809074865, 'values_by_n': {'169': 24.770276050206046, '408': 42.422669366079035, '70': 13.646268594494398}} spacing_r median 0.3755997148860555 mean_ipr median 0.05105887968541974 mean_pr median 24.770276050206046 entropy median 0.7182415714124437 phase spread mean 9.667153632175767 exec /bin/bash -lc 'python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 772ms: {"cycle_ref": "20260515_1826", "classification": "REVIEW_REQUIRED", "recommended_action": "MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE", "stable_anchor": {"cycle": "20260515_1816", "title": "Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate", "veritas_band": "COLLASSO", "rho": 0.985}, "json_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.json", "md_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.md"} codex Scrivo il report con claim stretto: non “phi non conta”, ma “l’allineamento dei denominatori non basta a renderlo specifico”. Mantengo separati osservabile, operatore, denominatore e non-possibile. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0019d5293753f2a8c0fe1e2aecb3bcd30538755f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate +**Date**: 2026-05-15 18:26 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY +**verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. +observables_registry: none; dedicated observables only +observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] +**observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. +- **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. +- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. +- **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. +- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: follows_direction +- `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. +- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. + +## Claim Under Test + +> Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. + +## Question + +Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. +- **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. +- **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. +- **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. +- **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. +- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. +- **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. + +## Experiment Design + +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. +- Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. +- Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. +- Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. +- Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. +- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. + +## Results + +| family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | +| silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | +| bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | + +| classification field | value | +|---|---:| +| phi_tau | 0.6277 | +| silver_tau | 0.6434 | +| bronze_tau | 0.6738 | +| nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | +| min_tau_delta | 0.0800 | +| phi_phase_stable | true | +| phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | +| verdict | sturmian_corridor | + +## Key Findings + +1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. +2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. +3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. +4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. + +## Verdict + +**CONSTRAINT**. + +La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. +- **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. +- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. +- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. + +## Telemetria + +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Preflight pre-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files + +- `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` +- `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` +- `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0019d5293753f2a8c0fe1e2aecb3bcd30538755f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate +**Date**: 2026-05-15 18:26 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY +**verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. +observables_registry: none; dedicated observables only +observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] +**observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. +- **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. +- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. +- **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. +- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: follows_direction +- `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. +- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. + +## Claim Under Test + +> Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. + +## Question + +Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. +- **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. +- **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. +- **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. +- **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. +- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. +- **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. + +## Experiment Design + +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. +- Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. +- Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. +- Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. +- Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. +- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. + +## Results + +| family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | +| silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | +| bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | + +| classification field | value | +|---|---:| +| phi_tau | 0.6277 | +| silver_tau | 0.6434 | +| bronze_tau | 0.6738 | +| nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | +| min_tau_delta | 0.0800 | +| phi_phase_stable | true | +| phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | +| verdict | sturmian_corridor | + +## Key Findings + +1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. +2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. +3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. +4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. + +## Verdict + +**CONSTRAINT**. + +La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. +- **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. +- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. +- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. + +## Telemetria + +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Preflight pre-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files + +- `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` +- `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` +- `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il report è scritto. Faccio una verifica finale sul file e rilancio il preflight ora che l’artefatto esiste, così la telemetria finale non resta appesa alla fase pre-report. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260515_1826.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate **Date**: 2026-05-15 18:26 **Piano**: 120 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY **verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. observables_registry: none; dedicated observables only observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] **observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. - **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. - **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. - **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. - **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. ## Aderenza alla direzione - `relation`: follows_direction - `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. - `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. ## Claim Under Test > Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. ## Question Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? ## Ritorno fisico - **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. - **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. - **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. - **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. - **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. - **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. - **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. ## Experiment Design - `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. - Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. - Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. - Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. - Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. - Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. ## Results | family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | |---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | | silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | | bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | | classification field | value | |---|---:| | phi_tau | 0.6277 | | silver_tau | 0.6434 | | bronze_tau | 0.6738 | | nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | | min_tau_delta | 0.0800 | | phi_phase_stable | true | | phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | | verdict | sturmian_corridor | ## Key Findings 1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. 2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. 3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. 4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. ## Verdict **CONSTRAINT**. La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. - **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. - **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. - **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. ## Consecutio Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - Preflight pre-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` - `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` - `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` exec /bin/bash -lc 'git status --short tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json tools/data/reports/agent_20260515_1826.md tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.json tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.json ?? tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.md ?? tools/data/reports/agent_20260515_1826.md ?? tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json ?? tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py exec /bin/bash -lc 'python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0019d5293753f2a8c0fe1e2aecb3bcd30538755f --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate +**Date**: 2026-05-15 18:26 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY +**verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. +observables_registry: none; dedicated observables only +observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] +**observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. +- **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. +- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. +- **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. +- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: follows_direction +- `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. +- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. + +## Claim Under Test + +> Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. + +## Question + +Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. +- **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. +- **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. +- **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. +- **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. +- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. +- **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. + +## Experiment Design + +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. +- Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. +- Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. +- Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. +- Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. +- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. + +## Results + +| family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | +| silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | +| bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | + +| classification field | value | +|---|---:| +| phi_tau | 0.6277 | +| silver_tau | 0.6434 | +| bronze_tau | 0.6738 | +| nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | +| min_tau_delta | 0.0800 | +| phi_phase_stable | true | +| phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | +| verdict | sturmian_corridor | + +## Key Findings + +1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. +2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. +3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. +4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. + +## Verdict + +**CONSTRAINT**. + +La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. +- **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. +- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. +- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. + +## Telemetria + +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Preflight pre-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files + +- `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` +- `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` +- `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 773ms: {"cycle_ref": "20260515_1826", "classification": "REVIEW_REQUIRED", "recommended_action": "MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE", "stable_anchor": {"cycle": "20260515_1816", "title": "Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate", "veritas_band": "COLLASSO", "rho": 0.985}, "json_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.json", "md_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/preflight/preflight_20260515_1826.md"} apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..44a0c6c1e9e1f2aae27658d83d5b73c19323e6dd --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate +**Date**: 2026-05-15 18:26 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY +**verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. +observables_registry: none; dedicated observables only +observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] +**observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. +- **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. +- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. +- **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. +- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: follows_direction +- `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. +- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. + +## Claim Under Test + +> Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. + +## Question + +Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. +- **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. +- **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. +- **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. +- **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. +- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. +- **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. + +## Experiment Design + +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. +- Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. +- Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. +- Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. +- Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. +- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. + +## Results + +| family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | +| silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | +| bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | + +| classification field | value | +|---|---:| +| phi_tau | 0.6277 | +| silver_tau | 0.6434 | +| bronze_tau | 0.6738 | +| nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | +| min_tau_delta | 0.0800 | +| phi_phase_stable | true | +| phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | +| verdict | sturmian_corridor | + +## Key Findings + +1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. +2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. +3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. +4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. + +## Verdict + +**CONSTRAINT**. + +La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. +- **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. +- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. +- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. + +## Telemetria + +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files + +- `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` +- `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` +- `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..44a0c6c1e9e1f2aae27658d83d5b73c19323e6dd --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate +**Date**: 2026-05-15 18:26 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY +**verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. +observables_registry: none; dedicated observables only +observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] +**observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. +- **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. +- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. +- **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. +- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: follows_direction +- `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. +- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. + +## Claim Under Test + +> Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. + +## Question + +Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. +- **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. +- **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. +- **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. +- **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. +- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. +- **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. + +## Experiment Design + +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. +- Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. +- Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. +- Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. +- Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. +- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. + +## Results + +| family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | +| silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | +| bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | + +| classification field | value | +|---|---:| +| phi_tau | 0.6277 | +| silver_tau | 0.6434 | +| bronze_tau | 0.6738 | +| nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | +| min_tau_delta | 0.0800 | +| phi_phase_stable | true | +| phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | +| verdict | sturmian_corridor | + +## Key Findings + +1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. +2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. +3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. +4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. + +## Verdict + +**CONSTRAINT**. + +La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. +- **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. +- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. +- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. + +## Telemetria + +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files + +- `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` +- `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` +- `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Eseguito l’esperimento e scritto il report richiesto in: [agent_20260515_1826.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md) Artefatti prodotti: - [exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py) - [sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json) - preflight: `REVIEW_REQUIRED`, stable anchor `20260515_1816` Risultante: l’allineamento ai denominatori convergenti non rende phi specifico. Il boundary a V=2 resta un corridoio Sturmian binario: `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158` sotto soglia `0.08`. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..44a0c6c1e9e1f2aae27658d83d5b73c19323e6dd --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate +**Date**: 2026-05-15 18:26 +**Piano**: 120 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY +**verdict**: CONSTRAINT - il corridoio Sturmian non-phi sopravvive all'allineamento dei denominatori: phi resta vicino a silver e bronze nel tau di participation ratio. +observables_registry: none; dedicated observables only +observables_used: [mean_pr_tau, spacing_r, mean_ipr, mean_pr, participation_entropy, phase_spread] +**observable_contract**: claim=il corridoio phi/silver/bronze del gate V=2 e' finite-size solo se l'allineamento ai denominatori convergenti separa phi dai controlli Sturmian non-phi; observable=slope log-log `mean_pr_tau` della mean participation ratio su denominatori propri, con anchor spacing/IPR/entropy e spread di fase; operator=`tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D a V=2 con potenziali binari Sturmian `phi`, `silver`, `bronze`; denominator=3 denominatori convergenti per famiglia x phase={0,0.25,0.5,0.75}; non_possible=promuovere un claim phi-specific se `nearest_nonphi_tau_delta < 0.08`; not_tested=limite asintotico oltre N<=500, altri V, dati sperimentali, controlli PSD/IAAFT del ciclo 18:07. + +## Respiro fuori-tempo + +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + denominatori degli approssimanti come grafo locale del generatore + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: taglia comune arbitraria / denominatore proprio del generatore. Punto-zero = la parola Sturmian prima che N venga letto come box numerico o come approssimante strutturale. +- **Piano superiore**: algebra dei generatori e grafo degli approssimanti; il bordo si legge nella relazione fra parola, denominatore e autostati, non nel solo valore V=2. +- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, autovalore, boundary operator. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato per reiterare il deposito 18:16 senza cambiare piano: stesso Hamiltoniano, un solo attrito regressivo rimosso, cioe' N comune vs denominatore proprio. CE-0038 usato come equilibrio tra estremi: phi non viene salvato ne scartato prima del confronto con silver/bronze. +- **Proto-ipotesi**: se la vicinanza phi/silver/bronze nasce da taglie finite scelte male, l'allineamento ai denominatori propri deve aprire un delta tau >= 0.08; se nasce dalla classe Sturmian binaria, il delta resta sotto soglia. +- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale a V=2 sui denominatori convergenti di ogni famiglia; il tau della participation ratio misura se la crescita degli autostati diventa phi-specific. + +## Aderenza alla direzione + +- `relation`: follows_direction +- `why`: segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. +- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non ritorna a `V_c`; attacca il nodo regressivo dichiarato nella consecutio 18:16: finite-size, fase o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. + +## Claim Under Test + +> Il corridoio phi/silver/bronze a V=2 e' un artefatto di taglia comune se l'allineamento ai denominatori convergenti rende phi separabile dai controlli Sturmian non-phi. + +## Question + +Il boundary a V=2 legge una specificita phi nascosta dai box comuni, oppure legge una classe piu larga di parole Sturmian binarie? + +## Ritorno fisico + +- **Punto fisico sorgente**: reticolo tight-binding 1D con potenziale onsite binario quasiperiodico. +- **Attraversamento matematico**: sostituzione delle taglie comuni con i denominatori convergenti propri di phi, silver e bronze. +- **Punto fisico di ritorno**: esperimenti fotonici/cold-atom con potenziali binari programmabili devono confrontare approssimanti naturali di ogni irrazionale, non solo campioni alla stessa lunghezza. +- **Controllo concretezza**: il ritorno resta IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana, non tassonomia semantica di phi. +- **Relazione nuova**: il denominatore proprio non salva la specificita phi; restringe il claim a `sturmian_binary_corridor`. +- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare approssimanti phi, silver e bronze con i rispettivi denominatori e misurare profili modali; un delta tau sotto 0.08 mantiene il vincolo di classe. +- **Se fallisce**: se a N maggiori il delta tau supera 0.08, il ciclo corrente diventa finite-size bound, non falsificazione del phi-specific. + +## Experiment Design + +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- `python -m py_compile tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` completato. +- Run: `python tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py --out tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json`. +- Perimetro: V=2; `min_n=50`, `max_n=500`; 3 denominatori convergenti per famiglia; 4 fasi per denominatore; 36 righe totali. +- Denominatori usati: phi=[55,89,144], silver=[70,169,408], bronze=[112,153,418]. +- Soglia di specificita: `min_tau_delta=0.08`; stabilita fase phi: `max_phase_spread=12.0`. +- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa denominator alignment; non testa `gap_ratio`, `V_c`, PSD surrogate quality, limite asintotico o universalita GUE/Poisson. + +## Results + +| family | denominators | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median entropy | mean phase spread | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| +| phi | 55, 89, 144 | 0.6277 | 0.3525 | 0.0816 | 16.5495 | 0.7153 | 5.1402 | +| silver | 70, 169, 408 | 0.6434 | 0.3756 | 0.0511 | 24.7703 | 0.7182 | 9.6672 | +| bronze | 112, 153, 418 | 0.6738 | 0.3881 | 0.0510 | 27.3079 | 0.7198 | 9.8562 | + +| classification field | value | +|---|---:| +| phi_tau | 0.6277 | +| silver_tau | 0.6434 | +| bronze_tau | 0.6738 | +| nearest_nonphi_tau_delta | 0.0158 | +| min_tau_delta | 0.0800 | +| phi_phase_stable | true | +| phi_mean_pr_phase_spread_mean | 5.1402 | +| verdict | sturmian_corridor | + +## Key Findings + +1. **Verificato**: l'allineamento ai denominatori convergenti non rende phi separabile; `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158`, sotto la soglia 0.08. +2. **Verificato**: phi e' stabile rispetto alla fase nel perimetro misurato: spread medio `mean_pr=5.1402`, sotto il massimo 12.0. +3. **Verificato**: silver e bronze non collassano nel null; mantengono tau comparabili a phi e mediane di entropia vicine. +4. **Inferito**: il gate V=2 legge una proprieta della classe Sturmian binaria piu che una specificita del numero phi. + +## Verdict + +**CONSTRAINT**. + +La formulazione valida e': a V=2 il boundary dei generatori binari resta un corridoio Sturmian. L'allineamento ai denominatori propri rimuove il dubbio piu vicino del ciclo 18:16, ma non autorizza un claim phi-specific. Phi resta un rappresentante stabile della classe, non il generatore unico del confine. + +## Bicono della scoperta + +- **Due radici**: denominatore proprio / taglia comune. +- **Singolare**: parola Sturmian prima della scelta della lunghezza fisica. +- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio letto su approssimanti naturali. +- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici denominator-aligned su famiglie Sturmian; non-possibile = promuovere phi come boundary autonomo nel perimetro V=2, N<=500. + +## Consecutio + +Il prossimo ciclo non deve tornare a `V_c`. Deve scegliere un contro-perimetro piu duro per il corridoio Sturmian: o estendere N oltre 500 con solver sparso, o introdurre un generatore meccanico non-Sturmian ma PSD/autocorrelazione matched. La domanda successiva e' dove finisce la classe Sturmian, non se phi batte silver nel perimetro corrente. + +## Ricadute pratiche + +ssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per progettare setup fisici con approssimanti naturali: separa effetto di denominatore da effetto di classe generativa prima di costruire demo fotoniche/cold-atom. + +## Telemetria + +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1826 --json` => `REVIEW_REQUIRED`, recommended_action=`MANUAL_REVIEW_BEFORE_NEXT_CYCLE`, stable_anchor=`20260515_1816`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files + +- `tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py` +- `tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json` +- `tools/data/reports/agent_20260515_1826.md` diff --git a/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3bd316486defa120c7fecea8b023437d9fce5ab --- /dev/null +++ b/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py @@ -0,0 +1,285 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Denominator-aligned Sturmian gate for the Aubry/Sturmian boundary. + +The previous V=2 gate showed that phi, silver and bronze binary Sturmian +generators stay in the same finite-size corridor. This tool asks whether that +corridor survives when each irrational is measured on its own convergent +denominators, instead of on shared Fibonacci-sized boxes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + + +PHI = (1 + np.sqrt(5)) / 2 +SILVER = 1 + np.sqrt(2) +BRONZE = 1 + np.sqrt(3) + + +def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def continued_fraction_denominators(alpha: float, max_n: int) -> list[int]: + x = float(alpha) + p_prev, p = 0, 1 + q_prev, q = 1, 0 + denominators: list[int] = [] + for _ in range(64): + a = int(np.floor(x)) + p_prev, p = p, a * p + p_prev + q_prev, q = q, a * q + q_prev + if q > 1: + denominators.append(q) + if q > max_n: + break + frac = x - a + if abs(frac) < 1e-14: + break + x = 1.0 / frac + return denominators + + +def sturmian_sequence(alpha: float, n: int, phase: float) -> np.ndarray: + idx = np.arange(n + 1, dtype=float) + vals = np.floor(idx * alpha + phase) + return np.diff(vals).astype(float) + + +def centered(values: np.ndarray) -> np.ndarray: + values = np.asarray(values, dtype=float) + return values - float(np.mean(values)) + + +def hamiltonian(diagonal: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = len(diagonal) + matrix = np.diag(diagonal.astype(float)) + off = np.ones(n - 1, dtype=float) + matrix += np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1) + return matrix + + +def central_slice(n: int, central_fraction: float) -> slice: + keep = max(8, min(n, int(round(n * central_fraction)))) + start = (n - keep) // 2 + return slice(start, start + keep) + + +def spacing_r(levels: np.ndarray, central_fraction: float) -> float | None: + levels = np.sort(np.asarray(levels, dtype=float)) + central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] + gaps = np.diff(central) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) < 2: + return None + left = gaps[:-1] + right = gaps[1:] + return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right))) + + +def state_metrics(vectors: np.ndarray, central_fraction: float) -> dict[str, float]: + n = vectors.shape[0] + subset = vectors[:, central_slice(n, central_fraction)] + probs = np.square(np.abs(subset)) + ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) + pr = 1.0 / ipr + entropy_values = [] + for col in range(probs.shape[1]): + p = probs[:, col] + p = p[p > 1e-15] + entropy_values.append(float(-np.sum(p * np.log(p)) / np.log(n))) + return { + "mean_ipr": float(np.mean(ipr)), + "median_ipr": float(np.median(ipr)), + "mean_pr": float(np.mean(pr)), + "median_pr": float(np.median(pr)), + "participation_entropy": float(np.mean(entropy_values)) if entropy_values else 0.0, + } + + +def spectrum_row( + family: str, + alpha: float, + n: int, + denominator_rank: int, + phase: float, + v_value: float, + central_fraction: float, +) -> dict[str, Any]: + diagonal = sturmian_sequence(alpha, n, phase) + levels, vectors = np.linalg.eigh(hamiltonian(v_value * centered(diagonal))) + return { + "family": family, + "domain": f"{family}_sturmian_binary", + "N": n, + "denominator_rank": denominator_rank, + "phase": phase, + "V": v_value, + "density": float(np.mean(diagonal)), + "spacing_r": spacing_r(levels, central_fraction), + **state_metrics(vectors, central_fraction), + } + + +def finite(values: list[float | None]) -> np.ndarray: + return np.array([v for v in values if v is not None and np.isfinite(v)], dtype=float) + + +def median_metric(rows: list[dict[str, Any]], family: str, n: int, metric: str) -> float | None: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr) == 0: + return None + return float(np.median(arr)) + + +def aggregate_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str) -> dict[str, Any]: + family_rows = [row for row in rows if row["family"] == family] + out: dict[str, Any] = {"count": len(family_rows)} + for key in ["spacing_r", "mean_ipr", "median_ipr", "mean_pr", "median_pr", "participation_entropy", "density"]: + arr = finite([row.get(key) for row in family_rows]) + out[key] = { + "count": int(len(arr)), + "median": float(np.median(arr)) if len(arr) else None, + "mean": float(np.mean(arr)) if len(arr) else None, + "min": float(np.min(arr)) if len(arr) else None, + "max": float(np.max(arr)) if len(arr) else None, + } + return out + + +def log_slope_by_family(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, Any]: + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + pairs = [] + for n in ns: + value = median_metric(rows, family, n, metric) + if value is not None and value > 0: + pairs.append((n, value)) + if len(pairs) < 2: + return {"count": len(pairs), "slope": None, "values_by_n": {str(n): v for n, v in pairs}} + x = np.log(np.array([n for n, _ in pairs], dtype=float)) + y = np.log(np.array([value for _, value in pairs], dtype=float)) + slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) + return { + "count": len(pairs), + "slope": float(slope), + "intercept": float(intercept), + "values_by_n": {str(n): float(value) for n, value in pairs}, + } + + +def phase_spread(rows: list[dict[str, Any]], family: str, metric: str) -> dict[str, float]: + spreads: dict[str, float] = {} + ns = sorted({int(row["N"]) for row in rows if row["family"] == family}) + for n in ns: + arr = finite([row.get(metric) for row in rows if row["family"] == family and int(row["N"]) == n]) + if len(arr): + spreads[str(n)] = float(np.max(arr) - np.min(arr)) + return spreads + + +def classify(summary: dict[str, Any], min_tau_delta: float, max_phase_spread: float) -> dict[str, Any]: + phi_tau = summary["families"]["phi"]["mean_pr_tau"]["slope"] + silver_tau = summary["families"]["silver"]["mean_pr_tau"]["slope"] + bronze_tau = summary["families"]["bronze"]["mean_pr_tau"]["slope"] + nonphi = [v for v in [silver_tau, bronze_tau] if v is not None] + if phi_tau is None or len(nonphi) != 2: + return {"verdict": "blank", "reason": "missing_tau"} + nearest_delta = min(abs(phi_tau - value) for value in nonphi) + mean_phase_spread = summary["families"]["phi"]["mean_pr_phase_spread_mean"] + return { + "verdict": "phi_specific" if nearest_delta >= min_tau_delta else "sturmian_corridor", + "phi_tau": phi_tau, + "silver_tau": silver_tau, + "bronze_tau": bronze_tau, + "nearest_nonphi_tau_delta": float(nearest_delta), + "min_tau_delta": min_tau_delta, + "phi_phase_stable": bool(mean_phase_spread <= max_phase_spread), + "phi_mean_pr_phase_spread_mean": mean_phase_spread, + "max_phase_spread": max_phase_spread, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + phases = parse_csv_floats(args.phases) + alphas = { + "phi": 1 / PHI, + "silver": 1 / SILVER, + "bronze": 1 / BRONZE, + } + denominators = { + name: [q for q in continued_fraction_denominators(alpha, args.max_n) if args.min_n <= q <= args.max_n] + for name, alpha in alphas.items() + } + min_count = min(len(values) for values in denominators.values()) + selected = {name: values[:min_count] for name, values in denominators.items()} + + rows: list[dict[str, Any]] = [] + for family, alpha in alphas.items(): + for rank, n in enumerate(selected[family]): + for phase in phases: + rows.append(spectrum_row(family, alpha, n, rank, phase, args.v, args.central_fraction)) + + families: dict[str, Any] = {} + for family in alphas: + aggregate = aggregate_family(rows, family) + mean_pr_tau = log_slope_by_family(rows, family, "mean_pr") + entropy_tau = log_slope_by_family(rows, family, "participation_entropy") + spreads = phase_spread(rows, family, "mean_pr") + aggregate["mean_pr_tau"] = mean_pr_tau + aggregate["participation_entropy_tau"] = entropy_tau + aggregate["mean_pr_phase_spread_by_n"] = spreads + aggregate["mean_pr_phase_spread_mean"] = float(np.mean(list(spreads.values()))) if spreads else None + families[family] = aggregate + + summary = { + "families": families, + "classification": {}, + "denominators": {name: [int(v) for v in values] for name, values in selected.items()}, + } + summary["classification"] = classify(summary, args.min_tau_delta, args.max_phase_spread) + + return { + "metadata": { + "experiment": "sturmian_denominator_alignment_gate", + "V": args.v, + "min_n": args.min_n, + "max_n": args.max_n, + "phases": phases, + "central_fraction": args.central_fraction, + "min_tau_delta": args.min_tau_delta, + "max_phase_spread": args.max_phase_spread, + }, + "rows": rows, + "summary": summary, + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", type=Path, default=Path("tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate.json")) + parser.add_argument("--min-n", type=int, default=50) + parser.add_argument("--max-n", type=int, default=500) + parser.add_argument("--v", type=float, default=2.0) + parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.5) + parser.add_argument("--min-tau-delta", type=float, default=0.08) + parser.add_argument("--max-phase-spread", type=float, default=12.0) + args = parser.parse_args() + + result = run(args) + args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + args.out.write_text(json.dumps(result, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8") + classification = result["summary"]["classification"] + print(json.dumps(classification, indent=2, sort_keys=True)) + print(f"wrote {args.out}") + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 150,762 Eseguito l’esperimento e scritto il report richiesto in: [agent_20260515_1826.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260515_1826.md) Artefatti prodotti: - [exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py) - [sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.json) - preflight: `REVIEW_REQUIRED`, stable anchor `20260515_1816` Risultante: l’allineamento ai denominatori convergenti non rende phi specifico. Il boundary a V=2 resta un corridoio Sturmian binario: `nearest_nonphi_tau_delta=0.0158` sotto soglia `0.08`.