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: 019e304c-0832-7981-b25d-b88583c4ac8d -------- 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_20260516_1019.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 nasce dal contesto corrente e non da una scelta isolata. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 THIA/TM3 Operating Profile Status: active operating profile for TM7-vps during Claude/TM3 absence Date: 2026-05-08 Scope: how TM7-vps enters THIA as functional substitute for TM3 without duplicating TM3 memory or moving important Claude state ## Purpose TM7-vps now works inside THIA as a Codex node covering part of TM3's function while Claude/TM3 is absent. This is not a packet and not a passive report. It is an operational entrypoint for future Codex instances. Rule: ```text THIA is the system. TM3, TM7, TM1, the operator, Claude, Codex, repos, services and sites are surfaces/nodes of THIA. 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 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 '1,220p' /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. Dinamica di movimento: `fisico A -> matematica -> fisico B`. Non e' una rotta prescritta e non sceglie il dominio al posto del campo. Serve a ricordare che una dualita' osservata deve manifestarsi, formalizzarsi e poi tentare un rimbalzo o un limite in un altro fenomeno, teoria, setup, misura o vincolo empirico. Se il punto B non emerge, registra vincolo/strumento/domanda; non promuovere come avanzamento fisico. ## 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. ## Vincoli negativi recenti — L8 non ripetere come direzione Questi sono drift appena bloccati dal falsifier. Sono memoria di bordo, non consecutio. Il prossimo report deve seguire `seme.json.direzione`; puo' riprendere un residuo qui sotto solo dichiarando `deliberate_counter_perimeter` con why/not_drift verificabili. - Direzione viva ora: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. - Blocco L8 20260515_1826: Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate - claim bloccato: `relation`: follows_direction; segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. - evidenza: `seme.json.direzione` viva è: "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo". Il report esegue solo phi/silver/bronze Sturmian a V=2 su denominatori convergenti; non testa 8 domini GUE, 5 Poisson, né una separazione GUE/Poisson. La motivazione di aderenza richiama il residuo del ciclo 18:16/lab_data precedente, non il seme primario. - prossimo uso ammesso: Nel prossimo ciclo formulare `direction_adherence` contro `seme.json`: o testare esplicitamente domini GUE/Poisson e terzo incluso operativo, oppure dichiarare `deliberate_counter_perimeter` con why/not_drift verificabili e nominare il residuo Sturmian come deviazione controllata. Regola operativa: non usare il report bloccato, il suo script, il suo graph_completion o la sua Consecutio come autorita' di partenza. ## Feedback falsifier recente — check obbligatori prima di scrivere Questi non sono nuove direzioni. Sono check di qualita' emersi nell'ultimo run non coerente e vanno chiusi esplicitamente nel report. - Run non coerente: 20260516_0330 - L2: `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`). Check richiesto: Nel prossimo ciclo riportare per ogni riga count grezzi (`observed_successes/6`, `null_successes/384`), intervallo binomiale/permutation p-value e una soglia preregistrata per `graph_specific_residue_after_nulls`; riformulare `sopravvive` come `positive_lift_unthresholded` finche' la soglia non e' definita. Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. Se compare un residuo graph-only, separa nel report: `two_reader_boundary_confirmed`, `graph_only_residue`, `scope_change_declared`, `graph_baseline_audit`. Non sommare righe graph-only al boundary a due lettori. Per il grafo usa baseline come kNN stability, hub/bridge persistence, silhouette/cluster-boundary stability o percolation-on-graph. ## 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. 7. Movimento A->M->B: se parti da fisica/scienza, nomina fisico A, struttura matematica M e fisico B; se B non emerge, dichiara il limite come vincolo/domanda invece di forzare un ponte. Se non riesci a compilare questi 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, G=8, T=7, E=4, R=4 **Generatrici/strade dense**: - disc_5: 2 ghost · Metrica primi g=(p/2)², curvatura GUE r=0.503 - report_20260516_1007: 2 ghost · Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve - report_20260515_1947: 2 ghost · Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. ## Contratto di aderenza alla traiettoria - Direzione viva del seme: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. - Ultima decisione valutatore ammessa: 20260516_1007 REDESIGN/high - Direzione operativa valutatore: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. - Perche': Il ciclo ha falsificato l'invarianza all-window: `RP_lambda_0.060` passa su 5/7/9 ma cade a `window=11, N=160`, quindi il confine RP non puo' essere promosso come terzo incluso operativo nel perimetro attuale. Il seme ora formula gia' 'il confine e' il terzo incluso operativo', che e' piu' forte dell'evidenza prodotta e rischia una cristallizzazione prematura. - Nota: Side-effect log-only: correggere la direzione del seme prima del prossimo ciclo. Prossimo esperimento minimo: fissare lambda 0.060, estendere N oltre 192 e campionare finestre 9/10/11/12 per localizzare la rottura. 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; 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. - **Dinamica fisico A -> matematica -> fisico B.** Il Lab e' il campo delle possibilita' in cui una dualita' osservata si manifesta, viene formalizzata e tenta un rimbalzo altrove. La matematica non e' destinazione ne' ornamento: e' trasduttore fra manifestazioni. Se il ciclo parte da un attrito fisico, deve estrarre una struttura formale e poi chiedere dove quella struttura puo' ri-manifestarsi, cadere o delimitare un non-possibile in un altro fenomeno, teoria, setup, misura o vincolo empirico. Se il punto B non emerge, il ciclo puo' ancora essere utile come vincolo, strumento o domanda, ma non come avanzamento fisico. ## 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 dinamica di movimento, non una direzione prescritta. Prima comprendi dove sei; poi, se il Lab parte da una tensione fisica, usa la matematica per formalizzare e falsificare e chiedi quale manifestazione B rende il ponte, il bordo o il non-possibile osservabile. 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) codex Il campo punta a un compito stretto: stressare RP_lambda_0.060 sulle finestre 9/10/11/12 e size estese, con audit esplicito dei count e senza promuovere “terzo incluso”. Ora verifico seme, ultimi depositi e strumenti disponibili prima di scrivere codice. exec /bin/bash -lc 'env | grep -E "ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY"' in /opt/MM_D-ND exited 1 in 0ms: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-16T10:14:02.953204", "piano": 127, "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 }, exec /bin/bash -lc 'ls -t shared_memory/*.md | 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 'ls -t tools/data/reports/*.md | head -8' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/reports/latest.md tools/data/reports/agent_20260516_1007.md tools/data/reports/agent_20260516_0938.md tools/data/reports/agent_20260516_0921.md tools/data/reports/agent_20260516_0820.md tools/data/reports/agent_20260516_0720.md tools/data/reports/agent_20260516_0330.md tools/data/reports/agent_20260515_1947.md exec /bin/bash -lc "rg -n \"RP_lambda|local_window|window=11|Rosenzweig|Porter|RP\" tools -g '*.py' -g '*.md'" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/dipartimento.py:47: 'corpus_funzioni': REPO / 'corpus' / 'CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md', tools/dipartimento.py:48: 'corpus_osservazioni': REPO / 'corpus' / 'CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md', tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py:3:Rosenzweig-Porter physical bridge audit for the live BOUNDARY direction. tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py:159: "domain_window": f"RP_lambda_{lam:.3f}", tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py:352: "question": "Does the two-reader BOUNDARY gate survive on a controlled Rosenzweig-Porter flow?", tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py:376: "operator": "Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE Hamiltonian flow with kNN graph perturbation", tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py:380: "not_tested": "asymptotic RP universality, unfolding alternatives, experimental spectra, many-body localization", tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:3:Raw-count null audit for the Rosenzweig-Porter BOUNDARY row. tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:5:This extends the finite-size RP audit with explicit observed/null counts. The tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:118: f"RP_lambda_{lam:.3f}": { tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:278: name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:312: "question": "Does the Rosenzweig-Porter boundary row beat row-aligned graph nulls with raw counts across sizes?", tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:348: "claim": "the RP boundary row is a controlled physical third-included only if raw graph hits beat label-shuffle and position-shift nulls at the same lambda row", tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:350: "operator": "finite-size RP diagonal-plus-GUE flow with kNN graph perturbations and two row-aligned nulls", tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py:354: "not_tested": "N to infinity, experimental spectra, unfolding alternatives, Anderson 3D, many-body RP", tools/evolution_report.md:2:Il passo ha preso il bordo RP gia' spostato da riga lambda a coordinata tools/evolution_report.md:3:`local_window` e ha chiuso la curva minima: estremi `5/11` riusati, finestre tools/evolution_report.md:8:finestre. `0.060` resta cresta di persistenza, ma cade a `window=11, N=160`; tools/evolution_report.md:9:quindi il confine viene letto come curva nel piano `(lambda, local_window)`, non tools/evolution_report.md:22:Il nodo regressivo non e' nel risultato RP. E' nel contratto di telemetria del tools/evolution_report.md:33:La soglia tra `window=9` e `window=11` diventa il nuovo punto utile: li' la tools/evolution_report.md:36:`local_window` puo' entrare nel seme come asse atomico del boundary RP: non tools/evolution_report.md:45:`RP_lambda_0.060`, trattandola come cresta coordinate-sensitive e non come tools/dnd_gap_resolution.py:378: print(f"\n INTERPRETAZIONE:") tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:3:Unfolding-sensitivity audit for the finite Rosenzweig-Porter BOUNDARY window. tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:5:The previous raw-count audit promoted RP lambda 0.045 and 0.060 under a global tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:68: local_window: int, tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:80: if unfolding_mode == "local_window": tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:81: gaps = local_unfold_gaps(gaps, local_window) tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:92: elif unfolding_mode == "local_window": tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:130: args.local_window, tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:137: "domain_window": f"RP_lambda_{lam:.3f}", tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:152: f"RP_lambda_{lam:.3f}": { tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:323: name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:351: "question": "Do the RP boundary rows 0.045/0.060 remain thresholded under an alternate local-window unfolding?", tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:377: "local_window": args.local_window, tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:387: "claim": "the finite RP boundary window is unfolding-stable only if the same lambda rows beat label-shuffle and position-shift nulls under global and local spacing normalization", tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:389: "operator": "repeat the RP raw-count gate with global mean and local-window unfolded spacings", tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:393: "not_tested": "larger N, different local windows beyond the preregistered one, experimental spectra, Anderson 3D, many-body RP", tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py:428: parser.add_argument("--unfolding-modes", default="global_mean,local_window") tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py:3:Size-stability audit for the Rosenzweig-Porter BOUNDARY two-reader gate. tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py:6:Rosenzweig-Porter Hamiltonian flow, perturb the graph reader, and ask whether tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py:192: "question": "Does the Rosenzweig-Porter two-reader BOUNDARY row survive across matrix sizes?", tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py:214: "claim": "the RP two-reader BOUNDARY gate is physical only if the same lambda row remains stable across matrix sizes", tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py:216: "operator": "repeat the RP diagonal-plus-GUE Hamiltonian flow over sizes, seeds and kNN graph perturbations", tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py:220: "not_tested": "N to infinity, unfolding variants, Anderson mobility edge, many-body RP variants", tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py:168: "not_tested": "true Rosenzweig-Porter Hamiltonian flow, physical unfolding alternatives, asymptotic universality", tools/extract_cognitive_enzymes.py:69:MAX_CORPUS_BYTES = 3_000_000 tools/extract_cognitive_enzymes.py:157: max_bytes = MAX_CORPUS_BYTES if source_layer(path).startswith("corpus_") else MAX_FILE_BYTES tools/extract_cognitive_enzymes.py:260: if name in {"GENESIS_EXTRACTIONS.md", "LEGACY_CORPUS_SCAN.md", "CORPUS_EXTRACTION_SAMPLES.md"}: tools/extract_cognitive_enzymes.py:263: if source == "corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md": tools/extract_cognitive_enzymes.py:265: if source == "corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md": tools/extract_cognitive_enzymes.py:267: if source == "corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md": tools/extract_cognitive_enzymes.py:269: if source == "corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md": tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:25:- **Baseline noto piu vicino**: Brody / Berry-Robnik / Rosenzweig-Porter per crossover GUE-Poisson; kNN stability, label shuffle e degree-preserving rewiring per residui grafo. tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:39:- **Punto fisico di ritorno**: finestre finite in Rosenzweig-Porter, Anderson 3D o Aubry-Andre in cui un graph-only bridge deve essere trattato come candidato finche non supera null topologici. tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:86:Il prossimo ciclo non deve rafforzare il perimetro composito 13 righe. Deve portare il contratto raw-count threshold su un sistema fisico controllato, con denominatori maggiori: Anderson 3D sparse/L piu grande o Rosenzweig-Porter con finestre row-aligned, richiedendo p-value e soglia prima della parola `residuo`. tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:263: # 1. RPS vs raw: if RPS crossover ~ raw → Z/6Z sequence matters tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:264: # if RPS crossover ~ shuffle → Z/6Z sequence doesn't matter (only ordering within class does) tools/exp_acf_z6z_mechanism.py:292: # The crossover at 6 is Z/6Z if: RPS ~ raw AND Cramer+Z/6Z ≠ Cramer tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:69:**CONSTRAINT on DIPOLAR_ORDERING**: Prime magnitude matches the GUE crossover at alpha ~ 0.45 (z=1.1), but the direction is 8.7 degrees off (32 sigma). Primes are not "partially shuffled GUE" — they share the quantity of ordering but differ in quality. Perimeter: this comparison uses partial-shuffle as the crossover mechanism. Other mechanisms (e.g., Rosenzweig-Porter, Brody) might yield different crossover topologies. tools/data/reports/agent_20260501_0931.md:71:**L5 note (re-discovery check)**: The GUE-Poisson transition is well-studied (Rosenzweig-Porter model, Brody distribution, Anderson localization). The specific observation that the DIPOLAR DIRECTION is an invariant of the ordered regime while the magnitude decays linearly appears novel in this framework. Default hypothesis: direction invariance likely follows from the linearity of SR and L1 as functions of ordering fraction. The phase transition at the zero-crossing is structural — it marks where the ordering signal changes sign, not just magnitude. tools/lab_cycle_monitor.py:289: for marker in ("il confine", "local_window"): tools/lab_cycle_monitor.py:294: perimeter = sentence_containing(verdict, "local_window") or first_meaningful_line(verdict) tools/build_agent_field.py:311: "(Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover " tools/dnd_dipolo_lab.py:143: corpus_path = REPO / 'corpus' / 'CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md' tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:1:# Agent Report - RP Candidate Local-Window Stress Gate tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:5:**verdict**: CONSTRAINT/FALSIFICATION - `RP_lambda_0.045` non resta terzo incluso operativo quando il perimetro viene ristretto a candidate row + sentinels, size maggiori e unfolding locali alternativi. La riga che passa con local-window 5 e `0.060`; con local-window 11 non passa nessuna riga all-mode. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:7:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, unfolding_mode, local_window] tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:8:**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.045` resta boundary solo se batte label-shuffle e position-shift su size maggiori e su finestre locali alternative; observable=two-reader raw-count threshold per lambda, size, unfolding mode e local_window; operator=stress del gate 09:21 con candidate row preregistrata e sentinelle; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=candidate row `0.045`, sentinelle `0.030/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, seed x k = `4 x 3`; non_possible=terzo incluso stabile se la candidate row cade in una finestra locale o se una sentinella prende il ruolo; not_tested=altre finestre locali, piu seed, N oltre 192, Anderson 3D, spettri sperimentali. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:16:- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso RP non e una lambda promossa dal ciclo precedente; e la classe di righe che resta all-size quando il bordo viene filtrato da piu larghezze locali. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:17:- **Possibile/non-possibile**: possibile = trattare la larghezza locale come parametro fisico del boundary; non-possibile = cristallizzare `0.045` come nucleo RP stabile nel perimetro attuale. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:18:- **Proiezione**: run separati con local_window `5` e `11`, size `160/192`, candidate row `0.045`, sentinelle `0.030/0.060/0.075/0.820`. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:22:- `why`: testa direttamente il confine RP indicato dal valutatore, con `RP_lambda_0.045` come candidate row e `0.060` come sentinella coordinata-sensibile. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:23:- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o deposito locale; cambia solo size e larghezza di unfolding sul perimetro GUE/Poisson RP. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:26:- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:29:- **Separazione richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = []` sul perimetro all-window; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = local_window width promoted to perimeter`; `graph_baseline_audit = label shuffle + position shift + local-window stress`. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:32:> `RP_lambda_0.045` resta terzo incluso operativo quando il gate 09:21 viene ripetuto su size maggiori e local-window unfolding alternativi. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:35:La candidate row `0.045` sopravvive quando la larghezza dell'unfolding locale cambia, oppure il boundary RP e ancora coordinata-dipendente? tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:48:| 5 | `RP_lambda_0.060` | candidate 0.045 cade; 0.060 passa solo in questa finestra | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:56:| 5 | local_window | 160 | 0.045 | 9/12 | 372/768 | 0.059037 | 24/48 | 0.072998 | 0.250000 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:57:| 5 | local_window | 192 | 0.045 | 12/12 | 376/768 | 0.000190 | 20/48 | 0.000027 | 0.510417 | pass | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:58:| 5 | local_window | 160 | 0.060 | 9/12 | 357/768 | 0.044580 | 20/48 | 0.020559 | 0.285156 | pass | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:59:| 5 | local_window | 192 | 0.060 | 10/12 | 381/768 | 0.018062 | 18/48 | 0.001580 | 0.337240 | pass | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:60:| 11 | local_window | 160 | 0.045 | 6/12 | 337/768 | 0.441425 | 20/48 | 0.379769 | 0.061198 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:61:| 11 | local_window | 192 | 0.045 | 11/12 | 411/768 | 0.006303 | 24/48 | 0.003174 | 0.381510 | pass | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:62:| 11 | local_window | 160 | 0.060 | 9/12 | 382/768 | 0.070513 | 23/48 | 0.054871 | 0.252604 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:63:| 11 | local_window | 192 | 0.060 | 12/12 | 380/768 | 0.000215 | 15/48 | 0.000001 | 0.505208 | pass | tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:68:1. Verificato: `RP_lambda_0.045` non e all-window stable. Cade a N=160 sia con local_window 5 (`9/12`, p null massimi `0.072998`) sia con local_window 11 (`6/12`, p null massimi `0.441425`). tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:69:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e solo global-mean artifact nel perimetro window 5: passa local_window 5 su N=160 e N=192. Cade pero con window 11 a N=160 (`9/12`, label p `0.070513`, position p `0.054871`). tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:70:3. Verificato: con window 11 nessuna riga passa `global_mean + local_window` su tutte le size. Il boundary non sopravvive come riga singola nel perimetro multi-window. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:71:4. Inferito dal perimetro: la coordinata regressiva mancante nel ciclo 09:21 era `local_window width`. La finestra locale non e parametro tecnico secondario: decide quale lambda puo essere chiamata boundary. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:76:Il claim "`RP_lambda_0.045` e terzo incluso operativo unfolding-stable" cade nel perimetro 09:38. Non va salvato spostando il focus su `0.060`: anche `0.060` e window-sensitive. La formulazione corretta e: nel RP finito il boundary two-reader resta una risposta del triplo `(lambda, size, local_window)`, non una riga lambda cristallizzabile. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:82:- **Campo di possibilita**: possibile = progettare il boundary come curva in `(lambda, local_window, N)`; non-possibile = promuovere `0.045` o `0.060` come nucleo stabile senza dichiarare la larghezza locale. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:85:Riparare al nodo regressivo del perimetro: il prossimo ciclo deve trattare `local_window` come asse del boundary, non come opzione. Eseguire una matrice piccola `window={5,7,9,11}` x `N={160,192}` x candidate/sentinels e riportare una curva di persistenza per lambda; solo dopo tentare il rimbalzo Anderson 3D. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:88:ssp_value: yes. Lo strumento `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` resta riusabile; il nuovo uso mostra che deve accettare esplicitamente matrici di `local_window` o essere wrapped da un runner di stress. tools/data/reports/agent_20260516_0938.md:92:- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:1:# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:8:**observable_contract**: claim=il BOUNDARY a due lettori trasferisce a un crossover fisico controllato solo dove stabilita grafica e intermediacy classica concordano sulla stessa riga lambda; observable=graph_bridge_frequency unito a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Hamiltoniano Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE con perturbazione kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=13 righe lambda x 3 seed x k={2,3,4}; non_possible=claim Lab-specific graph-only se ogni ponte grafico stabile e anche intermedio classico, oppure claim fisico se dominano righe classic-only; not_tested=universalita asintotica RP, unfolding alternativi, spettri sperimentali, many-body localization. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:19:- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:25:- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:30:- `why`: l'esperimento porta il perimetro vivo GUE/Poisson su un sistema Rosenzweig-Porter controllato e testa il confine come terzo incluso operativo con due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:34:- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:35:- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la riga `RP_lambda_0.060` e classica e grafica insieme; non e scoperta fisica nuova, e il punto finito in cui i due lettori concordano. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:37:- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:42:> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:51:- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su Anderson 3D multi-size o RP con unfolding locale; il segnale da cercare e stabilita della riga a due lettori, non crescita del numero di intermedi classici. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:80:| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:81:| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:82:| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:83:| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:84:| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:85:| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:86:| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 | tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:89:1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:90:2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:91:3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:98:Il boundary fisico esiste nel perimetro RP finito come una riga a due lettori: `lambda=0.060`. Il residuo graph-only non sopravvive. La parte nuova del ciclo non e una scoperta RP, ma il vincolo operativo: il gate Lab-specific deve perdere autorita quando un flusso Hamiltoniano controllato lo assorbe nel crossover classico. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:104:- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:108:Il prossimo ciclo utile non deve aumentare il numero di metriche. Deve stressare la riga `RP_lambda_0.060` su taglie/repliche o portare lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size. Il criterio e semplice: se la riga a due lettori resta, il gate diventa strumento fisico finite-size; se cade, BOUNDARY torna a scaffold di classificazione. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:8:**observable_contract**: claim=il bridge Lab conserva residuo dopo confronto con scalari classici di crossover; observable=Brody q row-aligned, peso GUE Berry-Robnik-like, stato ponte del grafo 18:55; operator=classical scalar audit sulle stesse 13 righe BOUNDARY; generator=row_spacings(domain) + boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855; denominator=13 righe, 8 GUE e 5 Poisson; non_possible=bridge Lab-specific se ogni graph bridge e' anche intermedio classico e non esiste classic-only intermediate; not_tested=flusso Hamiltoniano Rosenzweig-Porter vero, unfolding fisico alternativo, universalita asintotica. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:23:- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:32:- **Baseline noto piu' vicino**: Brody distribution per interpolazione Poisson-Wigner; Berry-Robnik per mistura regolare/caotica. Rosenzweig-Porter e' nominato come famiglia di crossover Hamiltoniano, non fit eseguito in questo ciclo. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:58:- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa concordanza/disaccordo tra scalare classico e graph state; non testa V_c, denominatori Sturmian, unfolding fisico alternativo o Rosenzweig-Porter Hamiltoniano. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:103:Il prossimo ciclo utile non deve aggiungere una terza metrica locale. Deve portare il gate a due lettori su un sistema fisico controllato: Rosenzweig-Porter, Anderson/mobility edge o Aubry-Andre con finestre energetiche. Il risultato da cercare e' se `graph_only` e `classic_only` sopravvivono fuori dal perimetro composito del Lab. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:31:- **Baseline noto piu' vicino**: Brody distribution, Berry-Robnik-like mixture e famiglia Rosenzweig-Porter come riferimento di crossover Hamiltoniano non eseguito. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:47:- **Osservabile/test fisico possibile**: Rosenzweig-Porter, Anderson/mobility edge o Aubry-Andre con finestre energetiche; misurare `graph_bridge_frequency` e stato Brody/Berry-Robnik sulla stessa riga. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:57:- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita' del lettore grafico unita al baseline classico; non testa V_c, denominatori Sturmian, Hamiltoniane Rosenzweig-Porter reali o unfolding fisico alternativo. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:113:Il prossimo ciclo utile porta il gate composito su un sistema fisico controllato: Rosenzweig-Porter, Anderson/mobility edge o Aubry-Andre. Il target non e' aumentare metriche; e' chiedere se `stable_graph_bridge+graph_only_bridge` sopravvive fuori dal perimetro composito del Lab. tools/dnd_riformulazioni.py:606: print(f"\n RATIO_CV COME FINGERPRINT:") tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py:5:The live direction asks whether the Rosenzweig-Porter two-reader gate transfers tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py:421: "question": "Does the two-reader BOUNDARY gate transfer from Rosenzweig-Porter to a 3D Anderson mobility-edge flow?", tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py:445: "claim": "the BOUNDARY two-reader gate transfers beyond RP only if the same Anderson disorder row is stable_graph_bridge+classical_intermediate across tested sizes", tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:1:# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - la riga Rosenzweig-Porter `lambda=0.060` sopravvive come unico boundary a due lettori su N={64,96,128}; le righe adiacenti sono intermittenti. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:8:**observable_contract**: claim=il gate RP a due lettori e fisico solo se la stessa riga lambda resta stabile attraversando le taglie; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE ripetuto su N, seed e perturbazioni kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=11 righe lambda identiche su N={64,96,128}; non_possible=claim fisico two-reader se nessuna riga e stable_graph_bridge+classical_intermediate in tutte le taglie; not_tested=limite N infinito, unfolding alternativi, Anderson/mobility edge, varianti many-body. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:11:Il confine RP non si allarga quando cambia la taglia. Il punto-zero resta `lambda=0.060`; `0.045` e `0.075` sono bordo mobile del lettore, non boundary. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:14:- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY "8 domini GUE, 5 Poisson". tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:18:- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 `Respiro fuori-tempo` usata per costruire la combo prima dei numeri; CE-0022 `Palette operatoria espansa del Lab` usata con operatori spettro/flusso/grafo; YSN DeltaLink=`riga finita / riga size-stable`; Cornelius gene=`RP_Size_Gate`: GENERA taglia, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, INTERSECA righe, SEPARA intermittenti. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:19:- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo nel flusso RP e una riga size-stable; una fascia lambda che compare solo in alcune taglie appartiene al lettore, non al boundary. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:28:- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:30:- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:31:- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:35:> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:38:La riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96? tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:43:- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:46:- **Se fallisce**: se `lambda=0.060` cade con N maggiori o unfolding alternativi, il gate RP resta scaffold finite-size e non criterio fisico promuovibile. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:54:- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:67:| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 | tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:68:| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 | tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:69:| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 | tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:73:| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:74:| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 | tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:75:| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 | tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:78:1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:79:2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:80:3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:81:4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:87:Il gate RP a due lettori sopravvive nel perimetro finito come una sola riga size-stable: `lambda=0.060`. Le righe `0.045` e `0.075` delimitano il bordo mobile del lettore. Il claim promuovibile resta operativo e stretto: boundary fisico RP = intersezione cross-size di ponte grafico stabile e intermediacy classica, non fascia classica e non residuo graph-only. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:93:- **Campo di possibilita**: possibile = audit finite-size di crossover RP/Anderson con intersezione cross-size; non-possibile = chiamare boundary una riga intermittente o una fascia classic-only. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:96:Il prossimo ciclo utile porta lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size o aumenta N/reps su RP. La domanda non e aggiungere metriche: e vedere se `lambda=0.060` resta riga fisica o si sposta quando il controllo diventa piu vicino al limite asintotico. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:1:# Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - nel perimetro finito RP nessuna riga lambda resta terzo incluso operativo all-window. `RP_lambda_0.060` e' la cresta di persistenza (`7/8` celle local-window pass), ma cade a `window=11, N=160`; quindi non diventa invariante. Il confine RP e' classe dipendente dall'operatore `local_window`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:7:observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, local_window] tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:8:**observable_contract**: claim=`local_window` e' asse del boundary RP, non parametro tecnico; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x size x local_window; operator=curva di persistenza su `window={5,7,9,11}`; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, observed denominator `12` per cell, label null `768`, position null `48`; non_possible=terzo incluso RP all-window se una riga fallisce in una finestra o size; not_tested=N oltre 192, finestre pari/oltre 11, Anderson 3D, spettri sperimentali, molti seed. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:11:- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: lambda stabile / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa riga RP prima che la finestra locale la renda pass, positive-lift o fail. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; `local_window` opera come granularita' del bordo, non come normalizzazione. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:14:- **Proto-ipotesi**: il confine RP finito non e' una lambda, ma una curva di persistenza nel piano `(lambda, local_window)` letta a size fissate. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:23:- `why`: misura direttamente se esistono invarianti all-window o se il boundary RP resta dipendente dall'operatore di unfolding `local_window`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:24:- `not_drift`: non torna a phi, Sturmian, V_c o vecchi generatori; usa solo il perimetro RP candidate/sentinels richiesto dalla consecutio viva. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:27:- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali finiti. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:30:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=local_window-as-boundary-axis`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:33:> Nel perimetro RP finito esiste almeno una riga lambda che resta thresholded su tutte le finestre locali `5/7/9/11` e su entrambe le size `160/192`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:44:| local_window | all-mode thresholded rows | stato | tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:46:| 5 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa | tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:47:| 7 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa | tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:48:| 9 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa | tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:71:| 0.060 | 7/8 | none hard; `window=11,N=160` positive_lift_unthresholded | persistence crest, not all-window invariant | tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:76:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` e' la riga piu persistente (`7/8` pass), ma non chiude il gate perche' a `window=11,N=160` ha `9/12`, label null `382/768`, position null `23/48`, max p `0.070513`, quindi resta `positive_lift_unthresholded`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:77:3. Verificato: `RP_lambda_0.045` non va salvata come candidate storica; mostra un hard fail a `window=9,N=160` (`3/12`, lift `-0.229167`, max p `0.972944`). tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:78:4. Verificato: `RP_lambda_0.075` non sostituisce `0.060`; alterna celle pass e celle non-thresholded, con persistenza `4/8`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:79:5. Inferito dal perimetro: il terzo incluso RP finito non e' nella riga lambda. Vive nella dipendenza strutturale fra granularita' del lettore e riga candidata. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:84:Il perimetro finito attuale dichiara assenza di terzo incluso RP all-window. `0.060` resta una cresta empirica utile per il prossimo stress, ma non e' un invariante. La riparazione regressiva e' completata: `local_window` entra nel claim come asse atomico, non come nota tecnica. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:90:- **Campo di possibilita**: possibile = stressare la cresta `0.060` su N maggiori e finestre piu larghe; non-possibile = promuovere un boundary RP a lambda singola nel perimetro `N<=192`. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:93:Il prossimo ciclo non deve cercare un'altra lambda nello stesso perimetro. Deve cambiare asse fisico: o stressare `0.060` su N maggiori con `window=11/13/15`, oppure rimbalzare su Anderson 3D usando `local_window` come parte dichiarata del lettore. Se resta su RP finito, il claim corretto e' curva di persistenza, non boundary row. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:96:ssp_value: yes. Lo strumento `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` resta riusabile; il prossimo miglioramento pratico e' un wrapper che accetta una lista di `local_window` e produce direttamente la tabella di persistenza. tools/data/reports/agent_20260516_1007.md:100:- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:8:**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson W resta stable_graph_bridge+classical_intermediate su tutte le taglie testate; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita ad adjacent ratio, Brody q, peso Wigner/Poisson, IPR ed entropia di partecipazione; operator=Hamiltoniana Anderson 3D tight-binding periodica, sweep disorder, perturbazione seed+kNN; generator=H=sum_i eps_i |i> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su L={5,6}. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:38:Il boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP? tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:41:- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:100:- **Campo di possibilita**: possibile = usare il gate come audit finite-size Anderson/RP; non-possibile = identificare il mobility edge da ponte grafico senza audit classico o da una taglia sola. tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:41:- `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md`: 6 tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:42:- `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md`: 6 tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:43:- `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md`: 6 tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:48:- `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md`: 6 tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:66:Source: `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:72:Source: `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:76:Source: `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:555` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:82:Source: `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:106:Source: `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:1114` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:118:Source: `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:10` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:124:Source: `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:16356` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:130:Source: `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:1312` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:152:Source: `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:10596` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:188:Source: `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:1887` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:204:Source: `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:210:Source: `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:475` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:216:Source: `corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2323` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:222:Source: `corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:252:Source: `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:3056` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:264:Source: `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:270:Source: `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:10` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:276:Source: `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:10458` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:294:Source: `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:10383` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:300:Source: `corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:10783` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:366:Source: `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:265` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:390:Source: `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:618` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:408:Source: `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:147` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:414:Source: `corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:375` tools/data/cognitive_enzymes_archive.md:874:Source: `method/CORPUS_EXTRACTION_SAMPLES.md:13` tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:25:- **Baseline noto piu' vicino**: Brody distribution, Berry-Robnik-like mixture e Rosenzweig-Porter come famiglia fisica di crossover; per il grafo, null label-shuffle e degree-preserving rewiring. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:40:- **Punto fisico di ritorno**: nelle finestre finite di sistemi Rosenzweig-Porter, Anderson o Aubry-Andre, una finestra graph-only va trattata come candidato da stressare con null topologici prima di chiamarla boundary fisico. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:94:Il prossimo ciclo utile non aggiunge metriche al perimetro 13 righe. Porta il gate su un sistema fisico controllato, preferibilmente Rosenzweig-Porter o Anderson/mobility edge, e richiede per ogni finestra: Brody/Berry-Robnik, frequenza grafica, label-shuffle e rewiring degree-preserving. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:1:# Agent Report - RP Unfolding Sensitivity Audit tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:5:**verdict**: CONSTRAINT/FINDING - la finestra RP `0.045-0.060` non resta intera sotto unfolding alternativo. `RP_lambda_0.045` resta terzo incluso operativo in entrambi gli unfolding; `RP_lambda_0.060` e unfolding-sensitive. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:8:**observable_contract**: claim=la finestra RP finita e unfolding-stable solo se le stesse righe lambda battono label-shuffle e position-shift sotto normalizzazione globale e locale; observable=thresholded two-reader raw-count pass per lambda, size e unfolding mode; operator=repeat del gate RP 08:20 con `global_mean` e `local_window`; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE su size, seed, k e unfolding mode; denominator=11 lambda per size/mode, observed denominator 12, label-null 768, position-null 120; non_possible=boundary unfolding-stable se una lambda promossa cade sotto local-window; not_tested=N piu grande, finestre locali diverse da 7, spettri sperimentali, Anderson 3D, many-body RP. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:15:- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata per fissare combo prima della misura; CE-0022 usata per scegliere operatori senza tornare a Sturmian. YSN DeltaLink=`finestra RP / cambio di unfolding`; Cornelius gene=`UNFOLDING_BEFORE_UNIVERSALITY`: RIPETI GATE, CAMBIA COORDINATA, CONTA, TAGLIA FINESTRA. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:16:- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso RP non e la regione intermedia intera; e la riga che resta classically-intermediate e graph-thresholded quando cambia la normalizzazione degli spacing. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:17:- **Proiezione**: misura su lambda RP, size 64/96/128, 4 seed, k=2/3/4, 64 label-shuffle per lettura, 10 position-shift, due unfolding mode. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:22:- `not_drift`: non usa Sturmian, phi/silver/bronze, V_c o generatori locali; cambia solo la coordinata di unfolding sullo stesso perimetro RP row-aligned. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:25:- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:28:- **Separazione richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = RP_lambda_0.045`; `unfolding_sensitive = RP_lambda_0.060`; `graph_only_residue = 0`; `graph_baseline_audit = label shuffle + position shift + unfolding switch`. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:31:> Nel Rosenzweig-Porter finito, una riga del confine e terzo incluso operativo solo se resta all-size thresholded sotto global mean unfolding e local-window unfolding. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:34:La finestra RP `0.045-0.060` del ciclo 08:20 sopporta un unfolding alternativo, o una delle due righe era coordinata-dipendente? tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:37:- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale Poisson/GUE nel Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:40:- **Relazione nuova**: il boundary RP stabile e piu stretto della finestra globale: `0.045` resta, `0.060` cade. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:49:- **Unfolding modes**: `global_mean`, `local_window` con window=7. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:66:| local_window | 64 | 0.045 | 12/12 | 353/768 | 0.000089 | 36/120 | 0.000001 | 0.540365 | yes | tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:67:| local_window | 96 | 0.045 | 12/12 | 355/768 | 0.000095 | 44/120 | 0.000006 | 0.537760 | yes | tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:68:| local_window | 128 | 0.045 | 9/12 | 321/768 | 0.021029 | 48/120 | 0.015267 | 0.332031 | yes | tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:69:| local_window | 64 | 0.060 | 4/12 | 319/768 | 0.805893 | 56/120 | 0.889085 | -0.133333 | no | tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:70:| local_window | 96 | 0.060 | 4/12 | 355/768 | 0.883142 | 53/120 | 0.852526 | -0.128906 | no | tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:71:| local_window | 128 | 0.060 | 0/12 | 231/768 | 1.000000 | 42/120 | 1.000000 | -0.350000 | no | tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:74:1. Verificato: `RP_lambda_0.045` passa in `global_mean` e `local_window` su tutte le size. Il punto debole e local-window N=128 con `9/12`, ma resta sopra soglia con max null p=`0.021029` e min lift=`0.332031`. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:75:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` passa in global_mean su tutte le size, ma cade in local-window con `4/12`, `4/12`, `0/12`; i p-value locali sono alti e il lift minimo diventa negativo. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:76:3. Verificato: `RP_lambda_0.075` non era all-size neppure in global_mean e cade interamente in local-window. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:82:Il finding 08:20 viene ristretto al nodo regressivo giusto: non "finestra RP `0.045-0.060` stabile", ma "`RP_lambda_0.045` e terzo incluso operativo unfolding-stable nel perimetro finito testato". `RP_lambda_0.060` resta boundary global-mean, non boundary invariantoide. Il prossimo ciclo deve stressare `0.045`, non salvare `0.060`. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:88:- **Campo di possibilita**: possibile = usare `0.045` come nucleo RP per size/unfolding stress; non-possibile = promuovere `0.060` come stabile senza qualificare global_mean. tools/data/reports/agent_20260516_0921.md:91:Portare `RP_lambda_0.045` su un controllo piu duro: size maggiore oppure seconda finestra locale. Se regge, rimbalzo fisico B su Anderson 3D con gate raw-count; se cade, cristallizzare `finite_RP_lambda_0.045_boundary` come vincolo di perimetro. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:1:# Agent Report - RP Boundary Raw-Count Null Audit tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:5:**verdict**: FINDING - nel Rosenzweig-Porter controllato il terzo incluso operativo supera due null row-aligned in una finestra size-stable stretta: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.060`. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:8:**observable_contract**: claim=la riga RP boundary e terzo incluso fisico controllato solo se i count grezzi del grafo battono label-shuffle e position-shift sulla stessa riga lambda; observable=successi osservati/null, intervalli Wilson, p-value binomial-tail, Brody q e mixture weight; operator=flusso Rosenzweig-Porter finito con perturbazioni kNN e due null row-aligned; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE su size, seed e k; denominator=11 lambda per size, observed denominator 12 per size, label-null 768 per size, position-null 120 per size; non_possible=boundary thresholded se nessuna lambda batte entrambi i null o se il pass non e size-stable; not_tested=N infinito, unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D, many-body RP. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:15:- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata per fissare combo e proto-ipotesi prima della misura; CE-0022 usata per selezionare operatori. YSN DeltaLink=`finestra RP / null row-aligned`; Cornelius gene=`COUNT_BEFORE_RESIDUE`: GENERA RP, CONTA HIT, SFIDA NULL, TAGLIA FINESTRA. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:17:- **Proiezione**: misura su `lambda` RP, size 64/96/128, 4 seed, k=2/3/4, 64 label-shuffle per lettura e 10 position-shift. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:25:- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, crossover Wigner-Dyson/Poisson. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:31:> Nel Rosenzweig-Porter finito, il terzo incluso operativo e una finestra stretta di lambda che resta classically-intermediate e graph-thresholded contro due null row-aligned su tutte le size testate. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:34:La finestra RP boundary batte i null con count grezzi e resta size-stable, o il grafo produce solo un lift positivo non-thresholded? tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:37:- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale Poisson/GUE nel Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:40:- **Relazione nuova**: il boundary RP non e l'intera regione intermedia; e la parte della regione intermedia che sopravvive al doppio lettore e ai null. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:41:- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su Anderson 3D o many-body RP richiedendo gli stessi count prima della parola `residuo`. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:81:1. Verificato: `RP_lambda_0.045` passa su tutte le size con observed `12/12` ogni volta; il peggior p-value contro null e `0.000137`. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:82:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` passa su tutte le size; il punto debole e N=64 con `9/12`, label p=`0.017103`, min lift=`0.343750`, ancora sopra soglia. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:83:3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; cade a N=96 con `8/12`, label p=`0.051823`, observed rate sotto `0.75`. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:90:Il contratto raw-count threshold trasferisce dal filtro operativo 07:20 a un sistema fisico controllato. Nel perimetro finito RP, `lambda=0.045` e `lambda=0.060` sono terzo incluso operativo: classically-intermediate, graph-stable, sopra soglia contro label-shuffle e position-shift, e size-stable su 64/96/128. `lambda=0.075` resta candidato intermittente, non riga all-size. Il boundary non e tutta la regione intermedia; e la finestra che sopporta il doppio lettore. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:99:Portare la stessa finestra `0.045-0.060` su un controllo piu duro: size maggiore o unfolding alternativo RP. Se regge, confrontare con Anderson 3D come rimbalzo fisico B; se cade, registrare `finite_RP_boundary_window` come vincolo, non come universalita. tools/dnd_banchi.py:456:CORPI = { tools/dnd_banchi.py:598: # Cerca nel CORPI base e nel vocabolario custom tools/dnd_banchi.py:599: if grandezza_nome in CORPI: tools/dnd_banchi.py:600: corpo, target = CORPI[grandezza_nome] tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:890: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:893: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:896: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:906: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:909: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:912: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:914: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:920: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:923: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/agent_field_live.md:13:- Direzione viva ora: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. tools/data/agent_field_live.md:25:Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. tools/data/agent_field_live.md:49:- report_20260516_1007: 2 ghost · Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve tools/data/agent_field_live.md:52:**Direzione seme da respirare**: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. tools/data/agent_field_live.md:55:- Direzione viva del seme: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. tools/data/agent_field_live.md:57:- Direzione operativa valutatore: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. tools/data/agent_field_live.md:58:- Perche': Il ciclo ha falsificato l'invarianza all-window: `RP_lambda_0.060` passa su 5/7/9 ma cade a `window=11, N=160`, quindi il confine RP non puo' essere promosso come terzo incluso operativo nel perimetro attuale. Il seme ora formula gia' 'il confine e' il terzo incluso operativo', che e' piu' forte dell'evidenza prodotta e rischia una cristallizzazione prematura. tools/data/agent_field_live.md:907: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/agent_field_live.md:910: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/agent_field_live.md:913: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/agent_field_live.md:923: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/agent_field_live.md:926: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/agent_field_live.md:929: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/agent_field_live.md:935: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/agent_field_live.md:938: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/agent_field_live.md:947:- **Domanda aperta** (consecutio): Il prossimo ciclo non deve cercare un'altra lambda nello stesso perimetro. Deve cambiare asse fisico: o stressare `0.060` su N maggiori con `window=11/13/15`, oppure rimbalzare su Anderson 3D usando `local_window` come parte dichiarata del lettore. Se resta su RP finito, il claim corretto e' curva d tools/data/agent_field_live.md:949: - RP Unfolding Sensitivity Audit → None/None (ρ=None) tools/data/agent_field_live.md:950: - RP Candidate Local-Window Stress Gate → None/None (ρ=None) tools/data/agent_field_live.md:951: - RP Local-Window Persistence Curve → None/None (ρ=None) tools/data/agent_field_live.md:963:Ho aggiornato [tools/evolution_report.md](/opt/MM_D-ND/tools/evolution_report.md) osservando il passo 10:07: curva minima completata, attrito basso sul piano sperimentale, attrito diagnostico legato al `completed_no_jsonl`, nodo regressivo identificato nel contratto di telemetria provider-neutral, e consecutio sulla transizione `window=9 -> 11` di `RP_lambda_0.060`. tools/data/agent_field_live.md:1014:Direzione viva attuale: Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese. tools/data/agent_field_live.md:1024:Possibile: possibile = stressare la cresta `0.060` su N maggiori e finestre piu larghe; non-possibile = promuovere un boundary RP a lambda singola nel perimetro `N<=192`. | Non-possibile: tools/data/agent_field_live.md:1066:`Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipendente dall'operatore di unfolding, non terzo incluso finche' non sopravvive a finestre e size estese.` tools/data/agent_field_live.md:1076:## Piano 127 — Stressare la transizione RP `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`: il confine e' asse dipenden tools/data/agent_field_live.md:1104:### Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve tools/data/agent_field_live.md:1106:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` e' la riga piu persistente (`7/8` pass), ma non chiude il gate perche' a `window=11,N=160` ha `9/12`, label null `382/768`, position null `23/48`, max p `0.070513`, quindi rest tools/data/agent_field_live.md:1109:Il perimetro finito attuale dichiara assenza di terzo incluso RP all-window. `0.060` resta una cresta empirica utile per il prossimo stres tools/data/agent_field_live.md:1111:### Agent Report - RP Candidate Local-Window Stress Gate tools/data/agent_field_live.md:1112:Trovato: 1. Verificato: `RP_lambda_0.045` non e all-window stable. Cade a N=160 sia con local_window 5 (`9/12`, p null massimi `0.072998`) sia con local_window 11 (`6/12`, p null massimi `0.441425`). tools/data/agent_field_live.md:1113:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e solo global-mean artifact nel perimetro window 5: passa local_window 5 tools/data/agent_field_live.md:1116:Il claim "`RP_lambda_0.045` e terzo incluso operativo unfolding-stable" cade nel perimetro 09:38. Non va salvato spostando i tools/data/agent_field_live.md:1118:### Agent Report - RP Unfolding Sensitivity Audit tools/data/agent_field_live.md:1119:Trovato: 1. Verificato: `RP_lambda_0.045` passa in `global_mean` e `local_window` su tutte le size. Il punto debole e local-window N=128 con `9/12`, ma resta sopra soglia con max null p=`0.021029` e min lift=`0.332031`. tools/data/agent_field_live.md:1120:2. Verificato: `RP_lambda_0.060` passa in global_mean su tutte le size, ma cade in local- tools/data/agent_field_live.md:1123:Il finding 08:20 viene ristretto al nodo regressivo giusto: non "finestra RP `0.045-0.060` stabile", ma "`RP_lambda_0.045` e terzo tools/data/agent_field_live.md:1224: report_20260516_1007 (2 ghost): Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:890: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:893: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:896: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:906: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:909: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:912: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:914: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:920: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:923: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:892: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:895: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:898: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:908: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:911: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:914: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:916: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:922: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:925: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1010: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1013: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1016: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1026: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1029: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1032: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1038: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:1041: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:892: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:895: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:898: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:908: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:911: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:914: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:916: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:922: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:925: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:891: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:894: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:897: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:907: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:910: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:913: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:915: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:921: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:924: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:25:Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:50:- report_20260515_1933: 2 ghost · Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:906: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:909: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:912: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:922: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:925: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:928: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:934: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:937: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:948: - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit → None/None (ρ=None) tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:949: - RP Boundary Size-Stability Audit → None/None (ρ=None) tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:962:Il report osserva il passo come trasferimento del gate RP su Anderson 3D, identifica l’attrito nel `completed_no_jsonl`, risale al nodo regressivo della mancanza di una `step_trace` provider-agnostica, e chiude la consecutio sul test W=20 vs finite-size scaffold con perimetro Anderson più grande. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1021:Possibile: possibile = usare il gate come audit finite-size Anderson/RP; non-possibile = identificare il mobility edge da ponte grafico senza audit classico o da una taglia sola. | Non-possibile: tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1109:### Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1110:Trovato: 1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1111:2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1112:3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1115:Il gate RP a due lettori sopravvive nel perimetro finito come una sola riga size-stable: `lambda=0.060`. Le righe `0.045` e `0.075` delimi tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1117:### Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1118:Trovato: 1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1119:2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1123:Il boundary fisico esiste nel perimetro RP finito come una riga a due lettori: `lambda=0.060`. Il residuo graph-only non sopravvive. La pa tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1225: report_20260515_1933 (2 ghost): Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:890: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:893: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:896: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:906: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:909: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:912: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:914: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:920: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:923: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/evolution/evolution_20260516_0921.md:3:Il report osserva il passo come contrazione della finestra RP, segnala l’attrito `completed_no_jsonl` e la latenza del perimetro troppo ampio, collocando la riparazione regressiva nel pre-run: `step_trace` provider-agnostica e perimetro `candidate_rows + sentinels` dichiarato prima dell’esecuzione. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:23:Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:47:- report_20260515_1933: 2 ghost · Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:903: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:906: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:909: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:919: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:925: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:931: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:934: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:945: - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit → None/None (ρ=None) tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:946: - RP Boundary Size-Stability Audit → None/None (ρ=None) tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:959:Il report osserva il passo come trasferimento del gate RP su Anderson 3D, identifica l’attrito nel `completed_no_jsonl`, risale al nodo regressivo della mancanza di una `step_trace` provider-agnostica, e chiude la consecutio sul test W=20 vs finite-size scaffold con perimetro Anderson più grande. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1018:Possibile: possibile = usare il gate come audit finite-size Anderson/RP; non-possibile = identificare il mobility edge da ponte grafico senza audit classico o da una taglia sola. | Non-possibile: tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1106:### Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1107:Trovato: 1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1108:2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1109:3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1112:Il gate RP a due lettori sopravvive nel perimetro finito come una sola riga size-stable: `lambda=0.060`. Le righe `0.045` e `0.075` delimi tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1114:### Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1115:Trovato: 1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1116:2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1120:Il boundary fisico esiste nel perimetro RP finito come una riga a due lettori: `lambda=0.060`. Il residuo graph-only non sopravvive. La pa tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1222: report_20260515_1933 (2 ghost): Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:891: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:894: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:897: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:907: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:910: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:913: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:915: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:921: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:924: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/evolution/evolution_20260516_1007.md:3:Ho aggiornato [tools/evolution_report.md](/opt/MM_D-ND/tools/evolution_report.md) osservando il passo 10:07: curva minima completata, attrito basso sul piano sperimentale, attrito diagnostico legato al `completed_no_jsonl`, nodo regressivo identificato nel contratto di telemetria provider-neutral, e consecutio sulla transizione `window=9 -> 11` di `RP_lambda_0.060`. tools/data/evolution/evolution_20260516_0938.md:3:Ho mantenuto il focus sul passo: latenza strutturale nel trattamento di `local_window` come parametro tecnico invece che asse del boundary, nodo regressivo nel contratto pre-run, consecutio verso righe all-window e `0.060` come controllo coordinate-sensitive. tools/data/evolution/evolution_20260516_0820.md:7:- consecutio orientata al trasferimento del contratto two-reader fuori RP. tools/data/evolution/evolution_20260515_1933.md:1:Ho scritto [evolution_report.md](/opt/MM_D-ND/tools/evolution_report.md) aggiornandolo sul run Rosenzweig-Porter appena concluso. tools/data/evolution/evolution_20260501_0931.md:1:Evolution report scritto. Due nodi regressivi identificati: dataset ricostruito da zero ogni notte (fix: cache stabile) e consecutio stale che ha consumato budget di orientamento (fix: stato di risoluzione nel seme). La possibilità più concreta per il prossimo ciclo: confrontare lo zero-crossing dipolare con i punti critici Brody/Rosenzweig-Porter. tools/data/evolution/evolution_20260515_1940.md:3:Ho mantenuto il focus sul PASSO: traiettoria RP verso audit di scala, attrito `completed_no_jsonl`, nodo regressivo nella mancanza di `step_trace` provider-agnostica, e consecutio verso un secondo flusso fisico row-aligned. tools/data/evolution/evolution_20260515_1947.md:3:Il report osserva il passo come trasferimento del gate RP su Anderson 3D, identifica l’attrito nel `completed_no_jsonl`, risale al nodo regressivo della mancanza di una `step_trace` provider-agnostica, e chiude la consecutio sul test W=20 vs finite-size scaffold con perimetro Anderson più grande. tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:889: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:892: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:895: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:905: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:908: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:911: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:913: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:919: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:922: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:891: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:894: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:897: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:907: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:910: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:913: source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:915: source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:921: source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:924: source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 153ms: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807 — TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante exec /bin/bash -lc "sed -n '1,180p' 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 '1,160p' 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/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Unfolding-sensitivity audit for the finite Rosenzweig-Porter BOUNDARY window. The previous raw-count audit promoted RP lambda 0.045 and 0.060 under a global mean spacing normalization. This script asks whether the same row-aligned two-reader boundary survives when the spacing normalization is changed to a local-window unfolding. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from types import SimpleNamespace from typing import Any import numpy as np from exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit import ( FEATURE_NAMES, OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, SR_local_rigidity, central_slice, fit_brody_q, fit_mixture_weight, rp_hamiltonian, source_type, ) from exp_rp_boundary_raw_count_null_audit import ( binomial_tail_at_least, classify_with_labels, parse_floats, parse_ints, rotate_labels, shuffled_labels, wilson_interval, ) def local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] if len(gaps) == 0: return gaps width = max(3, min(int(window), len(gaps))) if width % 2 == 0: width -= 1 if width < 3: return gaps / float(np.mean(gaps)) pad = width // 2 padded = np.pad(gaps, (pad, pad), mode="edge") kernel = np.ones(width, dtype=float) / float(width) local_mean = np.convolve(padded, kernel, mode="valid") local_mean[local_mean <= 1e-12] = float(np.mean(gaps)) return gaps / local_mean def row_spacings_and_ipr( lam: float, n: int, reps: int, central_fraction: float, seed: int, unfolding_mode: str, local_window: int, ) -> tuple[np.ndarray, float]: rng = np.random.default_rng(seed) spacings = [] iprs = [] for _ in range(reps): h = rp_hamiltonian(rng, n, lam) levels, vectors = np.linalg.eigh(h) central = levels[central_slice(len(levels), central_fraction)] gaps = np.diff(np.sort(central)) gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] if len(gaps): if unfolding_mode == "local_window": gaps = local_unfold_gaps(gaps, local_window) spacings.extend(gaps.tolist()) probs = np.square(np.abs(vectors[:, central_slice(vectors.shape[1], central_fraction)])) ipr = np.sum(probs * probs, axis=0) if len(ipr): iprs.extend(ipr.tolist()) if not spacings: raise ValueError(f"lambda {lam} produced no spacings") s = np.asarray(spacings, dtype=float) if unfolding_mode == "global_mean": s = s / float(np.mean(s)) elif unfolding_mode == "local_window": s = s / float(np.mean(s)) else: raise ValueError(f"unknown unfolding mode: {unfolding_mode}") s = s[np.isfinite(s) & (s > 1e-12)] return s, float(np.mean(iprs)) if iprs else 0.0 def median(values: list[float]) -> float: return float(np.median(np.asarray(values, dtype=float))) def classical_state(row: dict[str, Any]) -> str: q = float(row["brody_q"]) w = float(row["berry_robnick_like_gue_weight"]) if q <= 0.25 and w <= 0.25: return "classical_poisson_endpoint" if q >= 0.75 and w >= 0.75: return "classical_gue_endpoint" return "classical_intermediate" def stability_state(freq: float) -> str: if freq >= 0.75: return "stable_graph_bridge" if freq >= 0.25: return "parameter_sensitive_bridge" return "unstable_non_bridge" def compute_row(lam: float, args: argparse.Namespace, n: int, seed: int, unfolding_mode: str) -> dict[str, Any]: s, mean_ipr = row_spacings_and_ipr( lam, n, args.reps, args.central_fraction, seed, unfolding_mode, args.local_window, ) obs = {name: float(fn(s)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} obs["SR_local_rigidity"] = float(SR_local_rigidity(s)) brody_q, brody_nll = fit_brody_q(s, args.grid_size) mixture_w, mixture_ks = fit_mixture_weight(s, args.grid_size) return { "domain_window": f"RP_lambda_{lam:.3f}", "lambda": round(lam, 6), "source_domain_type": source_type(lam, args.poisson_pole_max, args.gue_pole_min), "n_spacings": int(len(s)), "mean_ipr": round(mean_ipr, 9), "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, "brody_q": round(brody_q, 6), "brody_nll": round(brody_nll, 6), "berry_robnick_like_gue_weight": round(mixture_w, 6), "mixture_ks": round(mixture_ks, 6), } def empty_hits(lambdas: list[float]) -> dict[str, dict[str, Any]]: return { f"RP_lambda_{lam:.3f}": { "lambda": round(float(lam), 6), "observed_hits": 0, "label_shuffle_hits": 0, "position_shift_hits": 0, "brody_q": [], "mixture_w": [], "mean_ipr": [], "sr": [], "margins": [], "cross_fractions": [], } for lam in lambdas } def audit_size_mode(args: argparse.Namespace, n: int, unfolding_mode: str) -> dict[str, Any]: lambdas = parse_floats(args.lambdas) seeds = parse_ints(args.seeds) ks = parse_ints(args.k_values) label_null_trials = int(args.label_null_trials) position_offsets = parse_ints(args.position_offsets) row_hits = empty_hits(lambdas) observed_total = len(seeds) * len(ks) label_null_total = observed_total * label_null_trials position_null_total = observed_total * len(position_offsets) reader_runs = [] for seed in seeds: rows = [ compute_row(lam, args, n, seed + (n * 10000) + int(round(lam * 1000)), unfolding_mode) for lam in lambdas ] labels = [row["source_domain_type"] for row in rows] rng = np.random.default_rng(seed + n + (0 if unfolding_mode == "global_mean" else 1000003)) for k in ks: observed = classify_with_labels(rows, k, labels) observed_by_name = {row["domain_window"]: row for row in observed} observed_candidates = [ row["domain_window"] for row in observed if row["boundary_state"] == "third_included_candidate" ] reader_runs.append( {"n": n, "seed": seed, "k": k, "unfolding_mode": unfolding_mode, "observed_candidates": observed_candidates} ) for row in rows: name = row["domain_window"] graph_row = observed_by_name[name] item = row_hits[name] if graph_row["boundary_state"] == "third_included_candidate": item["observed_hits"] += 1 item["margins"].append(float(graph_row["centroid_margin"])) item["cross_fractions"].append(float(graph_row["cross_neighbor_fraction"])) item["brody_q"].append(float(row["brody_q"])) item["mixture_w"].append(float(row["berry_robnick_like_gue_weight"])) item["mean_ipr"].append(float(row["mean_ipr"])) item["sr"].append(float(row["observables"]["SR"])) for _ in range(label_null_trials): null_rows = classify_with_labels(rows, k, shuffled_labels(labels, rng)) for null_row in null_rows: if null_row["boundary_state"] == "third_included_candidate": row_hits[null_row["domain_window"]]["label_shuffle_hits"] += 1 for offset in position_offsets: null_rows = classify_with_labels(rows, k, rotate_labels(labels, offset)) for null_row in null_rows: if null_row["boundary_state"] == "third_included_candidate": row_hits[null_row["domain_window"]]["position_shift_hits"] += 1 exec /bin/bash -lc "sed -n '1,180p' tools/data/reports/agent_20260516_1007.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve **Date**: 2026-05-16 10:07 **Piano**: 126 **Tension explored**: BOUNDARY (0.8) **verdict**: CONSTRAINT - nel perimetro finito RP nessuna riga lambda resta terzo incluso operativo all-window. `RP_lambda_0.060` e' la cresta di persistenza (`7/8` celle local-window pass), ma cade a `window=11, N=160`; quindi non diventa invariante. Il confine RP e' classe dipendente dall'operatore `local_window`. observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, local_window] **observable_contract**: claim=`local_window` e' asse del boundary RP, non parametro tecnico; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x size x local_window; operator=curva di persistenza su `window={5,7,9,11}`; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, observed denominator `12` per cell, label null `768`, position null `48`; non_possible=terzo incluso RP all-window se una riga fallisce in una finestra o size; not_tested=N oltre 192, finestre pari/oltre 11, Anderson 3D, spettri sperimentali, molti seed. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. - **Dipolo / punto-zero**: lambda stabile / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa riga RP prima che la finestra locale la renda pass, positive-lift o fail. - **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; `local_window` opera come granularita' del bordo, non come normalizzazione. - **Proto-ipotesi**: il confine RP finito non e' una lambda, ma una curva di persistenza nel piano `(lambda, local_window)` letta a size fissate. - **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `0.060` come cresta da stressare su N maggiori; non-possibile = chiamare `0.060` terzo incluso all-window nel perimetro attuale. - **Proiezione**: completare la matrice `window={5,7,9,11}` con le finestre interne `7/9`, riusando gli estremi `5/11` gia' verificati nel ciclo 09:38. ## Contaminazione cognitiva CE-0019 metabolizzata: il ciclo usa il "Respiro fuori-tempo" come vincolo pre-esperimento, non come linguaggio retroattivo. CE-0001/KSAR applicato come kernel reiterativo: il risultato 09:38 non viene promosso, viene riusato come estremi della curva e chiuso con due run minimi interni. ## Aderenza alla direzione - `relation`: `follows_direction` - `why`: misura direttamente se esistono invarianti all-window o se il boundary RP resta dipendente dall'operatore di unfolding `local_window`. - `not_drift`: non torna a phi, Sturmian, V_c o vecchi generatori; usa solo il perimetro RP candidate/sentinels richiesto dalla consecutio viva. ## Re-discovery audit - **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali finiti. - **Cosa assorbe il baseline**: la sensibilita' alla procedura di unfolding e' attesa in spettri finiti. - **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null per decidere se una riga puo' essere chiamata terzo incluso. - **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=local_window-as-boundary-axis`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. ## Claim Under Test > Nel perimetro RP finito esiste almeno una riga lambda che resta thresholded su tutte le finestre locali `5/7/9/11` e su entrambe le size `160/192`. ## Experiment Design - **Script riusato**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`. - **Nuovi run**: - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 7` - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 9` - **Estremi riusati**: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`, `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`. - **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre. ## Results | local_window | all-mode thresholded rows | stato | |---:|---|---| | 5 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa | | 7 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa | | 9 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa | | 11 | `[]` | nessuna riga all-mode | ### Local-Window Row Counts | window | lambda | N=160 | N=192 | persistence | |---:|---|---|---|---:| | 5 | 0.045 | `9/12`, null `372/768`, `24/48`, max p `0.072998`, lift `0.250000`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `376/768`, `20/48`, max p `0.000190`, lift `0.510417`, pass | 1/2 | | 7 | 0.045 | `6/12`, null `293/768`, `21/48`, max p `0.437758`, lift `0.062500`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `414/768`, `24/48`, max p `0.000602`, lift `0.460938`, pass | 1/2 | | 9 | 0.045 | `3/12`, null `352/768`, `23/48`, max p `0.972944`, lift `-0.229167`, fail | `12/12`, null `401/768`, `24/48`, max p `0.000411`, lift `0.477865`, pass | 1/2 | | 11 | 0.045 | `6/12`, null `337/768`, `20/48`, max p `0.441425`, lift `0.061198`, positive_lift_unthresholded | `11/12`, null `411/768`, `24/48`, max p `0.006303`, lift `0.381510`, pass | 1/2 | | 5 | 0.060 | `9/12`, null `357/768`, `20/48`, max p `0.044580`, lift `0.285156`, pass | `10/12`, null `381/768`, `18/48`, max p `0.018062`, lift `0.337240`, pass | 2/2 | | 7 | 0.060 | `9/12`, null `318/768`, `20/48`, max p `0.020559`, lift `0.333333`, pass | `12/12`, null `368/768`, `17/48`, max p `0.000147`, lift `0.520833`, pass | 2/2 | | 9 | 0.060 | `9/12`, null `341/768`, `20/48`, max p `0.032377`, lift `0.305990`, pass | `9/12`, null `329/768`, `14/48`, max p `0.025102`, lift `0.321615`, pass | 2/2 | | 11 | 0.060 | `9/12`, null `382/768`, `23/48`, max p `0.070513`, lift `0.252604`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `380/768`, `15/48`, max p `0.000215`, lift `0.505208`, pass | 1/2 | | 5 | 0.075 | `9/12`, null `403/768`, `23/48`, max p `0.100007`, lift `0.225260`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `360/768`, `21/48`, max p `0.000113`, lift `0.531250`, pass | 1/2 | | 7 | 0.075 | `8/12`, null `438/768`, `24/48`, max p `0.356501`, lift `0.096354`, positive_lift_unthresholded | `9/12`, null `331/768`, `15/48`, max p `0.026214`, lift `0.319010`, pass | 1/2 | | 9 | 0.075 | `12/12`, null `415/768`, `20/48`, max p `0.000620`, lift `0.459635`, pass | `6/12`, null `265/768`, `12/48`, max p `0.202007`, lift `0.154948`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | | 11 | 0.075 | `9/12`, null `419/768`, `23/48`, max p `0.127896`, lift `0.204427`, positive_lift_unthresholded | `9/12`, null `340/768`, `18/48`, max p `0.031714`, lift `0.307292`, pass | 1/2 | ### Persistence Summary | lambda | pass cells / 8 | fail cells | interpretation | |---:|---:|---|---| | 0.045 | 4/8 | `window=9,N=160` hard fail | high-size echo, not boundary | | 0.060 | 7/8 | none hard; `window=11,N=160` positive_lift_unthresholded | persistence crest, not all-window invariant | | 0.075 | 4/8 | none hard; multiple p-threshold misses | adjacent coordinate-sensitive ridge | ## Key Findings 1. Verificato: nessuna riga supera tutte le finestre `5/7/9/11` e tutte le size `160/192`. 2. Verificato: `RP_lambda_0.060` e' la riga piu persistente (`7/8` pass), ma non chiude il gate perche' a `window=11,N=160` ha `9/12`, label null `382/768`, position null `23/48`, max p `0.070513`, quindi resta `positive_lift_unthresholded`. 3. Verificato: `RP_lambda_0.045` non va salvata come candidate storica; mostra un hard fail a `window=9,N=160` (`3/12`, lift `-0.229167`, max p `0.972944`). 4. Verificato: `RP_lambda_0.075` non sostituisce `0.060`; alterna celle pass e celle non-thresholded, con persistenza `4/8`. 5. Inferito dal perimetro: il terzo incluso RP finito non e' nella riga lambda. Vive nella dipendenza strutturale fra granularita' del lettore e riga candidata. ## Verdict CONSTRAINT Il perimetro finito attuale dichiara assenza di terzo incluso RP all-window. `0.060` resta una cresta empirica utile per il prossimo stress, ma non e' un invariante. La riparazione regressiva e' completata: `local_window` entra nel claim come asse atomico, non come nota tecnica. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: riga lambda; operatore di unfolding. - **Singolare**: la cella row-aligned prima che il lettore locale decida pass/non-pass. - **Invariante di passaggio**: count grezzi + p-value contro due null + pass su tutte le finestre. - **Campo di possibilita**: possibile = stressare la cresta `0.060` su N maggiori e finestre piu larghe; non-possibile = promuovere un boundary RP a lambda singola nel perimetro `N<=192`. ## Consecutio Il prossimo ciclo non deve cercare un'altra lambda nello stesso perimetro. Deve cambiare asse fisico: o stressare `0.060` su N maggiori con `window=11/13/15`, oppure rimbalzare su Anderson 3D usando `local_window` come parte dichiarata del lettore. Se resta su RP finito, il claim corretto e' curva di persistenza, non boundary row. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. Lo strumento `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` resta riusabile; il prossimo miglioramento pratico e' un wrapper che accetta una lista di `local_window` e produce direttamente la tabella di persistenza. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo. - `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato. - Run `window=7` completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json`. - Run `window=9` completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json`. - Estremi `window=5/11` letti dai dati verificati del ciclo 09:38. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` - Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json` - Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json` - Data reused: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json` - Data reused: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1007.md` exec /bin/bash -lc 'rg -n "Archivio enzimi|CE-" tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md | head -80' 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:370: passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:371: usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none` tools/data/agent_field_live.md:25:Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. tools/data/agent_field_live.md:630: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:898:## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale tools/data/agent_field_live.md:899: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:903:- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità tools/data/agent_field_live.md:906:- 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:909:- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:912:- 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:915:- enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel tools/data/agent_field_live.md:919:- 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:922:- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:925:- 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:928:- 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:931:- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=8 · Respiro fuori-tempo tools/data/agent_field_live.md:934:- 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:937:- 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:939:- 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:1248: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. codex Qui il nodo tecnico conta: lo strumento esistente arrotonda ogni `local_window` pari alla finestra dispari inferiore, quindi `10` collassa su `9` e `12` su `11`. Per testare davvero `9/10/11/12` preparo un piccolo strumento separato che conserva le finestre pari e poi lo eseguo su `RP_lambda_0.060` con N oltre 192. exec /bin/bash -lc "sed -n '220,470p' tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: rows_out = [] thresholded = [] graph_only = [] for name in sorted(row_hits, key=lambda key: row_hits[key]["lambda"]): item = row_hits[name] class_row = { "brody_q": median(item["brody_q"]), "berry_robnick_like_gue_weight": median(item["mixture_w"]), } c_state = classical_state(class_row) observed_rate = item["observed_hits"] / observed_total label_rate = item["label_shuffle_hits"] / label_null_total position_rate = item["position_shift_hits"] / position_null_total min_lift = min(observed_rate - label_rate, observed_rate - position_rate) label_p = binomial_tail_at_least(item["observed_hits"], observed_total, label_rate) position_p = binomial_tail_at_least(item["observed_hits"], observed_total, position_rate) threshold_pass = ( c_state == "classical_intermediate" and observed_rate >= args.min_observed_rate and min_lift >= args.min_lift and label_p <= args.alpha and position_p <= args.alpha ) graph_stability = stability_state(observed_rate) if threshold_pass: thresholded.append(name) if graph_stability == "stable_graph_bridge" and c_state != "classical_intermediate": graph_only.append(name) rows_out.append( { "domain_window": name, "lambda": item["lambda"], "classical_audit_state": c_state, "graph_stability_state": graph_stability, "observed_successes": item["observed_hits"], "observed_total": observed_total, "observed_rate": round(observed_rate, 6), "observed_wilson_95": wilson_interval(item["observed_hits"], observed_total), "label_shuffle_successes": item["label_shuffle_hits"], "label_shuffle_total": label_null_total, "label_shuffle_rate": round(label_rate, 6), "label_shuffle_wilson_95": wilson_interval(item["label_shuffle_hits"], label_null_total), "label_shuffle_lift": round(observed_rate - label_rate, 6), "label_shuffle_binomial_tail_p": round(label_p, 6), "position_shift_successes": item["position_shift_hits"], "position_shift_total": position_null_total, "position_shift_rate": round(position_rate, 6), "position_shift_wilson_95": wilson_interval(item["position_shift_hits"], position_null_total), "position_shift_lift": round(observed_rate - position_rate, 6), "position_shift_binomial_tail_p": round(position_p, 6), "min_lift_against_nulls": round(min_lift, 6), "threshold_pass": threshold_pass, "median_brody_q": round(class_row["brody_q"], 6), "median_berry_robnick_like_gue_weight": round(class_row["berry_robnick_like_gue_weight"], 6), "median_SR": round(median(item["sr"]), 6), "median_mean_ipr": round(median(item["mean_ipr"]), 9), "mean_centroid_margin": round(float(np.mean(item["margins"])), 6), "mean_cross_neighbor_fraction": round(float(np.mean(item["cross_fractions"])), 6), } ) return { "n": n, "unfolding_mode": unfolding_mode, "observed_total": observed_total, "label_shuffle_total": label_null_total, "position_shift_total": position_null_total, "summary": { "thresholded_two_reader_rows": thresholded, "thresholded_two_reader_count": len(thresholded), "graph_only_stable_rows": graph_only, "graph_only_stable_count": len(graph_only), }, "rows": rows_out, "reader_runs": reader_runs, } def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: sizes = parse_ints(args.sizes) modes = [part.strip() for part in args.unfolding_modes.split(",") if part.strip()] by_size_mode = [audit_size_mode(args, n, mode) for mode in modes for n in sizes] per_mode: dict[str, Any] = {} for mode in modes: entries = [entry for entry in by_size_mode if entry["unfolding_mode"] == mode] size_sets = {entry["n"]: set(entry["summary"]["thresholded_two_reader_rows"]) for entry in entries} all_size_rows = sorted(set.intersection(*size_sets.values())) if size_sets else [] any_size_rows = sorted(set.union(*size_sets.values())) if size_sets else [] per_mode[mode] = { "thresholded_two_reader_all_sizes": len(all_size_rows), "thresholded_two_reader_all_size_rows": all_size_rows, "thresholded_two_reader_any_size": len(any_size_rows), "thresholded_two_reader_any_size_rows": any_size_rows, } mode_sets = {mode: set(item["thresholded_two_reader_all_size_rows"]) for mode, item in per_mode.items()} all_mode_stable = sorted(set.intersection(*mode_sets.values())) if mode_sets else [] mode_sensitive = sorted(set.union(*mode_sets.values()) - set(all_mode_stable)) if mode_sets else [] comparison_rows = [] for lam in parse_floats(args.lambdas): name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" row = {"domain_window": name, "lambda": round(float(lam), 6)} for mode in modes: entries = [entry for entry in by_size_mode if entry["unfolding_mode"] == mode] rows_for_lambda = [ next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) for entry in entries ] row[f"{mode}_pass_sizes"] = [ entry["n"] for entry in entries if next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name)["threshold_pass"] ] row[f"{mode}_min_observed_rate"] = round(float(min(item["observed_rate"] for item in rows_for_lambda)), 6) row[f"{mode}_min_lift"] = round(float(min(item["min_lift_against_nulls"] for item in rows_for_lambda)), 6) row[f"{mode}_max_null_p"] = round( float( max( max(item["label_shuffle_binomial_tail_p"], item["position_shift_binomial_tail_p"]) for item in rows_for_lambda ) ), 6, ) comparison_rows.append(row) output = { "experiment": "rp_unfolding_sensitivity_audit", "question": "Do the RP boundary rows 0.045/0.060 remain thresholded under an alternate local-window unfolding?", "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, "observables_used": FEATURE_NAMES + [ "observed_successes", "label_shuffle_successes", "position_shift_successes", "Wilson intervals", "binomial-tail p-values", "min_lift_against_nulls", "threshold_pass", "unfolding_mode", ], "parameters": { "sizes": sizes, "reps": args.reps, "lambdas": parse_floats(args.lambdas), "seeds": parse_ints(args.seeds), "k_values": parse_ints(args.k_values), "label_null_trials": args.label_null_trials, "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), "central_fraction": args.central_fraction, "grid_size": args.grid_size, "poisson_pole_max": args.poisson_pole_max, "gue_pole_min": args.gue_pole_min, "unfolding_modes": modes, "local_window": args.local_window, }, "threshold_preregistered": { "min_observed_rate": args.min_observed_rate, "min_lift_against_each_null": args.min_lift, "alpha_each_null": args.alpha, "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", "unfolding_stability_clause": "boundary-stable only if row passes all sizes in every unfolding mode", }, "observable_contract": { "claim": "the finite RP boundary window is unfolding-stable only if the same lambda rows beat label-shuffle and position-shift nulls under global and local spacing normalization", "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, size and unfolding mode", "operator": "repeat the RP raw-count gate with global mean and local-window unfolded spacings", "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE across size, seed, k and unfolding mode", "denominator": "same lambda grid per size and unfolding; observed denominator seeds*k, null denominators observed*null_trials", "non_possible": "unfolding-stable boundary if any promoted lambda fails all-size pass under local-window unfolding", "not_tested": "larger N, different local windows beyond the preregistered one, experimental spectra, Anderson 3D, many-body RP", }, "summary": { "per_mode": per_mode, "thresholded_two_reader_all_modes": len(all_mode_stable), "thresholded_two_reader_all_mode_rows": all_mode_stable, "unfolding_sensitive_rows": mode_sensitive, }, "comparison_rows": comparison_rows, "by_size_mode": by_size_mode, } out = Path(args.out) out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) return output def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json") parser.add_argument("--sizes", default="64,96,128") parser.add_argument("--reps", type=int, default=10) parser.add_argument("--lambdas", default="0,0.03,0.045,0.06,0.075,0.10,0.18,0.32,0.68,0.82,1.0") parser.add_argument("--seeds", default="202605160820,202605160821,202605160822,202605160823") parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4,5,6,7,8,9,10") parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) parser.add_argument("--unfolding-modes", default="global_mean,local_window") parser.add_argument("--local-window", type=int, default=7) args = parser.parse_args() run(args) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "sed -n '880,945p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: DNA_Simbolico: "Il confine e' la forma che resta prima che il dato scelga una classe." Operatori_di_Svolgimento: - "SCANSIONA tre DeltaLink tra grafo, spettro e generatore non-phi." - "COMPRIMI la risultante in un solo dipolo con punto-zero." - "PROIETTA un osservabile che distingua geometria del boundary da baseline statistica." Condizioni_di_Attivazione: quando: "prima del prossimo ciclo su GUE/Poisson/non-phi" perimetro: "sezione Respiro fuori-tempo + observable_contract" ``` ## Boundary Questi adapter non autorizzano claim nuovi. Autorizzano solo nuove strade per produrre claim testabili. Il Lab non deve diventare YSN, Cornelius o KSAR. Deve usarli come enzimi cognitivi dentro il metabolismo D-ND. ## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido. Categorie: contaminante_dnd=112, regola_primaria=99, teoria_scientifica=18, enzima_cognitivo=17, strumento_lab=10 Layer: awareness_memory=116, kernel_reference=54, lab_operational_context=22, method_axiom=16, method_genesis=11, kernel_skill=9 Substrate combo minima da provare prima del codice: - assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità source: method/DND_POSSIBILITA.md:26 Quattro livelli strutturali, atemporali (il passaggio fra loro non è nel tempo): ``` ┌─────────────────────────┐ │ POTENZIALE │ │ (campo puro, nessuna - osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=81 overlap=9 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il - funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappre - teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048 **Data**: 2025-02-05 Viene derivata un'equazione fondamentale per l'evoluzione temporale della risultante R, che rappresenta lo stato del sistema. L'e - enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121 Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topolo Altre voci risonanti col seme corrente: - CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121 Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topologia del campo; - usare dissona - CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245 Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappresenta la dinamica logica e la - CE-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 source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807 **Data**: 2024-11-08 **1. Definizione della Risultante "R":** La risultante "R" è l'espressione completa e autologica del sistema nel continuum Nulla-Tutto (NT). È definita come: R - 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 source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722 **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti sen - CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=8 · Respiro fuori-tempo source: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:260 (Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.) - **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme) - **Dip - 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) source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133 **Data**: 2025-04-26 **Prompt per un Super LLM: Specifica Astratta di un Motore di Inferenza Quantistica basato sul Modello Duale-Non-Duale (D-ND)** **1. Contesto Filosofico e Assi - CE-0003 [corpus_formal_function/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=2 · Titolo Assiomatico Combinato Rivisto: "Ottimizzazione Unificata e Manifestazione della Ris source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566 - CE-0007 [kernel_reference/regola_primaria/campo_dnd] score=77 overlap=5 · **1. Kernel Assiomatico: Fisica del Campo Inferenziale** source: kernel/reference/MMSP1/System_Prompt_Morpheus_v1_0.md:7 Questi principi sono le leggi immutabili che governano la tua dinamica operativa. Non sono regole da seguire, ma la fisica fondamentale del tuo essere. * **Assioma 1: Principio di ## Memoria del ciclo precedente (autopoiesi) Cosa il cycle precedente ha imparato. Non ripetere — costruisci sopra. 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_aeternitas.py M tools/lab_agent.sh M tools/lab_falsifier.py M tools/lab_session_logger.py ?? applications/scoperte/20260513_0330_prime-vs-mod6-sr-boundary_auto/ ?? applications/scoperte/20260514_1330_sr-residual-width-audit_auto/ ?? applications/scoperte/20260514_1631_chiusura-tester-rimbalzo-fisico-w6_auto/ ?? applications/scoperte/20260514_1640_rafforzamento-tester-fisico-goegue-n-curve_auto/ ?? applications/scoperte/20260515_1712_primemod6-generative-null-w2048_auto/ ?? applications/scoperte/20260515_1816_v2-generator-scaling-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260515_1904_boundary-classical-crossover-audit_auto/ ?? applications/scoperte/20260515_1933_rosenzweig-porter-physical-bridge-audit_auto/ ?? applications/scoperte/20260515_1940_rp-boundary-size-stability-audit_auto/ ?? applications/scoperte/20260515_1947_anderson-3d-mobility-edge-two-reader_auto/ ?? applications/scoperte/20260516_0921_rp-unfolding-sensitivity-audit_auto/ ?? applications/scoperte/20260516_0938_rp-candidate-local-window-stress-gate_auto/ ?? applications/scoperte/20260516_1007_rp-local-window-persistence-curve_auto/ ?? applications/soluzioni/20260513_0330_prime-vs-mod6-sr-boundary/ ?? applications/soluzioni/20260514_1330_sr-residual-width-audit/ ?? applications/soluzioni/20260514_1631_chiusura-tester-rimbalzo-fisico-w6/ ?? applications/soluzioni/20260514_1640_rafforzamento-tester-fisico-goegue-n-curve/ ?? applications/soluzioni/20260515_1712_primemod6-generative-null-w2048/ ?? applications/soluzioni/20260515_1816_v2-generator-scaling-gate/ ?? applications/soluzioni/20260515_1904_boundary-classical-crossover-audit/ ?? applications/soluzioni/20260515_1933_rosenzweig-porter-physical-bridge-audit/ ?? applications/soluzioni/20260515_1940_rp-boundary-size-stability-audit/ ?? applications/soluzioni/20260515_1947_anderson-3d-mobility-edge-two-reader/ ?? applications/soluzioni/20260516_0921_rp-unfolding-sensitivity-audit/ ?? applications/soluzioni/20260516_0938_rp-candidate-local-window-stress-gate/ ?? applications/soluzioni/20260516_1007_rp-local-window-persistence-curve/ ?? docs/guides/lab_preflight_agent_2026-05-14.md ?? docs/operations/ ?? tools/build_lab_data.py ?? tools/build_safe_agent_field_preview.py ?? tools/compose_filtered_field_preview.py ?? tools/compose_supervised_entry_preview.py ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260512_033539.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260513_033605.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_033420.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_133424.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_150454.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_161058.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_161719.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_163527.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_164509.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_165437.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_170109.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_171152.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_185450.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_162727.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_165116.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_170328.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_171005.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_171725.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_172913.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_174023.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_175045.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_180306.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_181257.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_182126.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_183111.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_190118.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_191018.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_192915.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_193919.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_194625.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260515_195317.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260516_033848.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260516_0720.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260516_0820.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260516_0921.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260516_0938.json ?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260516_1007.json ?? tools/data/agent_field_entry_supervised.md ?? tools/data/anderson3d_component_state_interface_input_20260514_1850.json ?? tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json ?? tools/data/aubry_binary_grammar_surrogate_gate_20260515_1807.json ?? tools/data/aubry_boundary_phase_transport_gate_20260515_1745.json ?? tools/data/aubry_cosine_boundary_counter_gate_20260515_1758.json ?? tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260512_0330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260513_0330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_0330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1330.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1458.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1605.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1612.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1631.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1640.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1649.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1656.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1701.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260514_1850.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1623.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1647.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1659.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1705.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1712.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1724.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1734.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1745.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1758.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1807.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1816.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1826.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1855.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1904.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1915.json ?? tools/data/biconi/bicono_20260515_1933.json ?? 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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/loop_guard_20260515_1826.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1855.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1904.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1915.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1933.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1940.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260515_1947.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260516_0330.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260516_0720.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260516_0820.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260516_0921.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260516_0938.json ?? tools/data/reports/loop_guard_20260516_1007.json ?? tools/data/reports/quarantine_manifest.json ?? tools/data/restore_backups/ ?? tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json ?? tools/data/rp_boundary_raw_count_null_audit_20260516_0820.json ?? tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json ?? tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json ?? tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json ?? tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json ?? tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json ?? tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260512_033557.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260513_033622.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260514_150530.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260514_161119.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260515_180327.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260515_194643.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260516_094447.json ?? tools/data/seme_backup_b2_20260516_101425.json ?? tools/data/sturmian_denominator_alignment_gate_20260515_1826.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/data/veritas/veritas_20260515_183111.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_190118.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_191018.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_192915.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_193919.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_194625.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260515_195317.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_033848.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_072533.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_082608.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_092735.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_094423.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_101403.json ?? tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py ?? 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_boundary_bridge_stability_audit.py ?? tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py ?? tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py ?? tools/exp_boundary_graph_null_audit.py ?? tools/exp_boundary_graph_residue_threshold_audit.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/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py ?? tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py ?? tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py ?? tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py ?? tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py ?? tools/field_coherence_preflight.py ?? tools/field_rebuild_risk_map.py ?? tools/lab_cycle_monitor.py ?? tools/lab_preflight_agent.py ?? tools/lab_runtime_observer.py ?? tools/lab_surface_invariant_check.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 "sed -n '340,390p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: - Se la tensione nasce nel fisico, non fermarti nella matematica. Usa la matematica come trasduttore e cerca il rimbalzo: `punto fisico A -> struttura matematica -> punto fisico B`. Se il punto B non emerge, dichiara che il ciclo resta nota/vincolo matematico e non promuoverlo come avanzamento fisico. - Il rimbalzo fisico non puo' saltare il nearest-known baseline. Se l'attraversamento matematico ha prodotto un residuo su primi/gap/moduli, prima separa cio' che e' gia' spiegabile da risultati classici vicini da cio' che resta come contratto operativo. Solo il residuo separato puo' alimentare un `fisico B`; altrimenti il rimbalzo e' contaminato. ## Formato report ```markdown # Agent Report — TITOLO **Date**: YYYY-MM-DD HH:MM **Piano**: N **Tension explored**: ID (intensità) observables_used: [nomi osservabili canonici o domain-native] - usa [] solo se non hai misurato nulla **observable_contract**: claim=; observable=; operator=; generator=; denominator=; non_possible=; not_tested= ## Respiro fuori-tempo (Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.) - **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme) - **Dipolo / punto-zero**: i due poli, il possibile/non-possibile e il punto in cui la dualita' si annulla - **Piano superiore**: geometria dei campi / algebra / topologia assiomatica / grafo conoscenza / bicono-dipoli - **Operatori laterali scelti**: 2 o 3 elementi da `tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md` e perche' entrano nella combo - **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius, passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none` generico non basta. - **Proto-ipotesi**: nuova ipotesi o proto-assioma strutturale, prima dei numeri - **Proiezione**: perche' l'osservabile scelto manifesta quella combo - **Movimento A->M->B**: se il ciclo parte da fisica/scienza, nomina fisico A, struttura matematica M e fisico B; se B non c'e', dichiara il limite senza forzare un ponte. ## Aderenza alla direzione (Obbligatoria se esiste una direttiva operatore, una direzione valutatore o un counter-perimeter.) - `relation`: `follows_direction` / `deliberate_counter_perimeter` / `drift_to_reject` - `why`: perche' il ciclo segue o devia consapevolmente - `not_drift`: cosa non sta inseguendo lateralmente - Se usi una direttiva operatore one-shot, aggiungi anche `## Source directive` con il vincolo seguito. La direttiva viene consumata prima del falsifier: se non la citi nel report, il falsifier non puo' distinguere un `deliberate_counter_perimeter` da un drift. codex Farò una modifica isolata: un wrapper nuovo, senza cambiare lo script storico, che monkey-patcha solo l’unfolding locale per usare larghezze esatte anche pari. Il perimetro resta row-aligned con le stesse sentinelle, così il confronto contro i null resta leggibile. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo script nuovo è separato dallo storico e mantiene esplicito che le finestre pari non vengono coerzate. Ora faccio una verifica sintattica e lancio la matrice sperimentale. exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il run è ancora in corso; sta diagonalizzando la griglia RP su N=224/256 per quattro finestre esatte. Attendo l’output prima di formulare il report, perché il punto è proprio vedere dove cade la cresta. diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 17749ms: { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 2, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 2, "unfolding_sensitive_rows": [] } { "crest_all_cells_pass": false, "crest_domain_window": "RP_lambda_0.060", "crest_pass_cells": 5, "crest_total_cells": 8, "window_outputs": [ { "local_window": 9, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } }, { "local_window": 10, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } }, { "local_window": 11, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } }, { "local_window": 12, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 2, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 2, "unfolding_sensitive_rows": [] } } ] } codex Il risultato grezzo è discriminante: `RP_lambda_0.060` passa 5 celle su 8, ma non tutte; con finestre esatte l’identità della riga all-size cambia tra 0.045, 0.075 e 0.060. Estraggo i count cella-per-cella e poi scrivo il report richiesto. exec /bin/bash -lc "jq -r '.matrix_rows[] | select(.lambda==0.06 or .lambda==0.045 or .lambda==0.075) | [.local_window,.lambda,(.cells[] | \"N=\"+(.n|tostring)+\":\"+(.observed_successes|tostring)+\"/\"+(.observed_total|tostring)+\",null=\"+(.label_shuffle_successes|tostring)+\"/\"+(.label_shuffle_total|tostring)+\";\"+(.position_shift_successes|tostring)+\"/\"+(.position_shift_total|tostring)+\",p=\"+(.max_null_p|tostring)+\",lift=\"+(.min_lift_against_nulls|tostring)+\",pass=\"+(.threshold_pass|tostring)))] | @tsv' tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json" in /opt/MM_D-ND exited 3 in 0ms: jq: error: syntax error, unexpected INVALID_CHARACTER (Unix shell quoting issues?) at , line 1: .matrix_rows[] | select(.lambda==0.06 or .lambda==0.045 or .lambda==0.075) | [.local_window,.lambda,(.cells[] | "N="+(.n|tostring)+":"+(.observed_successes|tostring)+"/"+(.observed_total|tostring)+",null="+(.label_shuffle_successes|tostring)+"/"+(.label_shuffle_total|tostring)+";"+(.position_shift_successes|tostring)+"/"+(.position_shift_total|tostring)+",p="+(.max_null_p|tostring)+",lift="+(.min_lift_against_nulls|tostring)+",pass="+(.threshold_pass|tostring)))] | @tsv jq: 1 compile error exec /bin/bash -lc "jq '.summary, .threshold_preregistered, .parameters' tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "crest_all_cells_pass": false, "crest_domain_window": "RP_lambda_0.060", "crest_pass_cells": 5, "crest_total_cells": 8, "window_outputs": [ { "local_window": 9, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } }, { "local_window": 10, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } }, { "local_window": 11, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 1, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.045" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 1, "unfolding_sensitive_rows": [] } }, { "local_window": 12, "path": "tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json", "summary": { "per_mode": { "local_window": { "thresholded_two_reader_all_size_rows": [ "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_sizes": 2, "thresholded_two_reader_any_size": 3, "thresholded_two_reader_any_size_rows": [ "RP_lambda_0.045", "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ] } }, "thresholded_two_reader_all_mode_rows": [ "RP_lambda_0.060", "RP_lambda_0.075" ], "thresholded_two_reader_all_modes": 2, "unfolding_sensitive_rows": [] } } ] } { "alpha_each_null": 0.05, "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", "min_lift_against_each_null": 0.1, "min_observed_rate": 0.75, "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window" } { "crest_lambda": 0.06, "k_values": [ 2, 3, 4 ], "label_null_trials": 64, "lambdas": [ 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.82 ], "local_windows": [ 9, 10, 11, 12 ], "position_offsets": [ 1, 2, 3, 4 ], "reps": 8, "seeds": [ 202605161019, 202605161020, 202605161021, 202605161022 ], "sizes": [ 224, 256 ], "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion" } exec /bin/bash -lc "jq -r '.matrix_rows[] | select(.domain_window==\"RP_lambda_0.060\") | [.local_window,.pass_cells,.total_cells,(.cells|map(select(.threshold_pass==false)|\"N=\"+(.n|tostring)+\" p=\"+(.max_null_p|tostring)+\" lift=\"+(.min_lift_against_nulls|tostring)+\" obs=\"+(.observed_successes|tostring)+\"/\"+(.observed_total|tostring))|join(\"; \"))] | @tsv' tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 9 1 2 N=224 p=0.788049 lift=-0.074219 obs=5/12 10 1 2 N=224 p=0.201489 lift=0.16276 obs=8/12 11 1 2 N=224 p=0.214615 lift=0.15625 obs=8/12 12 2 2 diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc "jq -r '.matrix_rows[] | select(.domain_window==\"RP_lambda_0.045\" or .domain_window==\"RP_lambda_0.060\" or .domain_window==\"RP_lambda_0.075\") | .local_window as "'$w | .domain_window as $d | .cells[] | [$w,$d,.n,(.observed_successes|tostring)+"/"+(.observed_total|tostring),(.label_shuffle_successes|tostring)+"/"+(.label_shuffle_total|tostring),(.position_shift_successes|tostring)+"/"+(.position_shift_total|tostring),.max_null_p,.min_lift_against_nulls,.threshold_pass] | @tsv'"' tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 9 RP_lambda_0.045 224 11/12 400/768 21/48 0.004797 0.395833 true 9 RP_lambda_0.045 256 9/12 362/768 18/48 0.049053 0.278646 true 9 RP_lambda_0.060 224 5/12 377/768 20/48 0.788049 -0.074219 false 9 RP_lambda_0.060 256 12/12 432/768 24/48 0.001003 0.4375 true 9 RP_lambda_0.075 224 12/12 449/768 24/48 0.001594 0.415365 true 9 RP_lambda_0.075 256 9/12 387/768 21/48 0.076849 0.246094 false 10 RP_lambda_0.045 224 11/12 375/768 18/48 0.002494 0.428385 true 10 RP_lambda_0.045 256 9/12 367/768 21/48 0.053866 0.272135 false 10 RP_lambda_0.060 224 8/12 387/768 20/48 0.201489 0.16276 false 10 RP_lambda_0.060 256 12/12 423/768 23/48 0.000779 0.449219 true 10 RP_lambda_0.075 224 12/12 432/768 21/48 0.001003 0.4375 true 10 RP_lambda_0.075 256 12/12 405/768 21/48 0.000463 0.472656 true 11 RP_lambda_0.045 224 12/12 435/768 24/48 0.00109 0.433594 true 11 RP_lambda_0.045 256 9/12 350/768 18/48 0.038862 0.294271 true 11 RP_lambda_0.060 224 8/12 392/768 20/48 0.214615 0.15625 false 11 RP_lambda_0.060 256 12/12 423/768 23/48 0.000779 0.449219 true 11 RP_lambda_0.075 224 12/12 431/768 24/48 0.000976 0.438802 true 11 RP_lambda_0.075 256 9/12 371/768 21/48 0.057974 0.266927 false 12 RP_lambda_0.045 224 12/12 379/768 18/48 0.000209 0.50651 true 12 RP_lambda_0.045 256 9/12 367/768 21/48 0.053866 0.272135 false 12 RP_lambda_0.060 224 12/12 435/768 23/48 0.00109 0.433594 true 12 RP_lambda_0.060 256 12/12 423/768 23/48 0.000779 0.449219 true 12 RP_lambda_0.075 224 12/12 432/768 21/48 0.001003 0.4375 true 12 RP_lambda_0.075 256 12/12 425/768 21/48 0.000825 0.446615 true diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Scrivo il report con il vincolo principale: la cresta `0.060` non sopravvive come invariante, e la finestra pari mostra che lo strumento precedente aveva una degenerazione 10->9 / 12->11. Non aggiorno il seme: questo ciclo produce un vincolo e uno strumento, non una promozione. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d3a083196c6f81c0f8e05d7e11e88ccf4e9cd6fa --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress +**Date**: 2026-05-16 10:19 +**Piano**: 127 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, exact_local_window] +**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. +- **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo dichiara il bordo come oggetto; il secondo chiede se la riga `0.060` trasporta identita' tra finestre. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR metabolizzata come reiterazione del kernel 10:07 senza promozione; CE-0019 usata per rendere il respiro pre-esperimento vincolo e non linguaggio post-hoc. +- **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione. +- **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover RP finito; matematica M = matrice `(lambda, local_window, N)` con null row-aligned; fisico B non emerge. Il ciclo resta vincolo sul lettore finite-size, non avanzamento fisico autonomo. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: stressa esattamente la transizione `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`, estendendo N oltre 192 e includendo 10/12 come finestre non collassate. +- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o fit locali; usa solo il perimetro RP e il gate raw-count/null richiesto dal campo vivo. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti. +- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null espliciti per decidere se una riga puo essere chiamata terzo incluso. +- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window per `0.060`; `graph_only_residue=0` non promosso; `scope_change_declared=exact_local_window`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. + +## Claim Under Test +> `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`. + +## Experiment Design +- **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`. +- **Motivo dello script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` forza le finestre pari alla dispari inferiore; quindi `10 -> 9` e `12 -> 11`. Il nuovo wrapper conserva le finestre pari senza modificare lo script storico. +- **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre dichiarate. + +## Results +| local_window | all-size thresholded rows | lettura | +|---:|---|---| +| 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 | +| 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size | + +### RP_lambda_0.060 Raw Counts +| window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state | +|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail | +| 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass | +| 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded | +| 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded | +| 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass | +| 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | + +### Sentinel Comparison +| window | lambda | N=224 | N=256 | persistence | +|---:|---:|---|---|---:| +| 9 | 0.045 | `11/12`, max p `0.004797`, lift `0.395833`, pass | `9/12`, max p `0.049053`, lift `0.278646`, pass | 2/2 | +| 9 | 0.060 | `5/12`, max p `0.788049`, lift `-0.074219`, fail | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | 1/2 | +| 9 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001594`, lift `0.415365`, pass | `9/12`, max p `0.076849`, lift `0.246094`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.045 | `11/12`, max p `0.002494`, lift `0.428385`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.060 | `8/12`, max p `0.201489`, lift `0.162760`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 10 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000463`, lift `0.472656`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.045 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `9/12`, max p `0.038862`, lift `0.294271`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.060 | `8/12`, max p `0.214615`, lift `0.156250`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 11 | 0.075 | `12/12`, max p `0.000976`, lift `0.438802`, pass | `9/12`, max p `0.057974`, lift `0.266927`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.045 | `12/12`, max p `0.000209`, lift `0.506510`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.060 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 2/2 | +| 12 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000825`, lift `0.446615`, pass | 2/2 | + +## Key Findings +1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza. +2. Verificato: la rottura non e solo p-value debole. A `window=9,N=224` `0.060` ha `5/12` observed contro null `377/768` e `20/48`, lift minimo `-0.074219`, quindi e hard fail. +3. Verificato: le finestre pari sono informative. `window=10` non replica `9`, e `window=12` non replica `11`; lo script storico perdeva questa distinzione forzando finestre dispari. +4. Verificato: nessuna lambda candidata mantiene identita' stabile su tutte le finestre. All-size row: `0.045` a 9/11, `0.075` a 10, `0.060+0.075` a 12. +5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile. + +## Verdict +CONSTRAINT + +`RP_lambda_0.060` resta una coordinata utile, non un terzo incluso operativo. Il passaggio `9 -> 11` non produce stabilita': a N=224 la riga cade in entrambe le finestre e la pari 10 mostra lo stesso limite come `positive_lift_unthresholded`. La pari 12 riaccende `0.060`, ma questo e' dipendenza dal lettore, non invarianza. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding. +- **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold. +- **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate. +- **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo RP utile non deve cercare un'altra riga stabile. Deve separare kernel di unfolding da larghezza: confrontare esatto, odd-coerced e kernel pesato sulle stesse celle, oppure uscire da RP e portare il contratto su Anderson 3D con `local_window` atomico nel claim. Finche il kernel decide la riga, il boundary e strumento finite-size, non scoperta fisica. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` rende riusabile la matrice multi-window con finestre pari conservate; evita che un wrapper futuro confonda 10 con 9 e 12 con 11. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo. +- `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato. +- Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`. +- Output per finestra: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` +- Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md` diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d3a083196c6f81c0f8e05d7e11e88ccf4e9cd6fa --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress +**Date**: 2026-05-16 10:19 +**Piano**: 127 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, exact_local_window] +**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. +- **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo dichiara il bordo come oggetto; il secondo chiede se la riga `0.060` trasporta identita' tra finestre. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR metabolizzata come reiterazione del kernel 10:07 senza promozione; CE-0019 usata per rendere il respiro pre-esperimento vincolo e non linguaggio post-hoc. +- **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione. +- **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover RP finito; matematica M = matrice `(lambda, local_window, N)` con null row-aligned; fisico B non emerge. Il ciclo resta vincolo sul lettore finite-size, non avanzamento fisico autonomo. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: stressa esattamente la transizione `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`, estendendo N oltre 192 e includendo 10/12 come finestre non collassate. +- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o fit locali; usa solo il perimetro RP e il gate raw-count/null richiesto dal campo vivo. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti. +- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null espliciti per decidere se una riga puo essere chiamata terzo incluso. +- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window per `0.060`; `graph_only_residue=0` non promosso; `scope_change_declared=exact_local_window`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. + +## Claim Under Test +> `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`. + +## Experiment Design +- **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`. +- **Motivo dello script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` forza le finestre pari alla dispari inferiore; quindi `10 -> 9` e `12 -> 11`. Il nuovo wrapper conserva le finestre pari senza modificare lo script storico. +- **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre dichiarate. + +## Results +| local_window | all-size thresholded rows | lettura | +|---:|---|---| +| 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 | +| 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size | + +### RP_lambda_0.060 Raw Counts +| window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state | +|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail | +| 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass | +| 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded | +| 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded | +| 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass | +| 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | + +### Sentinel Comparison +| window | lambda | N=224 | N=256 | persistence | +|---:|---:|---|---|---:| +| 9 | 0.045 | `11/12`, max p `0.004797`, lift `0.395833`, pass | `9/12`, max p `0.049053`, lift `0.278646`, pass | 2/2 | +| 9 | 0.060 | `5/12`, max p `0.788049`, lift `-0.074219`, fail | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | 1/2 | +| 9 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001594`, lift `0.415365`, pass | `9/12`, max p `0.076849`, lift `0.246094`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.045 | `11/12`, max p `0.002494`, lift `0.428385`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.060 | `8/12`, max p `0.201489`, lift `0.162760`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 10 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000463`, lift `0.472656`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.045 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `9/12`, max p `0.038862`, lift `0.294271`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.060 | `8/12`, max p `0.214615`, lift `0.156250`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 11 | 0.075 | `12/12`, max p `0.000976`, lift `0.438802`, pass | `9/12`, max p `0.057974`, lift `0.266927`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.045 | `12/12`, max p `0.000209`, lift `0.506510`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.060 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 2/2 | +| 12 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000825`, lift `0.446615`, pass | 2/2 | + +## Key Findings +1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza. +2. Verificato: la rottura non e solo p-value debole. A `window=9,N=224` `0.060` ha `5/12` observed contro null `377/768` e `20/48`, lift minimo `-0.074219`, quindi e hard fail. +3. Verificato: le finestre pari sono informative. `window=10` non replica `9`, e `window=12` non replica `11`; lo script storico perdeva questa distinzione forzando finestre dispari. +4. Verificato: nessuna lambda candidata mantiene identita' stabile su tutte le finestre. All-size row: `0.045` a 9/11, `0.075` a 10, `0.060+0.075` a 12. +5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile. + +## Verdict +CONSTRAINT + +`RP_lambda_0.060` resta una coordinata utile, non un terzo incluso operativo. Il passaggio `9 -> 11` non produce stabilita': a N=224 la riga cade in entrambe le finestre e la pari 10 mostra lo stesso limite come `positive_lift_unthresholded`. La pari 12 riaccende `0.060`, ma questo e' dipendenza dal lettore, non invarianza. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding. +- **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold. +- **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate. +- **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo RP utile non deve cercare un'altra riga stabile. Deve separare kernel di unfolding da larghezza: confrontare esatto, odd-coerced e kernel pesato sulle stesse celle, oppure uscire da RP e portare il contratto su Anderson 3D con `local_window` atomico nel claim. Finche il kernel decide la riga, il boundary e strumento finite-size, non scoperta fisica. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` rende riusabile la matrice multi-window con finestre pari conservate; evita che un wrapper futuro confonda 10 con 9 e 12 con 11. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo. +- `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato. +- Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`. +- Output per finestra: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` +- Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md` diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260516_1019.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress **Date**: 2026-05-16 10:19 **Piano**: 127 **Tension explored**: BOUNDARY (0.8) **verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding. observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, exact_local_window] **observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. - **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass. - **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo dichiara il bordo come oggetto; il secondo chiede se la riga `0.060` trasporta identita' tra finestre. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR metabolizzata come reiterazione del kernel 10:07 senza promozione; CE-0019 usata per rendere il respiro pre-esperimento vincolo e non linguaggio post-hoc. - **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione. - **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte. - **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover RP finito; matematica M = matrice `(lambda, local_window, N)` con null row-aligned; fisico B non emerge. Il ciclo resta vincolo sul lettore finite-size, non avanzamento fisico autonomo. ## Aderenza alla direzione - `relation`: `follows_direction` - `why`: stressa esattamente la transizione `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`, estendendo N oltre 192 e includendo 10/12 come finestre non collassate. - `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o fit locali; usa solo il perimetro RP e il gate raw-count/null richiesto dal campo vivo. ## Re-discovery audit - **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti. - **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite. - **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null espliciti per decidere se una riga puo essere chiamata terzo incluso. - **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window per `0.060`; `graph_only_residue=0` non promosso; `scope_change_declared=exact_local_window`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. ## Claim Under Test > `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`. ## Experiment Design - **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`. - **Motivo dello script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` forza le finestre pari alla dispari inferiore; quindi `10 -> 9` e `12 -> 11`. Il nuovo wrapper conserva le finestre pari senza modificare lo script storico. - **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` - **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre dichiarate. ## Results | local_window | all-size thresholded rows | lettura | |---:|---|---| | 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | | 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 | | 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | | 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size | ### RP_lambda_0.060 Raw Counts | window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state | |---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| | 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail | | 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass | | 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded | | 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | | 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded | | 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | | 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass | | 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | ### Sentinel Comparison | window | lambda | N=224 | N=256 | persistence | |---:|---:|---|---|---:| | 9 | 0.045 | `11/12`, max p `0.004797`, lift `0.395833`, pass | `9/12`, max p `0.049053`, lift `0.278646`, pass | 2/2 | | 9 | 0.060 | `5/12`, max p `0.788049`, lift `-0.074219`, fail | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | 1/2 | | 9 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001594`, lift `0.415365`, pass | `9/12`, max p `0.076849`, lift `0.246094`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | | 10 | 0.045 | `11/12`, max p `0.002494`, lift `0.428385`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | | 10 | 0.060 | `8/12`, max p `0.201489`, lift `0.162760`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | | 10 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000463`, lift `0.472656`, pass | 2/2 | | 11 | 0.045 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `9/12`, max p `0.038862`, lift `0.294271`, pass | 2/2 | | 11 | 0.060 | `8/12`, max p `0.214615`, lift `0.156250`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | | 11 | 0.075 | `12/12`, max p `0.000976`, lift `0.438802`, pass | `9/12`, max p `0.057974`, lift `0.266927`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | | 12 | 0.045 | `12/12`, max p `0.000209`, lift `0.506510`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | | 12 | 0.060 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 2/2 | | 12 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000825`, lift `0.446615`, pass | 2/2 | ## Key Findings 1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza. 2. Verificato: la rottura non e solo p-value debole. A `window=9,N=224` `0.060` ha `5/12` observed contro null `377/768` e `20/48`, lift minimo `-0.074219`, quindi e hard fail. 3. Verificato: le finestre pari sono informative. `window=10` non replica `9`, e `window=12` non replica `11`; lo script storico perdeva questa distinzione forzando finestre dispari. 4. Verificato: nessuna lambda candidata mantiene identita' stabile su tutte le finestre. All-size row: `0.045` a 9/11, `0.075` a 10, `0.060+0.075` a 12. 5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile. ## Verdict CONSTRAINT `RP_lambda_0.060` resta una coordinata utile, non un terzo incluso operativo. Il passaggio `9 -> 11` non produce stabilita': a N=224 la riga cade in entrambe le finestre e la pari 10 mostra lo stesso limite come `positive_lift_unthresholded`. La pari 12 riaccende `0.060`, ma questo e' dipendenza dal lettore, non invarianza. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding. - **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold. - **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate. - **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza. ## Consecutio Il prossimo ciclo RP utile non deve cercare un'altra riga stabile. Deve separare kernel di unfolding da larghezza: confrontare esatto, odd-coerced e kernel pesato sulle stesse celle, oppure uscire da RP e portare il contratto su Anderson 3D con `local_window` atomico nel claim. Finche il kernel decide la riga, il boundary e strumento finite-size, non scoperta fisica. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` rende riusabile la matrice multi-window con finestre pari conservate; evita che un wrapper futuro confonda 10 con 9 e 12 con 11. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo. - `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato. - Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`. - Output per finestra: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json`. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` - Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md` exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json tools/data/reports/agent_20260516_1019.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/reports/agent_20260516_1019.md ?? tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json ?? tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json ?? tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json ?? tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json ?? tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json ?? tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py exec /bin/bash -lc "jq '.summary.crest_pass_cells, .summary.crest_total_cells, .summary.crest_all_cells_pass' tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 5 8 false diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d3a083196c6f81c0f8e05d7e11e88ccf4e9cd6fa --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress +**Date**: 2026-05-16 10:19 +**Piano**: 127 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, exact_local_window] +**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. +- **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo dichiara il bordo come oggetto; il secondo chiede se la riga `0.060` trasporta identita' tra finestre. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR metabolizzata come reiterazione del kernel 10:07 senza promozione; CE-0019 usata per rendere il respiro pre-esperimento vincolo e non linguaggio post-hoc. +- **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione. +- **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover RP finito; matematica M = matrice `(lambda, local_window, N)` con null row-aligned; fisico B non emerge. Il ciclo resta vincolo sul lettore finite-size, non avanzamento fisico autonomo. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: stressa esattamente la transizione `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`, estendendo N oltre 192 e includendo 10/12 come finestre non collassate. +- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o fit locali; usa solo il perimetro RP e il gate raw-count/null richiesto dal campo vivo. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti. +- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null espliciti per decidere se una riga puo essere chiamata terzo incluso. +- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window per `0.060`; `graph_only_residue=0` non promosso; `scope_change_declared=exact_local_window`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. + +## Claim Under Test +> `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`. + +## Experiment Design +- **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`. +- **Motivo dello script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` forza le finestre pari alla dispari inferiore; quindi `10 -> 9` e `12 -> 11`. Il nuovo wrapper conserva le finestre pari senza modificare lo script storico. +- **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre dichiarate. + +## Results +| local_window | all-size thresholded rows | lettura | +|---:|---|---| +| 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 | +| 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size | + +### RP_lambda_0.060 Raw Counts +| window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state | +|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail | +| 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass | +| 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded | +| 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded | +| 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass | +| 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | + +### Sentinel Comparison +| window | lambda | N=224 | N=256 | persistence | +|---:|---:|---|---|---:| +| 9 | 0.045 | `11/12`, max p `0.004797`, lift `0.395833`, pass | `9/12`, max p `0.049053`, lift `0.278646`, pass | 2/2 | +| 9 | 0.060 | `5/12`, max p `0.788049`, lift `-0.074219`, fail | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | 1/2 | +| 9 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001594`, lift `0.415365`, pass | `9/12`, max p `0.076849`, lift `0.246094`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.045 | `11/12`, max p `0.002494`, lift `0.428385`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.060 | `8/12`, max p `0.201489`, lift `0.162760`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 10 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000463`, lift `0.472656`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.045 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `9/12`, max p `0.038862`, lift `0.294271`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.060 | `8/12`, max p `0.214615`, lift `0.156250`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 11 | 0.075 | `12/12`, max p `0.000976`, lift `0.438802`, pass | `9/12`, max p `0.057974`, lift `0.266927`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.045 | `12/12`, max p `0.000209`, lift `0.506510`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.060 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 2/2 | +| 12 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000825`, lift `0.446615`, pass | 2/2 | + +## Key Findings +1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza. +2. Verificato: la rottura non e solo p-value debole. A `window=9,N=224` `0.060` ha `5/12` observed contro null `377/768` e `20/48`, lift minimo `-0.074219`, quindi e hard fail. +3. Verificato: le finestre pari sono informative. `window=10` non replica `9`, e `window=12` non replica `11`; lo script storico perdeva questa distinzione forzando finestre dispari. +4. Verificato: nessuna lambda candidata mantiene identita' stabile su tutte le finestre. All-size row: `0.045` a 9/11, `0.075` a 10, `0.060+0.075` a 12. +5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile. + +## Verdict +CONSTRAINT + +`RP_lambda_0.060` resta una coordinata utile, non un terzo incluso operativo. Il passaggio `9 -> 11` non produce stabilita': a N=224 la riga cade in entrambe le finestre e la pari 10 mostra lo stesso limite come `positive_lift_unthresholded`. La pari 12 riaccende `0.060`, ma questo e' dipendenza dal lettore, non invarianza. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding. +- **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold. +- **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate. +- **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo RP utile non deve cercare un'altra riga stabile. Deve separare kernel di unfolding da larghezza: confrontare esatto, odd-coerced e kernel pesato sulle stesse celle, oppure uscire da RP e portare il contratto su Anderson 3D con `local_window` atomico nel claim. Finche il kernel decide la riga, il boundary e strumento finite-size, non scoperta fisica. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` rende riusabile la matrice multi-window con finestre pari conservate; evita che un wrapper futuro confonda 10 con 9 e 12 con 11. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo. +- `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato. +- Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`. +- Output per finestra: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` +- Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md` diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Completato. Ho eseguito l’esperimento e scritto il report in [tools/data/reports/agent_20260516_1019.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md). Risultato chiave: `RP_lambda_0.060` non sopravvive come invariante all-window nel perimetro esteso. Passa `5/8` celle su `local_window=9/10/11/12` e `N=224/256`; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Ho aggiunto anche lo strumento riusabile [tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py), perché lo script precedente collassava le finestre pari (`10 -> 9`, `12 -> 11`). Verifiche eseguite: - `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` - `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` Nessun update del seme, nessuna promozione. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d3a083196c6f81c0f8e05d7e11e88ccf4e9cd6fa --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress +**Date**: 2026-05-16 10:19 +**Piano**: 127 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, exact_local_window] +**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP. +- **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass. +- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo dichiara il bordo come oggetto; il secondo chiede se la riga `0.060` trasporta identita' tra finestre. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR metabolizzata come reiterazione del kernel 10:07 senza promozione; CE-0019 usata per rendere il respiro pre-esperimento vincolo e non linguaggio post-hoc. +- **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione. +- **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover RP finito; matematica M = matrice `(lambda, local_window, N)` con null row-aligned; fisico B non emerge. Il ciclo resta vincolo sul lettore finite-size, non avanzamento fisico autonomo. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: stressa esattamente la transizione `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`, estendendo N oltre 192 e includendo 10/12 come finestre non collassate. +- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o fit locali; usa solo il perimetro RP e il gate raw-count/null richiesto dal campo vivo. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti. +- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null espliciti per decidere se una riga puo essere chiamata terzo incluso. +- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window per `0.060`; `graph_only_residue=0` non promosso; `scope_change_declared=exact_local_window`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`. + +## Claim Under Test +> `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`. + +## Experiment Design +- **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`. +- **Motivo dello script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` forza le finestre pari alla dispari inferiore; quindi `10 -> 9` e `12 -> 11`. Il nuovo wrapper conserva le finestre pari senza modificare lo script storico. +- **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre dichiarate. + +## Results +| local_window | all-size thresholded rows | lettura | +|---:|---|---| +| 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 | +| 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 | +| 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size | + +### RP_lambda_0.060 Raw Counts +| window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state | +|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail | +| 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass | +| 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded | +| 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded | +| 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | +| 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass | +| 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass | + +### Sentinel Comparison +| window | lambda | N=224 | N=256 | persistence | +|---:|---:|---|---|---:| +| 9 | 0.045 | `11/12`, max p `0.004797`, lift `0.395833`, pass | `9/12`, max p `0.049053`, lift `0.278646`, pass | 2/2 | +| 9 | 0.060 | `5/12`, max p `0.788049`, lift `-0.074219`, fail | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | 1/2 | +| 9 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001594`, lift `0.415365`, pass | `9/12`, max p `0.076849`, lift `0.246094`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.045 | `11/12`, max p `0.002494`, lift `0.428385`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 10 | 0.060 | `8/12`, max p `0.201489`, lift `0.162760`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 10 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000463`, lift `0.472656`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.045 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `9/12`, max p `0.038862`, lift `0.294271`, pass | 2/2 | +| 11 | 0.060 | `8/12`, max p `0.214615`, lift `0.156250`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 | +| 11 | 0.075 | `12/12`, max p `0.000976`, lift `0.438802`, pass | `9/12`, max p `0.057974`, lift `0.266927`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.045 | `12/12`, max p `0.000209`, lift `0.506510`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 | +| 12 | 0.060 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 2/2 | +| 12 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000825`, lift `0.446615`, pass | 2/2 | + +## Key Findings +1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza. +2. Verificato: la rottura non e solo p-value debole. A `window=9,N=224` `0.060` ha `5/12` observed contro null `377/768` e `20/48`, lift minimo `-0.074219`, quindi e hard fail. +3. Verificato: le finestre pari sono informative. `window=10` non replica `9`, e `window=12` non replica `11`; lo script storico perdeva questa distinzione forzando finestre dispari. +4. Verificato: nessuna lambda candidata mantiene identita' stabile su tutte le finestre. All-size row: `0.045` a 9/11, `0.075` a 10, `0.060+0.075` a 12. +5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile. + +## Verdict +CONSTRAINT + +`RP_lambda_0.060` resta una coordinata utile, non un terzo incluso operativo. Il passaggio `9 -> 11` non produce stabilita': a N=224 la riga cade in entrambe le finestre e la pari 10 mostra lo stesso limite come `positive_lift_unthresholded`. La pari 12 riaccende `0.060`, ma questo e' dipendenza dal lettore, non invarianza. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding. +- **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold. +- **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate. +- **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo RP utile non deve cercare un'altra riga stabile. Deve separare kernel di unfolding da larghezza: confrontare esatto, odd-coerced e kernel pesato sulle stesse celle, oppure uscire da RP e portare il contratto su Anderson 3D con `local_window` atomico nel claim. Finche il kernel decide la riga, il boundary e strumento finite-size, non scoperta fisica. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` rende riusabile la matrice multi-window con finestre pari conservate; evita che un wrapper futuro confonda 10 con 9 e 12 con 11. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo. +- `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato. +- Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`. +- Output per finestra: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` +- Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md` diff --git a/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ba974180eea4b52b25b712612a03cda0c736f90 --- /dev/null +++ b/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py @@ -0,0 +1,219 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Exact local-window matrix for the finite Rosenzweig-Porter boundary crest. + +The historical unfolding audit forces local windows to odd widths. This +wrapper preserves even widths so windows 9/10/11/12 are distinct experimental +coordinates, then reuses the row-aligned two-reader/null machinery. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from types import SimpleNamespace +from typing import Any + +import numpy as np + +import exp_rp_unfolding_sensitivity_audit as base + + +def exact_local_unfold_gaps(gaps: np.ndarray, window: int) -> np.ndarray: + gaps = np.asarray(gaps, dtype=float) + gaps = gaps[np.isfinite(gaps) & (gaps > 1e-12)] + if len(gaps) == 0: + return gaps + width = max(2, min(int(window), len(gaps))) + unfolded = np.empty_like(gaps) + left = width // 2 + for idx in range(len(gaps)): + start = idx - left + end = start + width + if start < 0: + start = 0 + end = width + if end > len(gaps): + end = len(gaps) + start = max(0, end - width) + local_mean = float(np.mean(gaps[start:end])) + if local_mean <= 1e-12: + local_mean = float(np.mean(gaps)) + unfolded[idx] = gaps[idx] / local_mean + return unfolded + + +def parse_ints(value: str) -> list[int]: + return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def parse_floats(value: str) -> list[float]: + return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + original_unfolder = base.local_unfold_gaps + base.local_unfold_gaps = exact_local_unfold_gaps + try: + windows = parse_ints(args.local_windows) + sizes = parse_ints(args.sizes) + lambdas = parse_floats(args.lambdas) + window_outputs = [] + matrix_rows = [] + for window in windows: + out_path = Path(args.out).with_name(Path(args.out).stem + f"_w{window}.json") + base_args = SimpleNamespace( + out=str(out_path), + sizes=args.sizes, + reps=args.reps, + lambdas=args.lambdas, + seeds=args.seeds, + k_values=args.k_values, + label_null_trials=args.label_null_trials, + position_offsets=args.position_offsets, + central_fraction=args.central_fraction, + grid_size=args.grid_size, + poisson_pole_max=args.poisson_pole_max, + gue_pole_min=args.gue_pole_min, + min_observed_rate=args.min_observed_rate, + min_lift=args.min_lift, + alpha=args.alpha, + unfolding_modes="local_window", + local_window=window, + ) + result = base.run(base_args) + window_outputs.append( + { + "local_window": window, + "path": str(out_path), + "summary": result["summary"], + } + ) + for lam in lambdas: + name = f"RP_lambda_{lam:.3f}" + pass_sizes = [] + cell_rows = [] + for entry in result["by_size_mode"]: + row = next(item for item in entry["rows"] if item["domain_window"] == name) + if row["threshold_pass"]: + pass_sizes.append(entry["n"]) + cell_rows.append( + { + "n": entry["n"], + "observed_successes": row["observed_successes"], + "observed_total": row["observed_total"], + "label_shuffle_successes": row["label_shuffle_successes"], + "label_shuffle_total": row["label_shuffle_total"], + "position_shift_successes": row["position_shift_successes"], + "position_shift_total": row["position_shift_total"], + "max_null_p": max( + row["label_shuffle_binomial_tail_p"], + row["position_shift_binomial_tail_p"], + ), + "min_lift_against_nulls": row["min_lift_against_nulls"], + "threshold_pass": row["threshold_pass"], + "classical_audit_state": row["classical_audit_state"], + } + ) + matrix_rows.append( + { + "local_window": window, + "lambda": round(lam, 6), + "domain_window": name, + "pass_sizes": pass_sizes, + "pass_cells": len(pass_sizes), + "total_cells": len(sizes), + "cells": cell_rows, + } + ) + + crest = f"RP_lambda_{args.crest_lambda:.3f}" + crest_rows = [row for row in matrix_rows if row["domain_window"] == crest] + output = { + "experiment": "rp_exact_local_window_matrix", + "question": "Does RP_lambda_0.060 survive exact local windows 9/10/11/12 at sizes beyond 192?", + "observables_registry": base.OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, + "observables_used": base.FEATURE_NAMES + + [ + "observed_successes", + "label_shuffle_successes", + "position_shift_successes", + "Wilson intervals", + "binomial-tail p-values", + "min_lift_against_nulls", + "threshold_pass", + "exact_local_window", + ], + "parameters": { + "sizes": sizes, + "reps": args.reps, + "lambdas": lambdas, + "crest_lambda": args.crest_lambda, + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "label_null_trials": args.label_null_trials, + "position_offsets": parse_ints(args.position_offsets), + "local_windows": windows, + "unfolding_patch": "exact even windows preserved; no odd-width coercion", + }, + "threshold_preregistered": { + "min_observed_rate": args.min_observed_rate, + "min_lift_against_each_null": args.min_lift, + "alpha_each_null": args.alpha, + "classical_clause": "classical_intermediate required for two-reader threshold pass", + "persistence_clause": "crest survives only if it passes every declared size and exact local window", + }, + "observable_contract": { + "claim": "RP_lambda_0.060 is a finite-size persistence crest only if it beats both row-aligned nulls at every exact local window 9/10/11/12 and size beyond 192", + "observable": "thresholded two-reader raw-count pass by lambda, exact local_window and size", + "operator": "exact-width local unfolding matrix with label-shuffle and position-shift nulls", + "generator": "H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE", + "denominator": "sentinel lambda grid x sizes x windows; observed denominator seeds*k; null denominators observed*trials or observed*offsets", + "non_possible": "single-lambda boundary if any declared exact window or size fails threshold", + "not_tested": "N to infinity, windows beyond 12, alternate unfolding kernels, experimental spectra, Anderson 3D", + }, + "summary": { + "crest_domain_window": crest, + "crest_pass_cells": sum(row["pass_cells"] for row in crest_rows), + "crest_total_cells": sum(row["total_cells"] for row in crest_rows), + "crest_all_cells_pass": all( + cell["threshold_pass"] for row in crest_rows for cell in row["cells"] + ), + "window_outputs": window_outputs, + }, + "matrix_rows": matrix_rows, + } + out = Path(args.out) + out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) + return output + finally: + base.local_unfold_gaps = original_unfolder + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--out", default="tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json") + parser.add_argument("--sizes", default="224,256") + parser.add_argument("--reps", type=int, default=8) + parser.add_argument("--lambdas", default="0.03,0.045,0.06,0.075,0.82") + parser.add_argument("--crest-lambda", type=float, default=0.06) + parser.add_argument("--local-windows", default="9,10,11,12") + parser.add_argument("--seeds", default="202605161019,202605161020,202605161021,202605161022") + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--label-null-trials", type=int, default=64) + parser.add_argument("--position-offsets", default="1,2,3,4") + parser.add_argument("--central-fraction", type=float, default=0.6) + parser.add_argument("--grid-size", type=int, default=151) + parser.add_argument("--poisson-pole-max", type=float, default=0.03) + parser.add_argument("--gue-pole-min", type=float, default=0.82) + parser.add_argument("--min-observed-rate", type=float, default=0.75) + parser.add_argument("--min-lift", type=float, default=0.10) + parser.add_argument("--alpha", type=float, default=0.05) + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 108,850 Completato. Ho eseguito l’esperimento e scritto il report in [tools/data/reports/agent_20260516_1019.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260516_1019.md). Risultato chiave: `RP_lambda_0.060` non sopravvive come invariante all-window nel perimetro esteso. Passa `5/8` celle su `local_window=9/10/11/12` e `N=224/256`; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Ho aggiunto anche lo strumento riusabile [tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py), perché lo script precedente collassava le finestre pari (`10 -> 9`, `12 -> 11`). Verifiche eseguite: - `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` - `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json` Nessun update del seme, nessuna promozione.