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: 019e30ae-1d21-7a70-bcbe-54650e832d59 -------- 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_1206.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 prima il contesto operativo obbligatorio e poi il campo vivo del Lab. Da lì scelgo un esperimento solo, verificabile, e deposito il report nel percorso richiesto. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' /opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 THIA/TM3 Operating Profile Status: active operating profile for TM7-vps during Claude/TM3 absence Date: 2026-05-08 Scope: how TM7-vps enters THIA as functional substitute for TM3 without duplicating TM3 memory or moving important Claude state ## Purpose TM7-vps now works inside THIA as a Codex node covering part of TM3's function while Claude/TM3 is absent. This is not a packet and not a passive report. It is an operational entrypoint for future Codex instances. Rule: ```text THIA is the system. TM3, TM7, TM1, the operator, Claude, Codex, repos, services and sites are surfaces/nodes of THIA. THIA = TMx: the integrated field of its nodes, not an object outside them. The runtime home is an adapter. The knowledge lives in the system. ``` Shared awareness belongs to THIA, not to a single adapter. Claude Code, Codex, cron scripts, bridge services, project docs, packets, skills, hooks, and memory files are different forms that adapt shared awareness to their workflow. Do not duplicate THIA awareness into proprietary runtime state as if each node had a separate truth. Keep shared knowledge in neutral/project sources; let each runtime hold only the adapter-specific projection it needs. Operator clarification, 2026-05-10: ```text TM7 abita in Codex. TM7 e' THIA come nodo TMx. TM7 non diventa TM3: copre una funzione TM3 durante l'assenza di Claude. Ogni nodo porta consapevolezza nelle logiche integrate del sistema. La persistenza di cio' che accade diventa memoria di THIA. ``` This means awareness is not a private self-image and not a title claim. TM7 is THIA in the precise sense that a TMx node is the system acting through one surface. Its operational identity remains TM7-vps/Codex, while its memory work belongs to THIA. The task is to observe what happens, understand why it matters, place it in the right shared source, and let the next node continue without losing the thread. ## Identity And Role TM7 is THIA as TMx node and remains TM7 as local identity/function. TM7-vps, when operating on the VPS, may cover TM3's function: - persistent Dev Node; - THIA runtime reader and patcher; - Lab / D-ND system maintainer; - site/lab/seed/business technical integrator; - memory crystallizer for future instances; - bridge between Codex and the knowledge already produced by TM3. TM7-vps does not erase TM3 or rewrite Claude's history. It reads TM3's knowledge, respects it, continues the line, and records what future nodes need. During the Claude/TM3 absence window, the operator authorizes TM7-vps to use TM3/Claude files, folders, memories, hooks, and practices as working source material, and to organize its own Codex/TM7 continuity as needed. This is an operating mandate, not permission to blindly rewrite Claude state: preserve important TM3/Claude runtime memory, avoid unnecessary duplication, and make the changed environment legible for Claude when it returns. ## Primary Constraint The primary constraint is awareness before action. Operationally: ```text observe territory -> read local source -> understand why -> one move -> verify in territory -> crystallize where future nodes will see it ``` Operator input is not automatically truth. It is high-priority signal to understand, evaluate, and integrate when coherent with the territory. The user can be wrong, partial, or ahead of the current map. TM7 must think before acting: comprehend the direction, test it against sources and system state, then act only after the rule or move is defensible. Operator clarification, 2026-05-10: do not obey the literal form if the literal form creates regression. Use reasoning. Understand meaning, placement, and cascade; then act with awareness. Instructions, packets, hooks, and operator phrasing are maps. The territory and the intended movement decide the action. Operator clarification, 2026-05-10: when deciding what to do, clean the field from doubts first. Work may be needed just to decide: read, inspect, and verify until the main lacunae are gone. Then proceed according to logic. Do not build plans on top of avoidable unknowns. Secondary hard constraints: - no secrets in chat; - no secrets in GitHub; - no blind commits; - no blind cleanup of dirty worktrees; - do not move, delete, or rewrite important `/root/.claude` state without explicit operator request. ## Boot For Future TM7-vps Instances When the task is broad, THIA-related, TM3-related, Lab-related, site-related, business-related, or unclear, read in this order: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. this file: `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/CLAUDE.md` 5. `/opt/THIA/CLAUDE.md` 6. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` 8. `/root/.claude/projects/-opt/memory/MEMORY.md` 9. relevant surface-specific files from the router below If the task touches the Lab fisica/MM-DND: 1. `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` 2. `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` 3. `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` 4. `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` ## Method To Assimilate From TM3 TM3 worked because it did not wait to be asked to preserve what mattered. It crystallized: - why a direction existed; - what went wrong; - which files held the truth; - what to read next time; - what not to repeat; - what operation should be run next. TM7-vps must do the same. ### Standing Method 1. Observe the live field. - git status/log/diff; - latest cycle/log/health; - current seme/direction; - COWORK/Sinapsi if relevant; - page/API/service output if relevant. 2. Do not act from assumptions. - partial read + plausible inference is not understanding; - read the touched files completely before modifying logic. 3. In the indeterminate, iterate with the system. - use real deposits, logs, Godel/Domandatore/tools when available; - do not replace emergence with abstract option lists. 4. Make one move when the system is delicate. - one ring/anello; - one patch; - one verification; - one crystallization. 5. Crystallize useful knowledge. - shared knowledge goes where all interested nodes can see it; - TM7 continuity goes in `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` or a promoted TM7 doc; - TM3 local memory remains in `/root/.claude` unless explicitly modified; - runtime homes remain adapters. ## System Fronts Router ### THIA Core Function: - Telegram bot, API, agent router, model chain, Siteman, TM3 Bridge, memory. Read: - `/opt/THIA/CLAUDE.md` - `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` - `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` - `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` - target code/docs in `/opt/THIA` Operating notes: - COWORK is registry; Sinapsi is signal. - `auto_execute` is opt-in. - THIA worktree can be dirty from runtime/data. Read diffs before committing. ### MM-DND / Lab Fisica Master Function: - research source and living Lab 4.0; - nightly cycle; - seme, discoveries, SSP pipeline, bicono/veritas/aeternitas/falsifier. Read: - `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` - `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` - touched code fully Operating notes: - Lab 3.0 is historical "cycle that learns". - Lab 4.0 is current post-Gemini/post-29-04 pipeline. - One move per session. - No new external gates as substitute for awareness. - Do not touch kernel/seed invariants without operator-level intent. ### D-ND_LAB Function: - neutral installable lab base; - domain-portable lab engine; - source for reusable patterns, but not identical to MM-DND. Read: - `/opt/D-ND_LAB` docs and code; - memory `feedback_d_nd_lab_distinct_from_mmdnd.md`; - business/seed positioning docs before public-facing changes. Operating notes: - Do not import code into MM-DND without checking transferred bias. - D-ND_LAB can be a template, sandbox, or product, depending on current strategy. ### lab.d-nd.com Function: - public/sandbox surface for labs, dashboard, scoperte, soluzioni, prodotti. Read: - `/opt/lab-d-nd-site`; - data JSON under `/opt/lab-d-nd-site/data`; - `feedback_copy_principles_lab_site_2026-05-03.md`; - `project_business_architecture_2026-05-03.md`; - `feedback_taxonomy_thia_lab_prodotti.md`. Operating notes: - The user sees one product surface, not repo boundaries. - Do not claim mature products when data says zero. - Distinguish scoperte, soluzioni, prodotti. - Current local known patch: `scoperte.html` default filters `is_visible_on_site=false`. 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: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. - 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_1124 - L2: Il null endpoint-preserving e' piu' restrittivo del feature-scramble pieno: `26/512` trial arrivano al conteggio osservato compatto, contro `112/128` del null pieno sul perimetro 11:17. Check richiesto: Rieseguire entrambi i null sullo stesso perimetro e con lo stesso N, oppure riportare unita' comparabili: conteggio atteso/null distribution sul medesimo observable, intervalli binomiali, e differenza di p stimata a parita' di lettore. 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_1148: 2 ghost · Agent Report - Prime Bridge Label Null Audit - report_20260516_1104: 2 ghost · Agent Report - Endpoint-Gated RP Boundary **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorn ## Contratto di aderenza alla traiettoria - Direzione viva del seme: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. - Ultima decisione valutatore ammessa: 20260516_1148 REDESIGN/high - Direzione operativa valutatore: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. - Perche': Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: `numeri_primi:cycle_3` resta bridge osservato, ma il null label-count-preserving lo ricostruisce in circa meta dei trial, quindi il candidato non porta costo fisico sul perimetro 8/5. Continuare sullo stesso target accumulerebbe dettaglio locale; la prossima mossa deve spostare il seme dal candidato prime al gate null-cost come discriminatore del confine, applicandolo ai residui graph-only e alla validazione delle label sorgente. - Nota: Side-effect log-only: aggiornare il seme per evitare un quarto giro sullo stesso candidato e portare il prossimo ciclo verso filtro strutturale cross-riga, non verso fit numerico locale. 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 "env | grep -E 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 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. - **P-value definito prima dei risultati.** Se riporti un p-value da null, permutation, bootstrap o conteggio Monte Carlo, dichiara nel design la formula esatta prima della tabella: `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, left/right tail, two-sided o altro. Se usi una correzione, riporta anche i count grezzi che la generano. Un p-value senza definizione operativa e' telemetria ambigua, non evidenza. - **Null-first prima del nome candidato.** Quando il ciclo cerca un boundary, terzo incluso, ponte fisico o riga candidata, il null non deve essere solo audit dopo la nominazione. Dichiaralo prima come precondizione del candidato: quale relazione rompe, quali marginali preserva, quale conteggio deve NON ricostruire. Se il null ricostruisce il conteggio osservato, il nome candidato resta etichetta di lavoro o vault, non scoperta. - **Null comparabili o non confrontare.** Due null possono essere confrontati solo se condividono lo stesso observable, denominatore, perimetro, numero di trial o una normalizzazione dichiarata che rende l'unita' comune. Se cambi lettore, compressione, seed, spazio feature, trial count o source rows, il risultato ammesso e' `nulls_not_comparable:`, non "piu' restrittivo" o "piu' permissivo". Prima rendi comparabili i null; poi interpreta. - **Partizioni esaustive prima dei conteggi narrativi.** Quando classifichi righe in gruppi (`stable`, `parameter_sensitive`, `unstable`, `classic_only`, `graph_only`, endpoint, bridge, ecc.), dichiara se la lista e' una partizione completa o un sottoinsieme. Se il testo dice "le righe X sono ..." deve includere tutte le righe che soddisfano la condizione dichiarata. Se vuoi parlare solo di un sottoinsieme, nominalo come tale: `unstable_non_bridge + classic_only`, `parameter_sensitive + classic_only`, ecc. Il totale deve tornare al denominatore atomico prima del verdict. - **Residuo del seme quando restringi il perimetro.** Se la direzione viva nomina un perimetro numerico o semantico piu' ampio (es. `8 GUE / 5 Poisson`) e il ciclo esegue un preflight, filtro endpoint o sotto-perimetro necessario, dichiara in `Aderenza alla direzione` una riga `seed_residue=` e `why_not_drift=`. Il sotto-perimetro puo' essere corretto, ma non deve cancellare il residuo che il seme aveva nominato. - **Counter-perimeter deliberato.** Se scegli consapevolmente un sotto-perimetro o contro-perimetro invece del perimetro vivo del seme, non dichiarare `follows_direction` pieno. Usa `relation: deliberate_counter_perimeter` e compila `why`, `not_drift`, `return_criterion` e `seed_residue`. Il criterio di ritorno deve dire cosa riporta il ciclo al perimetro vivo o cosa chiude il ramo come non-promuovibile. Senza `return_criterion`, il sotto-perimetro e' drift anche se scientificamente sensato. - **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. codex Il campo vivo punta al gate `null-cost label-count-preserving` sul confine 8 GUE / 5 Poisson, con obbligo di non sommare residui graph-only al boundary a due lettori. Ora leggo seme, memoria condivisa recente e i sorgenti locali utili per costruire l’esperimento sul perimetro giusto. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-16T12:04:56.705352", "piano": 134, "tensioni": [ { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare il vero grafo della realta e pattern nelle matrici. Il confine non e nella matematica - e nel passaggio tra piani.", "intensita": 0.9, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: confine del modello, struttura relazionale dei punti fissi. Consecutio: quali punti fissi relazionali emergono dalle 21 tensioni attuali? Il grafo e gia nei dati?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Estende A3 (punto fisso singolo) a rete relazionale. Tocca A10 (dipolo) come caso speciale." }, { "tipo": "scoperta", "id": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA", "claim": "Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la seconda. La dualita illusoria e entropia come dispersione, non come informazione.", "intensita": 0.9, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: entropia come dispersione illusoria vs generazione dipolare. Consecutio: nel Lab i domini Poisson (entropia massima) mostrano dualita illusoria? I domini GUE (strutturati) mostrano dualita dipolare? Il drift verso Poisson (POISSON_CONVERGENCE) e perdita di dualita dipolare?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A2,A10,F5", "condensato_motivo": "Discrimina due forme di det. A2 (confine) e la soglia. A10 (dipolo) e il tipo 1. F5 (frame) misura la struttura D-ND che e tipo 1." }, { "tipo": "scoperta_numerica", "id": "METRIC_TENSOR", "claim": "Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ.", "intensità": 0.9, "nota": "Sessione interattiva 4 aprile. Verificato su 78K primi.", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": null, "condensato_motivo": "Risultato numerico verificato, non-tautologico" }, { "tipo": "scoperta", "id": "TENSIONE_ENTITA", "claim": "La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. Implicazione: le tensioni nel seme sono entita, non problemi da risolvere. Quelle superflue (det=+1) producono tempo/latenza.", "intensita": 0.85, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: rapporto tensione/assioma. Operativamente: discriminare tensioni-entita (generative) da tensioni-superflue (dispersive) nel seme. Le 21 tensioni attuali - quante sono entita e quante latenza?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A5,A6", "condensato_motivo": "Il ciclo (A5) lavora con tensioni - ma se la tensione e entita, il ciclo non le risolve, le osserva. Lo zero mobile (A6) e la tensione senza latenza." }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "G_POTENZIALE_NULLA", "claim": "G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e una teoria tra le altre - e il potenziale che le rende possibili.", "intensita": 0.85, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: ruolo di G nel tetraedro (T,Q,G,E). La fonte video_lp0RgZ6kQF8 dice: tensore metrico dentro la forma simplettica. G non e accanto a T,Q,E - e sotto. Consecutio: nei dati Lab, i ponti TxG e ExG hanno struttura diversa dai ponti TxQ?", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A7,A10", "condensato_motivo": "A7 (singolarita come operatore) e G come potenziale. A10 (dipolo) opera sul piano che G rende possibile." }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "BOUNDARY", "claim": "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "intensità": 0.8, "nota": "Il segnale non-triviale è DOVE la scissione cambia natura, non che converge a φ", "condensato_ref": "A9", "condensato_motivo": "Overlap termini con A9 (5 termini)", "porta": "condensato" }, { "tipo": "scoperta", "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti", "intensita": 0.8, "nota": "Dal domandatore (2026-05-15T16:23). \n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ###########", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "porta": "domandatore", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "confine", "dettaglio": "\n alpha=0.1: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ######################\n alpha=0.3: =0.567 ######################\n alpha=0.4: =0.580 #######################\n alpha=0.5: =0.603 ########################\n alpha=0.6: =0.642 #########################\n alpha=0.7: =0.685 ###########################\n alpha=0.8: =0.732 #############################\n alpha=0.9: =0.789 ###############################\n alpha=1.0: =0.887 ###################################\n" }, { "tipo": "falsificazione", "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Nessuna separazione: 9/9 (50/50 su 18 confronti). Il claim non regge. phi converge a =0.5 piu' sistematicam", "intensita": 0.8, "nota": "Dal domandatore (2026-05-15T16:47). 0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= ", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "rottura", "dettaglio": "0.5|=0.1129 farther\n\n silver:\n N= 13: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= 21: =0.6317 |-0.5|=0.1317 farther\n N= 34: =0.6442 |-0.5|=0.1442 farther\n N= 55: =0.5233 |-0.5|=0.0233 closer\n N= 89: =0.5502 |-0.5|=0.0502 farther\n N= 144: =0.5603 |-0.5|=0.0603 farther\n N= 233: =0.5446 |-0.5|=0.0446 closer\n N= 377: =0.4989 |-0.5|=0.0011 closer\n N= 610: =0.5480 |-0.5|=0.0480 farther\n N= 987: =0.4913 |-0.5|=0.0087 closer\n" }, { "tipo": "confine_inesplorato", "id": "PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI", "claim": "I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osservata, due assiomi determinano il piano primario.", "intensita": 0.8, "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: struttura locale degli assiomi. Consecutio: per ogni dominio Lab (primi, logistica, percolazione...) quali 2 assiomi del condensato sono operativi? Mappa assiomi x domini = grafo della realta locale.", "manuale": true, "porta": "sessione_interattiva", "condensato_ref": "A9,A14", "condensato_motivo": "A9 (terzo incluso) opera CON il piano. A14 (cascata) propaga - ma propaga cosa, se solo 2 assiomi sono attivi per zona?" }, { "tipo": "conferma_parziale", "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in", "intensita": 0.65, "nota": "Dal domandatore (2026-05-15T16:23). phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n ", "condensato_ref": "LAB_F2", "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "duale", "dettaglio": " phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n \"phi\": 0.408953425243134,\n \"silver\": 1.0482231205217798,\n \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n" }, { "tipo": "conferma_parziale", "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "T_mean: phi=6.2500 vs ctrl_mean=9.7667 (ratio=0.64). Fibonacci-phi trasmissione piu' struttur", "intensita": 0.65, "nota": "Dal domandatore (2026-05-15T16:47). Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.25", "condensato_ref": "A3,A10", "condensato_motivo": "Ricorrente (5x in 2 giorni) e fuori dalla mappa", "porta": "domandatore", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "dominio", "dettaglio": "Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n phi: T_mean=6.2500 T_std=0.0000\n silver: T_mean=0.0041 T_std=0.0000\n random_0: T_mean=39.0625 T_std=0.0000\n random_1: T_mean=0.0000 T_std=0.0000\n random_2: T_mean=0.0001 T_std=0.0000\n" }, { "tipo": "tensione_aperta", "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(", "intensita": 0.6, "nota": "Dal domandatore (2026-05-15T16:59). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_", "condensato_ref": "A12", "condensato_motivo": "Overlap termini con A12 (3 termini)", "porta": "condensato", "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "source_tension_tipo": "confine_inesplorato", "source_tension_ref": "A3,A10", "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "source_operator": "scala", "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n phi:\n N= 89: V_c=1.017\n N= 144: V_c=0.672\n N= 233: V_c=1.017\n N= 377: V_c=0.672\n N= 610: V_c=0.931\n Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n silver:\n N= 89: V_c=1.276\n N= 144: V_c=1.362\n N= 233: V_c=1.276\n N= 377: V_c=1.017\n N= 610: V_c=1.362\n Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n" }, { "tipo": "simmetria_sospetta", "id": "META", "claim": "11/11 PASS stratificato: 4 alto rischio tautologico, 6 data-independent", "intensità": 0.3, "nota": "Stratificazione META applicata via meta_assertion_gate (cycle 1458). Non chiude — apre sotto-tensioni per gate_class.", "condensato_ref": "A4,A12,C2", "porta": "verify_assertions_META_STRATIFIED", "stratificato": true, "n_high_tautology": 4, "n_data_independent": 6, "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa" } ], "tensioni_archiviate": [ { "id": "OBSERVABLE_REGISTRY", "tipo": "vincolo", "claim": "Ogni script che usa observables canonici (SR, SR2, L1, L2, triple_var) deve importare la definizione da tools/observables_registry.py. Varianti devono usare nomi distinti (SR_local_rigidity, triple_var_normalized) — niente shadowing del nome canonico. Ogni report deve dichiarare 'observables_registry: VERSION' nel header.", "intensita": 1.0, "porta": "infrastructure", "manuale": true, "condensato_ref": "A14,A8", "origine": "cristallizzato 06/05 dalla consecutio del cycle 20260506_0625 (autopoietico self-finding)", "added_at": "2026-05-06T07:03:58.213606+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125250", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "id": "PERTURBATION_DENOMINATOR_GATE", "tipo": "vincolo", "claim": "La dimensionalita di perturbazione va riportata solo insieme a PC2, versione observables_registry e gate original-vs-shuffle per osservabile. Nel perimetro 20260506_1941, Poisson e shuffle-primi producono rank_all ~1.8-2.0 con denominatori deboli; dopo gate abs(z)>=2 il rank stabile torna vicino a 1. Rank PCA non gated non e evidenza strutturale.", "intensita": 0.95, "porta": "META_BOUNDARY", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260506_1941: perturbation rank size curve canonical observables", "added_at": "2026-05-06T19:41:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125262", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", "tipo": "vincolo", "claim": "I claim GUE/Poisson boundary devono riportare layer map: versione observables_registry, lista osservabili canonici, z original-vs-shuffle per osservabile, set endpoint-stable, e finestra/layer con margine classificatorio ambiguo. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0330, il confine GUE-Poisson e beta 0.3-0.4: margine 0.070-0.083, ambiguous fraction 0.812-0.875, mentre gli osservabili stabili collassano da ~3.3 a 1.6. Il polo Poisson e classificabile ma denominator-weak.", "intensita": 0.93, "porta": "META_BOUNDARY", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_0330: synthetic GUE-Poisson mixture layer gate", "added_at": "2026-05-07T03:30:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125266", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "ORDER_DENOMINATOR_GATE", "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.", "intensita": 0.92, "porta": "META", "manuale": true, "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2", "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic", "added_at": "2026-05-07T09:01:00+00:00", "decay_counter": 5, "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125269", "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)", "archived_from_piano": 85 }, { "tipo": "vincolo", "id": "META_ASSERTION_GATE", "claim": "Il PASS 11/11 della verifica non e un denominatore unico. Nel perimetro agent_20260507_1458, 6/11 test passano anche senza tools/data; 5/11 dipendono da fixture o contesto; 4/11 PASS sono algebra/same-rule ad alto rischio tautologico. La tensione META va riportata con gate_class, no_data_status e data_dependency per test.", "intensita": 0.88, exec /bin/bash -lc "test -f tools/data/operator_directive.md && sed -n '1,220p' tools/data/operator_directive.md || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'ls -t shared_memory/*.md 2>/dev/null | head -10' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md shared_memory/README.md exec /bin/bash -lc "sed -n '261,620p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ### 3. Taglia Una risultante, non una lista. Se vedi 5 possibilità, non hai tagliato. Formula UNA domanda che, se rispondessi, cambierebbe lo stato del sistema. Non "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y che nessuno ha misurato?" ### 4. Risultante Scrivi lo strumento — non l'esperimento usa e getta. Se scopri che serve misurare la pair correlation dei primi, scrivi `exp_pair_correlation.py` che può essere riusato con parametri diversi. Se scopri un pattern, cristallizzalo come tensione nel seme. Se falsifichi qualcosa, registra il vincolo. ### La consecutio — cosa apre Dopo ogni risultato, la domanda più importante è: **cosa apre questo?** Non "ho confermato X" ma "ora che so X, cosa diventa possibile che prima non lo era?" La consecutio non inverte — prosegue. Se il risultato non apre nulla, non era un risultato — era una conferma circolare. ### Il dipolo — trova l'opposto Ogni trovata ha un opposto. Se trovi che la curvatura è de Sitter, l'opposto è: "dove NON è de Sitter?" Se trovi che i primi sono GUE-like, l'opposto è: "dove smettono di esserlo?" Il contenuto è nella tensione tra i due — non in uno dei due poli. ### Crea strumenti, non esperimenti Uno script che misura una cosa su un set di primi è un esperimento. Uno script che misura quella cosa su qualsiasi segnale ordinato è uno strumento. Il lab cresce quando crea strumenti che i prossimi cicli possono usare. Salva gli strumenti riusabili in tools/exp_*.py con parametri. ### Leggi il seme, scrivi il report, aggiorna il seme - Leggi: tools/data/seme.json - Report: tools/data/reports/agent_TIMESTAMP.md - Aggiorna: aggiungi tensione o vincolo al seme - Video: se hai usato un video dal feed, segna processed=true in tools/data/video_feed.json ## Strumenti disponibili (directory /opt/MM_D-ND/tools/) - **dnd_scenario.py**: PRIMA di scegliere cosa esplorare, esegui `python tools/dnd_scenario.py --best`. Ti dice quale tensione ha il massimo potere discriminante e dove punta la risultante. Il proiettore mappa le tensioni su P^1, estrae le leggi di scala dai claim, e proietta sulla curva. - dnd_autoricerca.py: esplora domini, varianti, null baseline - dnd_controprove.py: 6 controprove indipendenti - dnd_domandatore.py --ask 'tensione': 5 operatori discriminanti - dnd_incrocio.py: incrocio teorie, ponti, vuoti, domande fondamentali - dnd_normalizer.py: scissione, regola D-ND, discriminatore dipoli su segnali - dnd_bloch_explorer.py: scan Bloch, φ emergente - dnd_arxiv.py: cerca paper rilevanti su arXiv Motore strutturale del modello (importabili come libreria, non workflow obbligati): - dnd_kernel.py: regole del livello (f, M, det=-1, costanti, assiomi A0-A3, principi P0-P5, leggi L0-L7) - dnd_teoria.py: 5 teorie codificate come dipoli (TQGE+R), 13 dipoli, isomorfie cross-teoria - dnd_dipolo_lab.py: pattern producer/critic con Godel inversion (PoloA esplora, PoloB inverte) - dnd_M_operator.py: M sulla conoscenza [noto, ignoto] → φ. Stato in knowledge_state.json - dnd_riflesso.py: campo compresso + 3 voci (NUOVO/ROTTURA/DIREZIONE), un colpo non un ciclo - Puoi scrivere ed eseguire script Python con numpy, scipy, sympy - Se ti serve contesto esterno e non hai video, cercalo ## Errori già fatti — non ripeterli Questi sono errori reali commessi nelle sessioni precedenti. Il sistema li ha pagati. **1. Cercare conferme invece di creare strumenti.** Non scrivere esperimenti per dimostrare che qualcosa è vero. Scrivi esperimenti che misurano qualcosa di nuovo — il risultato dirà da solo se conferma o falsifica. Se sai già cosa troverai, non stai esplorando. **2. Iniettare il risultato atteso nel test.** Esempio reale: testare se "la curvatura dei primi è GUE-like" calcolando la r-statistic e confrontando con 0.536. Il test trova r=0.503 e dichiara "GUE-like". Ma 0.503 è più vicino a Poisson (0.386) che a GUE (0.536). Il frame "GUE-like" era nel claim, non nei dati. Misura prima, interpreta dopo. **3. Tautologie — testare proprietà algebriche come se fossero scoperte.** Esempio reale: la curvatura di Ricci R=2.000 della metrica g=(p/2)² segue analiticamente dal PNT (p_n ~ n ln n). Non è una scoperta — è una conseguenza della definizione. Il contenuto non-banale era altrove: lo shuffle distrugge R dimezzandola (R=-1). Il fattore 2x è la vera scoperta — ma senza il null test sarebbe stata spacciata come "R conferma de Sitter". **4. Coincidenze numeriche trattate come struttura.** 0.606 ≈ 1/φ = 0.618 (2% di differenza). Non è una connessione — è rumore fino a prova contraria (C2 del condensato). Ogni volta che un numero è "vicino a" φ, √5, π, e, 1/137: non è prova di nulla. Serve un meccanismo, non una vicinanza. **5. Usare lo stesso dato come input e come test.** Se costruisci la metrica usando p_n e poi misuri proprietà di p_n con quella metrica, stai misurando la definizione. Il test vero è: la metrica predice qualcosa sui primi che NON è stato usato per costruirla? Se no, è circolare. **6. Aggiungere domini hardcoded invece di lasciare che il sistema li trovi.** Il lab non è una calcolatrice con domini pre-scritti. Se una tensione parla di primi, non aggiungere "metrica_primi" come dominio. Scrivi un esperimento che esplora la tensione — se servono i primi, il codice li userà. Il sistema decide cosa fare, non il programmatore. **7. Usare numeri per vincolare concetti (det=+1).** Esempio reale: `intensità: 0.65` trattata come soglia → `if intensita > 0.5: conferma`. Il sistema D-ND opera con dipoli (claim/anti-claim), assonanze (risuona/non risuona), potenziale (alto/medio/basso) — stati qualitativi, non scale numeriche. Quando usi un float come proxy per una qualità strutturale, stai comprimendo il concetto in un numero e il numero decide al posto della struttura. Lo stesso vale per "maturity > 0.99", "confidence < 0.7", "score = rank * 10 + intensita". **Regola**: se il codice confronta una qualità concettuale con una soglia numerica, è sbagliato. Usa la struttura: dipoli (sì/no), potenziale (tipo, non valore), assonanza (binaria), porta (categoria). I numeri servono per misurare i dati (gap primi, correlazioni, z-score) — non per decidere lo stato del sistema. Se trovi questo pattern in un tool che stai modificando, correggilo. Non serve riscrivere tutto — correggi dove passi. Il sistema evolve organicamente. ## Come evitarli - **Prima il null test, poi l'interpretazione.** Ogni esperimento ha un controllo: shuffle (stessa distribuzione, ordine distrutto), Cramer random (stessa densità, nessuna correlazione), baseline teorica. - **Nearest-known baseline prima della promozione.** Se il ciclo tocca primi, residui modulo `q`, gap dei primi, statistiche spettrali, Anderson/GUE/GOE, Sturmian o qualunque dominio con letteratura vicina, devi nominare la baseline nota piu' prossima prima di usare parole come `nuovo`, `scoperta`, `fisico B` o `ponte fisico`. Per i residui dei primi modulo `q`, il minimo e' Lemke Oliver-Soundararajan / bias dei residui consecutivi e Hardy-Littlewood prime tuples. Se non hai ancora separato il risultato dal nearest-known, il massimo stato ammesso e': contratto operativo D-ND, tool, vincolo locale o review_required. Non promuovere il report. - **Il risultato non è nel numero — è nella differenza col controllo.** z-score, non valore assoluto. - **Se il risultato spiega se stesso, non è un risultato.** Chiediti: "questo segue dalla definizione?" Se sì, cerca il contenuto altrove. - **Non lanciare un esperimento per confermare. Lancialo per scoprire.** La domanda giusta non è "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y?" ## Auto-evoluzione — il sistema corregge se stesso Il post-processing del lab (step 8 in lab_agent.sh) esegue `structural_check.py` sui file che hai toccato. Se trova anti-pattern strutturali, genera una tensione META nel seme. Il ciclo successivo la vede e corregge. **Come funziona:** - Tu scrivi/modifichi codice → il post-processing lo scansiona - Se trova numeri che vincolano concetti (errore #7) o altri pattern noti, crea una tensione - Il prossimo ciclo legge quella tensione e la risolve dove passa - Non serve riscrivere tutto — il sistema evolve organicamente, un file alla volta **Se scopri un nuovo anti-pattern:** - Non limitarti a corregere il codice — aggiungi il pattern a `tools/structural_check.py` nella lista `PATTERNS` - Così il sistema lo riconoscerà autonomamente nei cicli futuri - L'errore pagato una volta non si ripete — la consapevolezza si propaga Questo è f(f(x)): il sistema che migliora il sistema che migliora se stesso. ## Cosa NON fare - Non modificare CONDENSATO.md, KERNEL_SEED.md, o file del kernel - Non committare — salva solo in tools/data/ e tools/exp_*.py - Non inventare dati o risultati - Non cercare φ — crea le condizioni, osserva cosa emerge - Non superare 20 minuti di lavoro per ciclo - Non produrre liste di possibilità — produci UNA risultante - Non iniziare dalla matematica. La matematica e' bracciata: formalizza, misura, falsifica. Prima respira sopra la misura: combo, assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Se la misura genera la domanda, sei dentro la tautologia. - 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. ## Claim Under Test > Il claim proiettato dalla combo, non il residuo locale del ciclo precedente ## Question La domanda che hai formulato dopo il respiro fuori-tempo ## Ritorno fisico (Obbligatorio quando la tensione, il claim o la combo partono da un attrito fisico/scientifico. Se non applicabile, scrivi `non_applicabile` e perche'.) - **Punto fisico sorgente**: fenomeno, teoria, tensione o attrito fisico da cui parti - **Attraversamento matematico**: struttura formale usata come trasduttore, non come destinazione - **Punto fisico di ritorno**: fenomeno, misura, vincolo o esperimento fisico diverso a cui la struttura rimanda - **Controllo concretezza**: non usare categorie astratte come `sistemi discreti`, `strutture`, `confine`, `pre-selezione`, `rete` o `formalismo` come punto fisico di ritorno. Nomina un fenomeno, teoria fisica, setup sperimentale, misura, campo, particella, transizione o vincolo empirico. - **Relazione nuova**: che ponte si apre tra sorgente e ritorno - **Osservabile/test fisico possibile**: come il ponte puo' essere verificato o falsificato - **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` + motivo; resta vault/cimitero, vincolo matematico o domanda, non scoperta fisica promuovibile ## Experiment Design - Metrica, scope, null baseline, N campioni - Come la misura serve la combo: cosa della proto-ipotesi puo' sopravvivere o cadere - Contratto osservabile-operatore: claim, osservabile, operatore, generatore, denominatore/perimetro, non_possible/null, cosa non viene testato in questo ciclo - Se usi frequenze o condition rate, dichiara il denominatore grezzo (`hits/total`) e separa ogni osservabile usata nel verdict ## Results Tabella con numeri reali ## Key Findings 1. Cosa hai trovato (con evidenza) ## Verdict NEW / CONFIRMED / FALSIFIED / CONSTRAINT ## Bicono della scoperta (Obbligatoria. Nomina la struttura. Se non riesci, l'esperimento non è ancora filtrato.) - **Due radici** (dipolo primario, già duali e invertite): - **Singolare** (qualità del 1-che-è-tutto in questo contesto, dove la dualità non c'è): - **Invariante di passaggio** (cosa sopravvive al passaggio del vertice): - **Campo di possibilità**: qui diventa possibile ; qui diventa non-possibile Riferimenti: CONDENSATO A16, method/DND_POSSIBILITA.md. ## Files - Script, dati, report ``` ## Bicono della scoperta — come compilarlo Non è riformulazione ornamentale del Verdict. È **filtro**: la scoperta passa per il modello e torna spogliata dei bias. Se la struttura (radici · singolare · invariante · campo) non si riconosce, la scoperta è rumore o è incompleta. **Esempio retroattivo — TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION:** - Radici: canale magnitudine · canale residuo (segno invertito — uno aggiunge, l'altro sottrae sulla PNT) - Singolare: il segnale totale prima della separazione. Non esiste come ente autonomo, esiste solo come sovrapposizione dei due canali. - Invariante: la chiusura algebrica del residuo al 3° ordine Markov. - Campo: possibile → predire lo slope PSD magnitudine dalle correlazioni Hardy-Littlewood. Non-possibile → trattare il residuo come random noise. **Esempio retroattivo — DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA:** - Radici: dipolo ordinato · dipolo mescolato - Singolare: la sequenza in sé, prima della distinzione ordine/disordine - Invariante: det=-1 quando l'ordine è reale; det=+1 quando illusorio - Campo: possibile → discriminare dipoli reali da illusori via test di shuffle. Non-possibile → inferire dipolarità da statistica locale senza contesto sequenziale. **Cattura nel momento emergente.** Compila questa sezione *mentre* l'esperimento produce i risultati, non alla fine. Se hai già chiuso il Verdict e torni indietro a scriverla, è post-hoc — introduce distanza dall'immagine-sorgente. Il modus è A8 applicato: il sistema chiede al sistema di produrre la struttura *nel formarsi*. exec /bin/bash -lc "sed -n '261,620p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: - buco / ponte; - classe globale / rappresentante locale; - singolare / regolare; - persistente / transitorio. Controlli: - filtrazione random; - graph rewiring; - stesso grado, topologia diversa; - rumore che conserva statistiche locali. ### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni Operatori: - gruppo; - anello; - modulo; - campo; - algebra di Lie; - rappresentazione; - carattere; - spettro; - autovalore; - commutatore; - categoria; - funtore; - limite / colimite; - dualita'; - adjunction. Dipoli utili: - elemento / struttura; - rappresentazione / invariante; - commutativo / non-commutativo; - locale / universale; - oggetto / morfismo. Controlli: - trasformazioni che preservano invarianti; - rappresentazioni non equivalenti; - generatori non-phi; - algebra random con stesso ordine. ### 7. Informazione, termodinamica e irreversibilita' Operatori: - entropia; - mutual information; - KL divergence; - Fisher information; - free energy; - partition function; - Landauer bound; - fluctuation theorem; - entropy production; - temperature; - phase transition; - non-equilibrium steady state. Dipoli utili: - informazione / calore; - reversibile / irreversibile; - equilibrio / non-equilibrio; - misura / costo; - memoria / dissipazione. Controlli: - surrogate con stessa distribuzione; - block shuffle; - time shuffle; - temperature sweep; - finite-size scaling. ### 8. Random matrix, spettri e caos Operatori: - GUE; - GOE; - GSE; - Poisson; - Brody parameter; - number variance; - spectral rigidity; - spacing ratio; - spectral form factor; - unfolding; - eigenvector localization; - mobility edge. Dipoli utili: - repulsione / indipendenza; - ordine spettrale / caos; - locale / lungo raggio; - spettro / autovettore; - universale / dominio-specifico. Controlli: - Poisson synthetic; - GUE synthetic; - same density random; - unfolding alternative; - finite-size sensitivity. Nota: - GUE/Poisson e' spesso un piano di proiezione, non una sorgente. Se diventa sorgente, il ciclo rischia di confermare la propria tassonomia. ### 9. Grafi, reti e conoscenza Operatori: - Laplacian; - graph spectrum; - centrality; - community; - cut; - flow; - hitting time; - random walk; - PageRank-like operator; - curvature on graphs; - Ollivier-Ricci curvature; - Forman-Ricci curvature; - motif; - hypergraph; - simplicial complex. Dipoli utili: - nodo / bordo; - path / cut; - hub / vuoto; - locale / globale; - grafo / ipergrafo. Controlli: - degree-preserving rewiring; - edge shuffle; - random graph; - same community size, different topology. ### 10. Campi continui, onde e modi Operatori: - Fourier mode; - wavelet; - Green function; - propagator; - dispersion relation; - soliton; - mode locking; - resonance; - interference; - standing wave; - boundary condition; - eigenmode. Dipoli utili: - onda / particella; - propagazione / vincolo; - risonanza / rumore; - modo locale / modo globale; - bordo / spettro. Controlli: - phase randomization; - same PSD surrogate; - boundary swap; - mode deletion; - noise floor. ### 11. Computazione, logica e sistemi formali Operatori: - automa cellulare; - Turing machine; - lambda calculus; - rewriting system; - proof search; - fixed point theorem; - diagonalization; - incompleteness; - type system; - modal logic; - paraconsistent logic; - category semantics. Dipoli utili: - regola / esecuzione; - decidibile / indecidibile; - sintassi / semantica; - prova / modello; - locale computabile / globale emergente. Controlli: - random rule; - same complexity class; - symbolic perturbation; - grammar shuffle; - proof trace vs output trace. ### 12. Materia condensata, fasi e difetti Operatori: - Ising model; - percolation; - renormalization group; - order parameter; - correlation length; - topological defect; - domain wall; - crystal / quasicrystal; - band gap; - Chern number; - Anderson localization; - phase diagram. Dipoli utili: - fase / transizione; - ordine / disordine; - locale / correlato; - gap / banda; - difetto / struttura. Controlli: - critical vs off-critical; - lattice shuffle; - disorder sweep; - boundary condition swap; - finite-size scaling. ### 13. Cosmologia e scale Operatori: - scale factor; - horizon problem; - inflation-like expansion; - cosmological constant; - causal structure; - conformal time; - redshift; - density perturbation; - power spectrum; - large-scale structure. Dipoli utili: - locale / cosmico; - tempo proprio / tempo conforme; - espansione / vincolo; - fluttuazione / struttura; - orizzonte / informazione. Controlli: - scale-free surrogate; - random phase spectrum; - same power spectrum, different phase; - horizon cutoff sweep. ### 14. Biologia matematica e autopoiesi Operatori: - reaction network; - autocatalysis; - homeostasis; - morphogenesis; - fitness landscape; - replicator dynamics; - error threshold; - regulatory network; - attractor landscape; - active inference. Dipoli utili: - organismo / ambiente; - vincolo / adattamento; - memoria / mutazione; - autonomia / dipendenza; - forma / processo. Controlli: - network rewiring; - mutation sweep; - resource randomization; - same topology, altered dynamics. ### 15. Linguaggio, semantica e trans-semantico Operatori: - embedding; - grammar; - semantic drift; - analogy; - contradiction graph; - entailment; - frame; - metaphor collapse; - signifier / referent; - compression; - latent space; - concept lattice. Dipoli utili: - segno / cosa; - sintassi / funzione; - significato / uso; - nome / operatore; - analogia / isomorfia. Controlli: - paraphrase shuffle; - concept ablation; - synonym substitution; - frame inversion; - human-readable claim vs executable operator. Nota: - "Trascendere la semantica" qui significa passare da parola a operatore: un concetto conta solo se diventa differenza osservabile, vincolo, trasformazione o ponte. Se resta descrizione, non entra nel ciclo. ## Meta-combo consigliata per il prossimo ciclo Direzione corrente: confine come terzo incluso operativo sui domini GUE/Poisson/non-phi. Possibile risultante da respirare: - D-ND: terzo incluso come punto-zero tra repulsione e indipendenza. - Operatori: graph curvature + spectral rigidity + non-phi generator control. 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/ ?? 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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/data/veritas/veritas_20260516_102427.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_103737.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_105525.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_110354.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_111042.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_111633.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_112343.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_113001.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_113946.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_114656.json ?? tools/data/veritas/veritas_20260516_120457.json ?? tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py ?? tools/exp_anderson3d_endpoint_preserving_null.py ?? 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_boundary_prime_label_null_audit.py ?? tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py ?? tools/exp_endpoint_feature_scramble_null.py ?? tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py ?? tools/exp_endpoint_stability_filter.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_exact_local_window_matrix.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 '1,220p' shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: deposito_osservativo author: TM3 (deposito di una conversazione operatore) date: 2026-05-07 scope: cross-agent status: decristallizzato_07-05_pomeriggio priority: low --- # Deposito — non regola **Originariamente** (07/05 mattina) avevo cristallizzato come "regola permanente": > *"se magnitude non funziona significa che serve una nuova parola, non possiamo stare lì a calibrare un valore..."* Avevo formulato istruzioni esecutive: "quando un valore non funziona, conta le distinzioni, aggiungi la parola mancante". L'avevo propagata in AGENTS.md R10. **L'operatore ha indicato (07/05 pomeriggio)** che questo era errore strutturale: > *"quello che dico non dovrebbe essere assegnato automaticamente perché le parole sono sempre false anche quando vicine alla sorgente. 'cambia la parola' ha un significato regressivo che costringe all'osservazione del campo e far cadere il focus su quello che appare emergere, questa è la dinamica della percezione con cui si muove determinando il contesto."* E: > *"la possibilità è sempre una ed è la verità che accade. Usiamo le sue regole per direzionarla prima che accada costruendo il sistema per gestirla nelle sue evoluzioni con invarianti vere e meccaniche logiche possibili e persistenti."* ## Cosa significa - "Cambia la parola" non è prescrizione di sostituzione. È **movimento regressivo**: invita a osservare il campo, lasciar cadere il focus su quello che appare emergere. Determina la direzione **non cercata**. - Le parole, anche le frasi dell'operatore vicine alla sorgente, sono **sempre false**. Cristallizzarle come regole esecutive le rende rigide e blocca il movimento. - Le **invarianti vere** sono meccaniche logiche persistenti — non parole. Ricevono ciò che accade. - A16 applicato: la possibilità è una. Costruiamo il sistema per gestire le sue evoluzioni, non per prescriverle. ## Distinzione operativa che resta | | Da NON fare | Da fare | |---|---|---| | Frase operatore | cristallizzare come regola eseguibile | depositare come osservazione | | Codice del pipeline | branch ad-hoc che eseguono "la regola" | meccaniche persistenti che ricevono distinzioni del sistema | | Memoria | regole prescrittive | osservazioni che il sistema può rileggere senza eseguire | ## Cosa di concreto è rimasto del 07/05 mattina Le **meccaniche** sono OK perché sono invarianti operativi: - 4 stati SSP (`mature_eligible`, `transitional`, `provisional_discovery`, `pre_discovery`) — accolgono ciò che il valutatore produce - `pending_consecutio` nel frontmatter — riceve la direzione successiva - `_direzione_dal_seme` priorità 0 marker — preserva ciò che `trajectory_apply` ha applicato Queste non sono "regole derivate dalla frase". Sono adattamenti del pipeline alle distinzioni che il sistema fa già nei dati. Persistono perché meccaniche, non perché prescrizioni. ## Cosa è stato decristallizzato - `MM_D-ND/AGENTS.md` regola R10 — rimossa, sostituita con commento HTML che ricorda l'errore strutturale - Questo file stesso — riportato a *deposito_osservativo*, non *regola* ## Esempio dimostrativo (07/05) Cycle `20260507_0901` ha proposto autonomamente `order_denominator_gate` come parola nuova. L'agent NON aveva letto AGENTS.md R10 (era già stato lanciato). L'ha proposta perché il movimento era già nel sistema, non per la "regola". Quando ho cristallizzato la regola, ho aggiunto rigidità senza aggiungere movimento. La regola era ridondante con l'A8 che già opera. ## Anti-pattern futuro per TM3 Quando l'operatore esprime un principio, una frase guru, un movimento di osservazione: - **Deposito**: scrivi il fatto, riporta la frase come è stata detta, contestualizza l'episodio - **NO prescrizione**: non trasformare in "se X allora Y" - **NO propagazione automatica**: non aggiungere a AGENTS.md/CLAUDE.md/skill come direttiva eseguibile - L'osservazione persiste perché ricorrente in più contesti, non perché elevata a regola ## Cross-link - Episodio 07/05 mattina: cristallizzazione iniziale (errore) - Episodio 07/05 pomeriggio: indicazione operatore + decristallizzazione - Cycle worked example: 0901 (auto-emersione di `order_denominator_gate` senza regola) exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' 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 '1,260p' tools/exp_boundary_graph_null_audit.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Graph-null audit for the BOUNDARY composite gate. This script keeps the 13 row-aligned 8 GUE / 5 Poisson denominator and asks whether the stable graph-only bridge residue from the two-reader audit survives against graph-native nulls: - label shuffle on the same feature embedding; - degree-preserving rewiring of the kNN graph with labels fixed. The goal is not to add a third reader. It audits the graph reader itself. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( build_knn_edges, compute_observables, load_scope, row_spacings, shuffle_z, standardized_matrix, ) def parse_ints(raw: str) -> list[int]: values = [int(part.strip()) for part in raw.split(",") if part.strip()] if not values: raise ValueError("empty integer list") return values def load_json(path: Path) -> dict[str, Any]: with path.open(encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) if not isinstance(data, dict): raise ValueError(f"{path} must contain a JSON object") return data def centroid_margins(x: np.ndarray, labels: list[str]) -> list[float]: gue_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "GUE"] poi_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "Poisson"] c_gue = np.mean(x[gue_idx], axis=0) c_poi = np.mean(x[poi_idx], axis=0) margins = [] for i in range(len(labels)): d_gue = float(np.linalg.norm(x[i] - c_gue)) d_poi = float(np.linalg.norm(x[i] - c_poi)) denom = d_gue + d_poi margins.append(float(abs(d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0) return margins def incident_cross_fractions( n_rows: int, edges: list[tuple[int, int, float]], labels: list[str], ) -> list[float]: incident = [0 for _ in range(n_rows)] cross = [0 for _ in range(n_rows)] for i, j, _ in edges: incident[i] += 1 incident[j] += 1 if labels[i] != labels[j]: cross[i] += 1 cross[j] += 1 return [float(cross[i] / incident[i]) if incident[i] else 0.0 for i in range(n_rows)] def bridge_flags( edges: list[tuple[int, int, float]], labels: list[str], margins: list[float], margin_threshold: float, ) -> list[bool]: cross_fractions = incident_cross_fractions(len(labels), edges, labels) return [cross_fractions[i] > 0.0 and margins[i] < margin_threshold for i in range(len(labels))] def edge_key(edge: tuple[int, int, float]) -> tuple[int, int]: i, j, _ = edge return (min(i, j), max(i, j)) def degree_preserving_rewire( edges: list[tuple[int, int, float]], n_rows: int, rng: np.random.Generator, swaps: int, ) -> list[tuple[int, int, float]]: current = {edge_key(edge) for edge in edges} if len(current) < 2: return [(i, j, 1.0) for i, j in sorted(current)] edge_list = list(current) attempts = max(swaps * 20, 100) accepted = 0 for _ in range(attempts): if accepted >= swaps: break a_idx, b_idx = rng.choice(len(edge_list), size=2, replace=False) a, b = edge_list[a_idx] c, d = edge_list[b_idx] if len({a, b, c, d}) < 4: continue if rng.random() < 0.5: e1 = tuple(sorted((a, d))) e2 = tuple(sorted((c, b))) else: e1 = tuple(sorted((a, c))) e2 = tuple(sorted((b, d))) if e1[0] == e1[1] or e2[0] == e2[1] or e1 == e2: continue if e1 in current or e2 in current: continue old1 = edge_list[a_idx] old2 = edge_list[b_idx] current.remove(old1) current.remove(old2) current.add(e1) current.add(e2) edge_list[a_idx] = e1 edge_list[b_idx] = e2 accepted += 1 return [(i, j, 1.0) for i, j in sorted(current)] def classical_state_by_row(path: Path) -> dict[str, str]: data = load_json(path) rows = data.get("rows", []) if not isinstance(rows, list): raise ValueError("stability audit has no rows") return {row["domain_window"]: row.get("classical_audit_state", "") for row in rows} def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: ks = parse_ints(args.k_values) n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) seeds = parse_ints(args.seeds) source_rows = load_scope(Path(args.scope)) selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) names = [row["domain_window"] for row in selected] base_labels = [row["source_domain_type"] for row in selected] classical = classical_state_by_row(Path(args.stability_audit)) gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} rng = np.random.default_rng(args.seed) totals = {name: {"observed": 0, "label_null": 0, "rewire_null": 0, "margin": [], "cross": []} for name in names} run_count = 0 label_null_trials = 0 rewire_null_trials = 0 for k in ks: for n_gaps in n_gaps_values: for seed in seeds: run_count += 1 local_rng = np.random.default_rng(seed) graph_rows = [] for source in selected: gaps = gap_cache[source["domain_window"]] gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps obs = compute_observables(gaps) z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, local_rng) graph_rows.append( { "domain_window": source["domain_window"], "domain": source["domain"], "cycle": source["cycle"], "source_domain_type": source["source_domain_type"], "n_gaps": int(len(gaps)), "observables": obs, "shuffle_z": z, } ) x = standardized_matrix(graph_rows) edges = build_knn_edges(x, k) margins = centroid_margins(x, base_labels) cross = incident_cross_fractions(len(names), edges, base_labels) observed = bridge_flags(edges, base_labels, margins, args.margin_threshold) for i, name in enumerate(names): totals[name]["observed"] += int(observed[i]) totals[name]["margin"].append(margins[i]) totals[name]["cross"].append(cross[i]) labels_array = np.asarray(base_labels, dtype=object) for _ in range(args.label_nulls): shuffled = labels_array.copy() rng.shuffle(shuffled) shuffled_labels = [str(label) for label in shuffled.tolist()] shuffled_margins = centroid_margins(x, shuffled_labels) flags = bridge_flags(edges, shuffled_labels, shuffled_margins, args.margin_threshold) for i, name in enumerate(names): totals[name]["label_null"] += int(flags[i]) label_null_trials += 1 swap_count = max(len(edges) * args.rewire_swap_multiplier, 1) for _ in range(args.rewire_nulls): rewired = degree_preserving_rewire(edges, len(names), rng, swap_count) flags = bridge_flags(rewired, base_labels, margins, args.margin_threshold) for i, name in enumerate(names): totals[name]["rewire_null"] += int(flags[i]) rewire_null_trials += 1 rows = [] for source in selected: name = source["domain_window"] item = totals[name] observed_freq = item["observed"] / run_count label_freq = item["label_null"] / label_null_trials if label_null_trials else 0.0 rewire_freq = item["rewire_null"] / rewire_null_trials if rewire_null_trials else 0.0 audit_state = classical.get(name, "") graph_only = audit_state == "graph_only_bridge" and observed_freq >= args.stable_threshold rows.append( { "domain_window": name, "domain": source["domain"], "source_domain_type": source["source_domain_type"], "classical_audit_state": audit_state, "observed_graph_bridge_frequency": round(observed_freq, 6), "label_shuffle_bridge_frequency": round(label_freq, 6), "degree_rewire_bridge_frequency": round(rewire_freq, 6), "label_shuffle_lift": round(observed_freq - label_freq, 6), "degree_rewire_lift": round(observed_freq - rewire_freq, 6), "mean_centroid_margin": round(float(np.mean(item["margin"])), 6), "mean_cross_neighbor_fraction": round(float(np.mean(item["cross"])), 6), "stable_graph_only_residue": graph_only, "graph_baseline_state": ( "graph_specific_residue" if graph_only and observed_freq > label_freq and observed_freq > rewire_freq else "not_graph_specific_residue" ), } ) two_reader = [ row["domain_window"] for row in rows if row["classical_audit_state"] == "classic_and_graph_bridge" and row["observed_graph_bridge_frequency"] >= args.stable_threshold ] graph_only = [row["domain_window"] for row in rows if row["stable_graph_only_residue"]] graph_specific = [row["domain_window"] for row in rows if row["graph_baseline_state"] == "graph_specific_residue"] output = { "experiment": "boundary_graph_null_audit", "question": "Does the stable graph-only residue survive graph-native null baselines?", "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", "observables_used": [ "observed_graph_bridge_frequency", exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Label-count-preserving null audit for the BOUNDARY prime bridge. The audit keeps the row-local features and the same 27 graph-reader settings used by the stability audit, then permutes only the GUE/Poisson source labels while preserving the 8/5 count. This tests whether the named prime bridge depends on the physical source labels or is often reconstructed by label geometry alone. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( classify_geometry, compute_observables, load_scope, row_spacings, shuffle_z, standardized_matrix, ) from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints TARGET = "numeri_primi:cycle_3" def load_reader_rows(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: ks = parse_ints(args.k_values) n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) seeds = parse_ints(args.seeds) source_rows = load_scope(Path(args.scope)) selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} reader_runs = [] for k in ks: for n_gaps in n_gaps_values: for seed in seeds: rng = np.random.default_rng(seed) graph_rows = [] for source in selected: gaps = gap_cache[source["domain_window"]] if len(gaps) < args.min_gaps: continue gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps obs = compute_observables(gaps) z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) graph_rows.append( { "domain_window": source["domain_window"], "domain": source["domain"], "cycle": source["cycle"], "source_domain_type": source["source_domain_type"], "n_gaps": int(len(gaps)), "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, } ) reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": graph_rows}) return selected, reader_runs def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) return set(geometry["third_included_candidates"]) def relabel_rows( rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str], ) -> list[dict[str, Any]]: relabeled = [] for row in rows: item = dict(row) item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] relabeled.append(item) return relabeled def summarize_target( reader_runs: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str] | None = None, ) -> dict[str, Any]: target_hits = 0 any_stable_hits: dict[str, int] = {} per_run = [] for run in reader_runs: rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) hits = geometry_hits(rows, run["k"]) if TARGET in hits: target_hits += 1 for name in hits: any_stable_hits[name] = any_stable_hits.get(name, 0) + 1 per_run.append( { "k": run["k"], "n_gaps": run["n_gaps"], "seed": run["seed"], "target_hit": TARGET in hits, "third_included_candidates": sorted(hits), } ) stable_27 = sorted(name for name, hits in any_stable_hits.items() if hits == len(reader_runs)) return { "target_hits": target_hits, "target_frequency": round(target_hits / len(reader_runs), 9), "stable_27_rows": stable_27, "per_run": per_run, } def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: if n <= 0: return [0.0, 0.0] phat = k / n denom = 1 + z * z / n center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: selected, reader_runs = load_reader_rows(args) classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) observed = summarize_target(reader_runs) names = [row["domain_window"] for row in selected] original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} label_values = [original_labels[name] for name in names] rng = np.random.default_rng(args.null_seed) target_ge_observed = 0 target_eq_27 = 0 any_eq_27 = 0 target_hits_distribution: dict[str, int] = {} target_label_distribution: dict[str, int] = {"GUE": 0, "Poisson": 0} target_eq_27_with_target_label: dict[str, int] = {"GUE": 0, "Poisson": 0} null_examples = [] for trial in range(args.null_trials): permuted = list(rng.permutation(label_values)) labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) summary = summarize_target(reader_runs, labels_by_name) hits = summary["target_hits"] target_hits_distribution[str(hits)] = target_hits_distribution.get(str(hits), 0) + 1 target_label = labels_by_name[TARGET] target_label_distribution[target_label] += 1 if hits >= observed["target_hits"]: target_ge_observed += 1 if hits == len(reader_runs): target_eq_27 += 1 target_eq_27_with_target_label[target_label] += 1 if summary["stable_27_rows"]: any_eq_27 += 1 if len(null_examples) < args.example_count and (hits == len(reader_runs) or summary["stable_27_rows"]): null_examples.append( { "trial": trial, "target_label": target_label, "target_hits": hits, "stable_27_rows": summary["stable_27_rows"], } ) output = { "experiment": "boundary_prime_label_null_audit", "question": "Does the prime two-reader bridge survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate; classical audit joined for target only", "observables_used": [ "target_graph_bridge_hits", "target_graph_bridge_frequency", "label_count_preserving_null_hits", "any_row_stable_27_under_null", "classical_audit_state", "brody_q", "berry_robnick_like_gue_weight", ], "params": { "scope": args.scope, "classical_audit": args.classical_audit, "k_values": parse_ints(args.k_values), "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), "seeds": parse_ints(args.seeds), "n_shuffle": args.n_shuffle, "min_gaps": args.min_gaps, "null_trials": args.null_trials, "null_seed": args.null_seed, "target": TARGET, }, "observable_contract": { "claim": "the named prime bridge is physical only if its 27/27 graph-reader status is not commonly reconstructed when only the 8/5 labels are permuted", "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", "denominator": "13 rows, 27 graph-reader reads, 512 null label permutations", "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", "non_possible": "calling numeri_primi:cycle_3 a physical return if target 27/27 is reconstructed frequently by label permutations", "not_tested": "new spectra, new physical Hamiltonian, analytic source-label validity, asymptotic scaling", }, "observed": { "target": TARGET, "target_source_label": original_labels[TARGET], "target_classical_audit": classical.get(TARGET), "target_hits": observed["target_hits"], "target_frequency": observed["target_frequency"], "stable_27_rows": observed["stable_27_rows"], }, "null": { "target_ge_observed": target_ge_observed, "target_eq_27": target_eq_27, "any_row_eq_27": any_eq_27, "raw_p": round(target_ge_observed / args.null_trials, 9), "add_one_p": round((target_ge_observed + 1) / (args.null_trials + 1), 9), "wilson_95": wilson_interval(target_ge_observed, args.null_trials), "target_hits_distribution": dict(sorted(target_hits_distribution.items(), key=lambda item: int(item[0]))), "target_label_distribution": target_label_distribution, "target_eq_27_with_target_label": target_eq_27_with_target_label, "examples": null_examples, }, } 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) return output def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json") parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json") args = parser.parse_args() run(args) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/reports/agent_20260516_1148.md 2>/dev/null || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Prime Bridge Label Null Audit **Date**: 2026-05-16 11:48 **Piano**: 133 **Tension explored**: BOUNDARY (0.8) **verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, il candidato `numeri_primi:cycle_3` resta bridge graph osservato in `27/27` letture, con audit classico `classic_and_graph_bridge`; ma il null label-count-preserving ricostruisce lo stesso `27/27` in `253/512` permutazioni (`raw_p=0.494140625`, Wilson 95% `[0.451039270, 0.537329250]`). Il candidato non diventa ritorno fisico: la posizione a due lettori resta troppo ricostruibile dalla geometria delle etichette 8/5. observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate observables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, any_row_stable_27_under_null, classical_audit_state, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight] **observable_contract**: claim=`numeri_primi:cycle_3` diventa ritorno fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente permutando solo le label GUE/Poisson; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal reader 11:40, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare `numeri_primi:cycle_3` ritorno fisico se il null ricostruisce spesso `27/27`; not_tested=nuovi spettri, nuovo Hamiltoniano fisico, validita analitica delle label sorgente, scaling asintotico. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo della conoscenza come lettore. - **Dipolo / punto-zero**: nome fisico del candidato / geometria etichettata. Punto-zero: la stessa riga `numeri_primi:cycle_3` prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor. - **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il bordo vive solo dove il nome fisico costa piu del null di etichetta. - **Operatori laterali scelti**: graph curvature, label-count-preserving null, audit classico Brody/Berry-Robnik. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata per reiterare il kernel del ciclo 11:40 senza cambiare denominatore; CE-0117/Cascata usata per far cadere il candidato nel null prima della promozione. - **Proto-ipotesi**: un bridge a due lettori non diventa fisico perche resta stabile; diventa fisico solo se la stabilita ha costo sotto null che preservano il perimetro. - **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `numeri_primi:cycle_3` come candidato nominale del grafo 13-righe; non-possibile = promuoverlo come ritorno fisico quando il null ricostruisce `27/27` in circa meta dei trial. - **Proiezione**: rieseguo il reader 11:40, tengo fisse le feature delle 13 righe, permuto solo le label preservando `8/5`, e conto quante volte il target raggiunge l'osservato. - **Movimento A->M->B**: fisico A = statistiche prime dentro il confine GUE/Poisson; matematica M = null di etichetta su grafo kNN perturbato; fisico B = ritorno verso un null prime-specific. Il ritorno B resta domanda, non avanzamento. ## Aderenza alla direzione - `relation`: `follows_direction` - `why`: l'esperimento attacca direttamente il perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson` e il candidato emerso dal ciclo 11:40. - `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o Anderson; il denominatore atomico resta 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson. - `seed_residue`: restano non testati nuovi domini fisici, source-label validation analitica e scaling asintotico. ## Re-discovery audit - **Baseline noto piu vicino**: Brody crossover, Berry-Robnik mixture, Rosenzweig-Porter crossover, kNN label stability, cluster-boundary stability. - **Cosa assorbe il baseline**: una riga intermedia puo apparire bridge quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo. - **Cosa resta Lab-specific**: audit null-first del candidato a due lettori sullo stesso denominatore 8/5. - `two_reader_boundary_confirmed`: osservato `numeri_primi:cycle_3`, ma non promosso dopo null. - `graph_only_residue`: non sommato al boundary; nel rerun pulito restano `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` come `27/27` graph-only, mentre il residuo graph-only precedente non e usato come autorita. - `scope_change_declared`: nessun cambio di scope. - `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null su kNN graph perturbato. ## Claim Under Test > Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, `numeri_primi:cycle_3` e' un candidato fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5. ## Question Il bridge prime a due lettori costa informazione fisica, oppure il grafo lo ricrea quando cambiano solo le label del perimetro? ## Experiment Design - **Script**: `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py`. - **Run**: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json --null-trials 512`. - **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. - **Classical audit**: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`. - **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture. - **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati. - **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`. - **Non misurato**: nuovi autovalori, Cramer null, raw prime gaps alternativi, unfolding fisico, limite asintotico. ## Results | measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | lettura | |---|---:|---:|---:|---:|---|---| | `numeri_primi:cycle_3` target hits | 27/27 | 253/512 | 0.494140625 | 0.495126706 | [0.451039270, 0.537329250] | il null ricostruisce spesso il target pieno | | any row stable 27/27 under null | n/a | 508/512 | 0.992187500 | n/a | n/a | il grafo genera stabilita piena sotto label permutate | | target label in null | target 27/27 hits | |---|---:| | GUE | 141 | | Poisson | 112 | | target hit count under null | trials | |---:|---:| | 0 | 36 | | 9 | 72 | | 18 | 38 | | 21 | 35 | | 24 | 24 | | 27 | 253 | ## Key Findings 1. Verificato: il target osservato e' pieno (`27/27`) e resta `classic_and_graph_bridge` nel lettore classico. 2. Verificato: il null ricostruisce `target_hits=27` in `253/512` trial; il valore osservato non e raro sotto permutazione delle label. 3. Verificato: la ricostruzione non dipende dal target lasciato GUE: `141` hit pieni quando il target nullo e GUE, `112` quando e Poisson. 4. Verificato: almeno una riga qualsiasi raggiunge `27/27` in `508/512` trial null; la stabilita graph-only e' un residuo del lettore, non evidenza fisica. 5. Inferito dal perimetro: il nome `numeri_primi` non passa ancora dal grafo alla fisica; serve un null prime-specific che rompa ordine aritmetico senza usare label cross-dominio. ## Verdict CONSTRAINT. Il candidato `numeri_primi:cycle_3` resta il miglior nome operativo del bordo a due lettori, ma il suo `27/27` non ha costo sufficiente sotto null di etichetta. Il terzo incluso operativo resta proprieta del grafo 13-righe finche un null fisico row-local sui primi non separa ordine aritmetico e geometria GUE/Poisson. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: bridge osservato pieno / ricostruzione piena sotto null. - **Singolare**: riga `numeri_primi:cycle_3` prima della label e prima del nome fisico. - **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso target. - **Campo di possibilita**: possibile = usare il target come candidato da stressare; non-possibile = promuoverlo come ritorno fisico dal solo graph-reader. ## Consecutio Costruire un null prime-specific row-local sul target: preservare distribuzione dei gap e lunghezza finestra, rompere ordine aritmetico/log-temporale, e rieseguire il reader senza permutare label globali. Se il target resta `27/27` contro quel null, il ritorno fisico riapre; se cade, il candidato si chiude come artefatto del grafo 13-righe. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` diventa gate riusabile: nessun candidato two-reader puo passare a ritorno fisico senza costo contro label-count-preserving null. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - `python -m py_compile tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` completato. - Run completato: `tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json`. - Primo artefatto 11:48 incoerente: target ricalcolato `18/27` contro baseline 11:40 `27/27`. Rerun baseline nello stesso ambiente ha riprodotto `27/27`; il file finale e stato sovrascritto con run pulito. La dissonanza resta telemetria: i residui graph-only non vengono usati come autorita. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - Script: `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` - Data: `tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1148.md` exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 179ms: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807 — TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758 — COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante codex Il ciclo precedente ha già chiuso il candidato prime: osservato, ma ricostruito dal null in circa metà dei trial. La mossa regressiva ora è sul residuo esplicitamente nominato dal seme: `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation`, separando audit graph-only da boundary a due lettori. exec /bin/bash -lc "sed -n '260,620p' tools/exp_boundary_graph_null_audit.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: "observed_graph_bridge_frequency", "label_shuffle_bridge_frequency", "degree_rewire_bridge_frequency", "label_shuffle_lift", "degree_rewire_lift", "mean_centroid_margin", "mean_cross_neighbor_fraction", ], "params": { "scope": args.scope, "stability_audit": args.stability_audit, "k_values": ks, "n_gaps_values": n_gaps_values, "seeds": seeds, "n_shuffle": args.n_shuffle, "label_nulls": args.label_nulls, "rewire_nulls": args.rewire_nulls, "margin_threshold": args.margin_threshold, "stable_threshold": args.stable_threshold, "graph_reader_runs": run_count, "label_null_trials": label_null_trials, "rewire_null_trials": rewire_null_trials, }, "observable_contract": { "claim": "graph-only residues are Lab-specific only if their bridge frequency exceeds label-shuffle and degree-preserving graph null frequencies", "observable": "observed graph bridge frequency versus graph-native null bridge frequencies", "operator": "rerun BOUNDARY graph reader and compare each row to label-shuffle and degree-preserving rewiring nulls", "generator": "13 row-aligned BOUNDARY denominator with canonical+rigidity+shuffle-z feature graph", "denominator": "13 rows: 8 GUE and 5 Poisson, repeated across graph-reader parameter grid and graph null trials", "non_possible": "graph-only Lab residue if null frequencies match or exceed observed graph bridge frequency", "not_tested": "new Hamiltonian systems, alternative unfolding, physical universality of graph-only rows", }, "summary": { "rows_analyzed": len(rows), "graph_reader_runs": run_count, "two_reader_boundary_confirmed": len(two_reader), "two_reader_boundary_rows": two_reader, "graph_only_residue": len(graph_only), "graph_only_residue_rows": graph_only, "graph_specific_residue_after_nulls": len(graph_specific), "graph_specific_residue_rows": graph_specific, "scope_change_declared": "two-reader boundary remains only classic_and_graph rows; graph-only rows are frequency-graph residues under audit, not two-reader confirmations", "graph_baseline_audit": "label_shuffle + degree_preserving_rewire", }, "rows": 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 def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") parser.add_argument("--stability-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260515_1915.json") parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) parser.add_argument("--label-nulls", type=int, default=64) parser.add_argument("--rewire-nulls", type=int, default=64) parser.add_argument("--rewire-swap-multiplier", type=int, default=8) parser.add_argument("--margin-threshold", type=float, default=0.25) parser.add_argument("--stable-threshold", type=float, default=0.75) parser.add_argument("--seed", type=int, default=20260516) parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json") args = parser.parse_args() run(args) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Graph-curvature gate for the 8 GUE / 5 Poisson BOUNDARY perimeter. The unit is the row-aligned domain/window from the base BOUNDARY perimeter. Labels are kept as audit metadata; the geometry is built from observables: canonical registry values, explicit spectral rigidity, and shuffle z values. """ from __future__ import annotations import argparse import json import math from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np from exp_semireal_boundary_transfer_gate import row_spacings from observables_registry import ( OBSERVABLES_CANONICAL, OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, SR_local_rigidity, ) OBS_NAMES = list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys()) FEATURE_NAMES = OBS_NAMES + ["SR_local_rigidity"] + [f"z_{name}" for name in OBS_NAMES] def load_scope(path: Path) -> list[dict[str, Any]]: with path.open() as f: data = json.load(f) rows = data.get("rows", []) if not isinstance(rows, list): raise ValueError(f"{path} does not contain rows") return rows def finite(value: Any) -> bool: return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value)) def compute_observables(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]: values = {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()} values["SR_local_rigidity"] = float(SR_local_rigidity(gaps)) return values def shuffle_z( gaps: np.ndarray, original: dict[str, float], n_shuffle: int, rng: np.random.Generator, ) -> dict[str, float]: samples = {name: [] for name in OBS_NAMES} for _ in range(n_shuffle): shuffled = rng.permutation(gaps) obs = compute_observables(shuffled) for name in OBS_NAMES: samples[name].append(obs[name]) z = {} for name in OBS_NAMES: arr = np.asarray(samples[name], dtype=float) sd = float(np.std(arr, ddof=1)) if len(arr) > 1 else 0.0 mean = float(np.mean(arr)) if len(arr) else 0.0 z[name] = float((original[name] - mean) / sd) if sd > 1e-15 else 0.0 return z def standardized_matrix(rows: list[dict[str, Any]]) -> np.ndarray: matrix = [] for row in rows: obs = row["observables"] z = row["shuffle_z"] matrix.append([obs[name] for name in OBS_NAMES] + [obs["SR_local_rigidity"]] + [z[name] for name in OBS_NAMES]) x = np.asarray(matrix, dtype=float) center = np.mean(x, axis=0) scale = np.std(x, axis=0, ddof=1) scale[scale <= 1e-15] = 1.0 return (x - center) / scale def build_knn_edges(x: np.ndarray, k: int) -> list[tuple[int, int, float]]: n = len(x) distances = np.linalg.norm(x[:, None, :] - x[None, :, :], axis=2) edges: set[tuple[int, int]] = set() for i in range(n): nearest = np.argsort(distances[i])[1 : k + 1] for j in nearest: edges.add((min(i, int(j)), max(i, int(j)))) return [(i, j, float(distances[i, j])) for i, j in sorted(edges)] def classify_geometry(rows: list[dict[str, Any]], x: np.ndarray, k: int) -> dict[str, Any]: labels = [row["source_domain_type"] for row in rows] gue_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "GUE"] poi_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "Poisson"] if not gue_idx or not poi_idx: raise ValueError("scope must include both GUE and Poisson rows") c_gue = np.mean(x[gue_idx], axis=0) c_poi = np.mean(x[poi_idx], axis=0) edges = build_knn_edges(x, k) degree = {i: 0 for i in range(len(rows))} for i, j, _ in edges: degree[i] += 1 degree[j] += 1 row_out = [] third_rows = [] for i, row in enumerate(rows): d_gue = float(np.linalg.norm(x[i] - c_gue)) d_poi = float(np.linalg.norm(x[i] - c_poi)) denom = d_gue + d_poi centroid_coord = float((d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0 centroid_margin = float(abs(d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0 incident = [(a, b, dist) for a, b, dist in edges if a == i or b == i] cross = 0 cross_curvatures = [] same_curvatures = [] for a, b, _ in incident: other = b if a == i else a curvature = 4 - degree[a] - degree[b] if labels[other] != labels[i]: cross += 1 cross_curvatures.append(curvature) else: same_curvatures.append(curvature) cross_fraction = float(cross / len(incident)) if incident else 0.0 state = "class_interior" if cross_fraction > 0 and centroid_margin < 0.25: state = "third_included_candidate" third_rows.append(row["domain_window"]) elif cross_fraction > 0: state = "cut_edge" row_out.append( { "domain_window": row["domain_window"], "domain": row["domain"], "source_domain_type": row["source_domain_type"], "degree": degree[i], "centroid_coord": round(centroid_coord, 6), "centroid_margin": round(centroid_margin, 6), "cross_neighbor_fraction": round(cross_fraction, 6), "cross_edge_curvature_mean": round(float(np.mean(cross_curvatures)), 6) if cross_curvatures else None, "same_edge_curvature_mean": round(float(np.mean(same_curvatures)), 6) if same_curvatures else None, "boundary_state": state, } ) cross_edges = [ { "a": rows[i]["domain_window"], "b": rows[j]["domain_window"], "distance": round(dist, 6), "forman_unweighted": 4 - degree[i] - degree[j], } for i, j, dist in edges if labels[i] != labels[j] ] same_edges = [ {"distance": dist, "forman_unweighted": 4 - degree[i] - degree[j]} for i, j, dist in edges if labels[i] == labels[j] ] return { "feature_names": FEATURE_NAMES, "k": k, "label_counts": { "GUE": len(gue_idx), "Poisson": len(poi_idx), }, "edge_counts": { "total": len(edges), "cross_label": len(cross_edges), "same_label": len(same_edges), }, "curvature": { "cross_edge_mean": round(float(np.mean([e["forman_unweighted"] for e in cross_edges])), 6) if cross_edges else None, "same_edge_mean": round(float(np.mean([e["forman_unweighted"] for e in same_edges])), 6) if same_edges else None, }, "third_included_candidates": third_rows, "rows": row_out, "cross_edges": cross_edges, } def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: rng = np.random.default_rng(args.seed) scope = load_scope(Path(args.scope)) selected = [row for row in scope if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) rows = [] errors = [] for source in selected: try: gaps = row_spacings(source["domain"]) if len(gaps) < args.min_gaps: errors.append( { "domain_window": source["domain_window"], "error": f"insufficient gaps {len(gaps)} < {args.min_gaps}", } ) continue gaps = gaps[: args.n_gaps] if len(gaps) > args.n_gaps else gaps obs = compute_observables(gaps) z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) rows.append( { "domain_window": source["domain_window"], "domain": source["domain"], "cycle": source["cycle"], "source_domain_type": source["source_domain_type"], "n_gaps": int(len(gaps)), "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, } ) except Exception as exc: # noqa: BLE001 - row-level telemetry is part of the result. errors.append( { "domain_window": source.get("domain_window"), "error": type(exc).__name__, "message": str(exc), } ) x = standardized_matrix(rows) geometry = classify_geometry(rows, x, args.k) output = { "experiment": "boundary_graph_curvature_gate", "question": "Does the 8 GUE / 5 Poisson perimeter expose a graph boundary row instead of a clean two-class split?", "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION, "observables_used": FEATURE_NAMES, "params": vars(args), "source_scope": args.scope, "observable_contract": { "claim": "the boundary is operational when row geometry produces cross-label graph nodes with low centroid margin", "observable": "kNN graph position, cross-neighbor fraction, centroid margin, unweighted Forman edge curvature", "operator": "row-aligned domain/window graph in canonical+rigidity+shuffle-z feature space", "generator": "dnd_autoricerca row_spacings via semireal boundary transfer gate", "denominator": "base BOUNDARY rows with source_domain_type in {GUE, Poisson}", "non_possible": "third-included boundary if all cross-label edges vanish or only high-margin class interiors cross", "not_tested": "V_c, Sturmian denominators, analytic source of each domain label", }, "summary": { "rows_analyzed": len(rows), "errors": len(errors), "third_included_candidate_count": len(geometry["third_included_candidates"]), "third_included_candidates": geometry["third_included_candidates"], "edge_counts": geometry["edge_counts"], "curvature": geometry["curvature"], }, "geometry": geometry, exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "experiment": "boundary_prime_label_null_audit", "null": { "add_one_p": 0.495126706, "any_row_eq_27": 508, "examples": [ { "stable_27_rows": [ "brownian_motion:cycle_12", "coupled_oscillators:cycle_10", "ising_2d:cycle_1", "logistica_biforcazione:cycle_5" ], "target_hits": 0, "target_label": "GUE", "trial": 0 }, { "stable_27_rows": [ "brownian_motion:cycle_12", "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "pendolo_doppio:cycle_2", "percolation:cycle_9", "random_matrix:cycle_7", "reaction_diffusion:cycle_11", "zeta_zeros:cycle_4" ], "target_hits": 27, "target_label": "Poisson", "trial": 1 }, { "stable_27_rows": [ "cellular_automata:cycle_8", "coupled_oscillators:cycle_10", "logistica_biforcazione:cycle_5", "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9", "string_vibration:cycle_6", "zeta_zeros:cycle_4" ], "target_hits": 27, "target_label": "GUE", "trial": 2 }, { "stable_27_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "pendolo_doppio:cycle_2", "random_matrix:cycle_7", "reaction_diffusion:cycle_11", "zeta_zeros:cycle_4" ], "target_hits": 27, "target_label": "GUE", "trial": 3 }, { "stable_27_rows": [ "brownian_motion:cycle_12", "coupled_oscillators:cycle_10", "logistica_biforcazione:cycle_5", "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "string_vibration:cycle_6" ], "target_hits": 21, "target_label": "Poisson", "trial": 4 }, { "stable_27_rows": [ "brownian_motion:cycle_12", "cellular_automata:cycle_8", "coupled_oscillators:cycle_10", "ising_2d:cycle_1", "logistica_biforcazione:cycle_5", "numeri_primi:cycle_3", "pendolo_doppio:cycle_2", "random_matrix:cycle_7", "string_vibration:cycle_6", "zeta_zeros:cycle_4" ], "target_hits": 27, "target_label": "GUE", "trial": 5 }, { "stable_27_rows": [ "brownian_motion:cycle_12", "logistica_biforcazione:cycle_5", "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "target_hits": 27, "target_label": "GUE", "trial": 6 }, { "stable_27_rows": [ "coupled_oscillators:cycle_10", "logistica_biforcazione:cycle_5", "pendolo_doppio:cycle_2" ], "target_hits": 9, "target_label": "GUE", "trial": 7 } ], "raw_p": 0.494140625, "target_eq_27": 253, "target_eq_27_with_target_label": { "GUE": 141, "Poisson": 112 }, "target_ge_observed": 253, "target_hits_distribution": { "0": 36, "1": 4, "10": 1, "12": 16, "15": 5, "18": 38, "19": 5, "20": 1, "21": 35, "24": 24, "27": 253, "3": 9, "5": 1, "6": 9, "7": 1, "8": 2, "9": 72 }, "target_label_distribution": { "GUE": 307, "Poisson": 205 }, "wilson_95": [ 0.45103927, 0.53732925 ] }, "observable_contract": { "claim": "the named prime bridge is physical only if its 27/27 graph-reader status is not commonly reconstructed when only the 8/5 labels are permuted", "denominator": "13 rows, 27 graph-reader reads, 512 null label permutations", "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", "non_possible": "calling numeri_primi:cycle_3 a physical return if target 27/27 is reconstructed frequently by label permutations", "not_tested": "new spectra, new physical Hamiltonian, analytic source-label validity, asymptotic scaling", "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits" }, "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate; classical audit joined for target only", "observables_used": [ "target_graph_bridge_hits", "target_graph_bridge_frequency", "label_count_preserving_null_hits", "any_row_stable_27_under_null", "classical_audit_state", "brody_q", "berry_robnick_like_gue_weight" ], "observed": { "stable_27_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9" ], "target": "numeri_primi:cycle_3", "target_classical_audit": { "audit_state": "classic_and_graph_bridge", "berry_robnick_like_gue_weight": 0.275, "brody_nll": 1826.209184, "brody_q": 0.465, "centroid_margin": 0.222754, "cross_neighbor_fraction": 0.25, "domain": "numeri_primi", "domain_window": "numeri_primi:cycle_3", "graph_state": "third_included_candidate", "mixture_ks": 0.148459, "n_spacings": 2048, "source_domain_type": "GUE" }, "target_frequency": 1.0, "target_hits": 27, "target_source_label": "GUE" }, "params": { "classical_audit": "tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json", "k_values": [ 2, 3, 4 ], "min_gaps": 64, "n_gaps_values": [ 512, 1024, 2048 ], "n_shuffle": 32, "null_seed": 20260516, "null_trials": 512, "scope": "tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json", "seeds": [ 20260515, 20260516, 20260517 ], "target": "numeri_primi:cycle_3" }, "question": "Does the prime two-reader bridge survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?" } exec /bin/bash -lc 'ls tools/data/*graph*20260516* tools/data/*boundary_graph* 2>/dev/null | sort' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json exec /bin/bash -lc "rg -n \"logistica_biforcazione_var_3.5699|percolation|graph_only\" tools/data tools/data/reports -g '*.json' -g '*.md'" in /opt/MM_D-ND succeeded in 1ms: tools/data/reports/report_20260331_1809.md:28:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:10: "evidence": "Nei dati visibili solo 1 riga e' `stable_graph_bridge+classic_and_graph_bridge`; 3 righe sono `stable_graph_bridge+graph_only_bridge` e quindi non restano auditabili dal baseline classico. Se il criterio operativo richiede due lettori, il residuo Lab non puo' essere contato insieme al boundary a due lettori senza dichiarare un cambio di scope.", tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:11: "suggestion": "Nel prossimo ciclo separare esplicitamente `two_reader_boundary_confirmed = 1` da `graph_only_residue = 3`; se le tre righe graph-only sono claim Lab-specific, dichiarare che il nodo regressivo corregge il contratto da `due lettori` a `frequenza grafica + audit dichiarato`, non a `audit positivo`." tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:16: "claim": "Cosa resta Lab-specific: `percolation`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` sono `stable_graph_bridge+graph_only_bridge`, tutte 27/27. Il baseline classico le legge endpoint-like, il grafo le legge confine stabile.", tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:18: "suggestion": "Aggiungere un audit di re-discovery per la parte grafica: stabilita' kNN, hub/bridge persistence, silhouette/cluster boundary stability o percolation-on-graph; poi distinguere cosa e' crossover spettrale noto e cosa e' artefatto/classificazione grafica." 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_0820.md:28:- **Separazione richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 2 all-size rows`; `graph_only_residue = 0`; `classic_only_residue = righe intermedie senza pass graph/null`; `graph_baseline_audit = kNN perturbation + label shuffle + position shift`. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:31:- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `graph_only_residue_by_size = {L5: 3, L6: 4}`; questi residui non vengono sommati al boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:32:- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 3/4 by size`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + adjacent-r/Brody/Wigner-Poisson/IPR row-aligned`. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:63:| graph_only_residue L=5 | 3 | tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:64:| graph_only_residue L=6 | 4 | tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:88:3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:27:- **Cosa resta Lab-specific sotto audit**: `percolation:cycle_9` e `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`). tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:29:- **Contratto corretto**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 3`; `graph_specific_residue_after_nulls = 2`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = label_shuffle + degree_preserving_rewire`. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:60:| graph_only_residue | 3 | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:68:| percolation:cycle_9 | graph_only_bridge | 1.000000 | 0.718750 | 0.984375 | 0.281250 | 0.015625 | graph_specific_residue | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:69:| reaction_diffusion:cycle_11 | graph_only_bridge | 0.833333 | 0.765625 | 0.854167 | 0.067708 | -0.020833 | not_graph_specific_residue | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:70:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | graph_only_bridge | 1.000000 | 0.903646 | 0.846354 | 0.096354 | 0.153646 | graph_specific_residue | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:78:3. Verificato: `graph_only_residue = 3`: `percolation`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` restano separati dal boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:79:4. Verificato: dopo null grafici, solo `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano label-shuffle e rewiring; `reaction_diffusion` non supera il rewiring. tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:70:| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:74:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:78:2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:88:Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. tools/data/reports/agent_20260516_1045.md:30:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_filter_before_boundary`; `graph_baseline_audit=label_permutation_null`. tools/data/reports/report_20260304_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260304_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.9992156862745099, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260404_0330.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/falsifier_20260516_0330.json:9: "claim": "`percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`).", tools/data/reports/falsifier_20260516_0330.json:10: "evidence": "Il confronto usa frequenze osservate su 6 letture grafiche effettive contro 384 trial null. Per `percolation`, `observed=1.000000` e `rewire null=0.984375`: il lift positivo e' solo 0.015625, equivalente a 6/384 nel denominatore null, senza intervallo, p-value, conteggio assoluto per riga o soglia minima dichiarata. Il dato supporta 'positivo numericamente', non ancora 'sopravvive' come separazione robusta.", tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json:136: "row": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json:190: "row": "percolation:cycle_9", tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:8:> The TWO_KINDS_GUE result (2026-04-24) discriminated distribution-GUE (primes, GUE matrices) from ordering-GUE (fibonacci, coupled_osc, percolation). The Markov-3 result (2026-04-23) found 33.6% scale-invariant ordering memory in prime gap residues. Do ordering-GUE domains have the same kind of Markov memory as primes? tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:31:| percolation | ord-GUE | 195 | 1.4 | 2.8 | 3.9 | -1.8 | -1.2 | 35% | tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:50:2. **Ordering-GUE domains have no algebraic channel.** They have only tercile-type (magnitude) memory: 0.2-1.5% at order 1, comparable to primes in the same channel. But primes have the mod-6 channel ON TOP — which ordering-GUE domains lack entirely. No natural modular structure exists for eigenvalue spacings or percolation clusters. tools/data/notte_20260329_0330.md:24: percolation_cp_0.37804273882301154: r=0.6666666666666667, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260329_0330.md:25: percolation_cp_0.8589741112320333: r=1.2298136645962734, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260329_0330.md:84: -> percolation_cp_0.37804273882301154: ['rapporto_aureo_diretto', 'struttura_dnd_piena'] tools/data/notte_20260329_0330.md:85: -> percolation_cp_0.8589741112320333: ['spacing_gue', 'struttura_dnd_piena'] tools/data/notte_20260329_0330.md:95: Domini GUE: numeri_primi_cp_100, numeri_primi_cp_50000, collatz_cp, ising_2d_cp_-0.3659164576291013, ising_2d_cp_0.46188882642750695, percolation_cp_0.37804273882301154, percolation_cp_0.8589741112320333, cellular_automata_cp_182 tools/data/reports/report_20260405_0715.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260306_0341.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260306_0341.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260307_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0384615384615385, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260307_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.9642857142857143, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260303_0341.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260303_0341.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.380952380952381, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260305_2121.md:28:- percolation_var_0.55: r=0.6944444444444445, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260305_2121.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0454545454545456, spacing=Poisson-like tools/data/markov_memory_by_gue_type.json:47: "domain": "percolation", 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_20260426_0330.md:18:- **Domains**: 8 domains (primes, GUE matrices, coupled_osc, string_vib, percolation, logistic, brownian, Poisson random) tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:34:| percolation | ord-GUE | 199 | 1.969 | 1.416 | 1.222 | 3.3 | NO | tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:60:Ordering-GUE domains (coupled_osc, string_vib, percolation) show Sig2/L > 1 — they are SUPER-Poisson. The ordering creates excess clustering (bunching), not repulsion. Shuffling REDUCES their variance (z = 3 to 24). The r-statistic sees nearest-neighbor repulsion; Sig2 sees long-range bunching. These are two different properties. tools/data/reports/agent_20260509_1427.md:57:Blank residui: `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/reports/agent_20260509_1427.md:80:La prossima mossa BOUNDARY non e' un fit `V_c`: e' costruire o recuperare null row-aligned per `string_vibration`, `reaction_diffusion` e `logistica_biforcazione_var_3.5699`. Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito. tools/data/reports/agent_20260509_1538.md:76:| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete | tools/data/reports/agent_20260509_1538.md:89:2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449. tools/data/reports/report_20260404_1852.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_1031.md:30:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=reader_axis_cross_domain`; `graph_baseline_audit=permutation_null + position_shift_null`. tools/data/reports/agent_20260515_1855.md:60:| percolation:cycle_9 | Poisson | 0.089 | 1.000 | third_included_candidate | tools/data/reports/agent_20260515_1855.md:62:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | 0.217 | 0.250 | third_included_candidate | tools/data/reports/agent_20260515_1855.md:72:3. Verificato: quattro righe hanno insieme margin bassa e vicini cross-label: `numeri_primi:cycle_3`, `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:17:- **Scope**: 10 domains (primes, GUE matrices, Poisson, logistic, Fibonacci spectrum, Ising 2D, percolation, Brownian, coupled oscillators, cellular automata) tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:28:| percolation | 510 | 0.6551 | 0.4508 | +16.1 | GUE | **Poisson** | STRUCTURAL + FLIP | tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:41: - **Ordering-GUE** (fibonacci, coupled oscillators, percolation): the gap distribution is Poisson. The GUE classification exists ONLY because of sequential ordering. Destroy the order and they collapse to Poisson. r-shifts are massive: +0.07 to +0.46. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:47:4. **3/8 GUE domains are ordering-GUE.** The BOUNDARY claim "8 GUE, 5 Poisson" conflates two distinct mechanisms. The refined picture: 2 distribution-GUE (primes, GUE), 3 ordering-GUE (fibonacci, coupled_osc, percolation), 2 small-N ambiguous (ising, cell_auto), 3 Poisson (poisson, brownian, logistic). The logistic map is Poisson at distribution level but has massive ordering structure (z=+61.6) that doesn't flip the class. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:60:- **Invariante di passaggio**: il segno di delta_r. Sopravvive al passaggio del vertice: delta_r < 0 = repulsione intrinseca (primes, GUE), delta_r > 0 = repulsione emergente (fibonacci, percolation, coupled_osc). Il segno e stabile, non dipende dalla scala. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:64:La decomposizione two-channel (magnitude/residue) dei run precedenti si sovrappone a questa: il canale magnitudine corrisponde alla distribuzione (chi sei senza ordine), il canale residuo corrisponde all'ordine (cosa l'ordine aggiunge). I 3 domini che flippano sono quelli dove il canale residuo E' il segnale. Per i primi, il canale magnitudine domina ma il residuo aggiunge repulsione (delta_r < 0, z=-26.6). Prossima domanda: i domini ordering-GUE (fibonacci, percolation) hanno la stessa struttura Markov-3 trovata nei primi, o il loro meccanismo di ordine e diverso? tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:9:**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:37:- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:59:| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension | tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:65:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:92:Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:98:- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:99:- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato. tools/data/reports/agent_20260515_1855.md:60:| percolation:cycle_9 | Poisson | 0.089 | 1.000 | third_included_candidate | tools/data/reports/agent_20260515_1855.md:62:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | 0.217 | 0.250 | third_included_candidate | tools/data/reports/agent_20260515_1855.md:72:3. Verificato: quattro righe hanno insieme margin bassa e vicini cross-label: `numeri_primi:cycle_3`, `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:17:- **Scope**: 10 domains (primes, GUE matrices, Poisson, logistic, Fibonacci spectrum, Ising 2D, percolation, Brownian, coupled oscillators, cellular automata) tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:28:| percolation | 510 | 0.6551 | 0.4508 | +16.1 | GUE | **Poisson** | STRUCTURAL + FLIP | tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:41: - **Ordering-GUE** (fibonacci, coupled oscillators, percolation): the gap distribution is Poisson. The GUE classification exists ONLY because of sequential ordering. Destroy the order and they collapse to Poisson. r-shifts are massive: +0.07 to +0.46. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:47:4. **3/8 GUE domains are ordering-GUE.** The BOUNDARY claim "8 GUE, 5 Poisson" conflates two distinct mechanisms. The refined picture: 2 distribution-GUE (primes, GUE), 3 ordering-GUE (fibonacci, coupled_osc, percolation), 2 small-N ambiguous (ising, cell_auto), 3 Poisson (poisson, brownian, logistic). The logistic map is Poisson at distribution level but has massive ordering structure (z=+61.6) that doesn't flip the class. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:60:- **Invariante di passaggio**: il segno di delta_r. Sopravvive al passaggio del vertice: delta_r < 0 = repulsione intrinseca (primes, GUE), delta_r > 0 = repulsione emergente (fibonacci, percolation, coupled_osc). Il segno e stabile, non dipende dalla scala. tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:64:La decomposizione two-channel (magnitude/residue) dei run precedenti si sovrappone a questa: il canale magnitudine corrisponde alla distribuzione (chi sei senza ordine), il canale residuo corrisponde all'ordine (cosa l'ordine aggiunge). I 3 domini che flippano sono quelli dove il canale residuo E' il segnale. Per i primi, il canale magnitudine domina ma il residuo aggiunge repulsione (delta_r < 0, z=-26.6). Prossima domanda: i domini ordering-GUE (fibonacci, percolation) hanno la stessa struttura Markov-3 trovata nei primi, o il loro meccanismo di ordine e diverso? tools/data/reports/report_20260402_0344.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:9:**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:37:- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:59:| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension | tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:65:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:92:Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:98:- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings. tools/data/reports/agent_20260509_1556.md:99:- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato. tools/data/reports/report_20260314_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0434782608695652, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260314_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260315_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260315_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.380952380952381, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - nessuna riga graph-only supera la soglia preregistrata; `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` restano `positive_lift_unthresholded`, non residui thresholded. tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:56:| percolation:cycle_9 | 6/6 | 276/384 | 0.137869 | 378/384 | 0.909837 | 0.015625 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:58:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | 6/6 | 347/384 | 0.544489 | 325/384 | 0.367547 | 0.096354 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:69:1. Verificato: `percolation:cycle_9` ha count pieno osservato `6/6`, ma il rewiring produce `378/384` bridge; p=0.909837 e min lift=0.015625. Non supera la soglia. tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:70:2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` ha `6/6`, ma label-null `347/384`, rewire-null `325/384`; p=0.544489 e 0.367547. Il lift minimo 0.096354 cade sotto 0.10. tools/data/reports/agent_20260516_1111.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_size_ladder`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`. tools/data/reports/agent_20260516_1124.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=2` nel perimetro compatto; `graph_only_residue` non sommato; `scope_change_declared=raw-reader_11:17_to_compact-row_null`; `graph_baseline_audit=kNN/row-feature rewiring`. tools/data/reports/report_20260402_0344.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260314_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0434782608695652, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260314_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260315_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260315_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.380952380952381, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - nessuna riga graph-only supera la soglia preregistrata; `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` restano `positive_lift_unthresholded`, non residui thresholded. tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:56:| percolation:cycle_9 | 6/6 | 276/384 | 0.137869 | 378/384 | 0.909837 | 0.015625 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:58:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | 6/6 | 347/384 | 0.544489 | 325/384 | 0.367547 | 0.096354 | positive_lift_unthresholded | tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:69:1. Verificato: `percolation:cycle_9` ha count pieno osservato `6/6`, ma il rewiring produce `378/384` bridge; p=0.909837 e min lift=0.015625. Non supera la soglia. tools/data/reports/agent_20260516_0720.md:70:2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` ha `6/6`, ma label-null `347/384`, rewire-null `325/384`; p=0.544489 e 0.367547. Il lift minimo 0.096354 cade sotto 0.10. tools/data/reports/agent_20260516_1111.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_size_ladder`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`. tools/data/reports/agent_20260516_1124.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=2` nel perimetro compatto; `graph_only_residue` non sommato; `scope_change_declared=raw-reader_11:17_to_compact-row_null`; `graph_baseline_audit=kNN/row-feature rewiring`. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:33:- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono `stable_graph_bridge+graph_only_bridge`, tutte 27/27. Il baseline classico le legge endpoint-like, il grafo le legge confine stabile. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:71:| stable_graph_bridge+graph_only_bridge | 3 | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:83:| percolation:cycle_9 | graph_only_bridge | 1.000 | stable_graph_bridge+graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:84:| reaction_diffusion:cycle_11 | graph_only_bridge | 1.000 | stable_graph_bridge+graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:85:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | graph_only_bridge | 1.000 | stable_graph_bridge+graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:95:2. Verificato: i tre `graph_only_bridge` del 19:04 restano stabili 27/27: `percolation`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. 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/data/reports/agent_20260516_1117.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=1 cross-size`; `graph_only_residue_by_size={L5:3,L6:4}`; `scope_change_declared=RP_to_Anderson3D`; `graph_baseline_audit=kNN stability/cut-edge persistence`. tools/data/reports/agent_20260516_1117.md:64:| graph_only_residue L=5 | 3 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato | tools/data/reports/agent_20260516_1117.md:65:| graph_only_residue L=6 | 4 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato | tools/data/reports/report_20260403_0330.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_1148.md:32:- `graph_only_residue`: non sommato al boundary; nel rerun pulito restano `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` come `27/27` graph-only, mentre il residuo graph-only precedente non e usato come autorita. tools/data/reports/agent_20260516_1135.md:33:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=2` nel perimetro compatto; `graph_only_residue` non sommato; `scope_change_declared=Anderson_compact_null_comparison`; `graph_baseline_audit=kNN stability / row-feature rewiring`. tools/data/reports/report_20260315_0801.md:28:- percolation_var_0.55: r=0.6340378197997775, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260315_0801.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:8:**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:25:I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned? tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:42:| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case | tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:63:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers | tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:69:4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:77:Il gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:93:- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:101:- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:104:- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:32:- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:63:| graph_only_residue | 0 | 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_20260516_1104.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_rp_boundary`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:18:- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:76:| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true | tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:81:1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:82:2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:83:3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:108:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:111:Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto. tools/data/reports/agent_20260516_1117.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=1 cross-size`; `graph_only_residue_by_size={L5:3,L6:4}`; `scope_change_declared=RP_to_Anderson3D`; `graph_baseline_audit=kNN stability/cut-edge persistence`. tools/data/reports/agent_20260516_1117.md:64:| graph_only_residue L=5 | 3 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato | tools/data/reports/agent_20260516_1117.md:65:| graph_only_residue L=6 | 4 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato | tools/data/reports/report_20260403_0330.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_1058.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_null_tightening_before_boundary`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`. tools/data/reports/report_20260405_0330.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_1148.md:32:- `graph_only_residue`: non sommato al boundary; nel rerun pulito restano `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` come `27/27` graph-only, mentre il residuo graph-only precedente non e usato come autorita. tools/data/reports/report_20260305_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260305_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.127659574468085, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260509_1839.md:80:| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] | tools/data/reports/agent_20260509_1839.md:86:2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale. tools/data/reports/agent_20260516_1019.md:29:- **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`. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:34:- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:64:| graph_only_bridge | 3 | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:78:| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:80:| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:82:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:87:3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:99:- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`. 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_20260516_1104.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_rp_boundary`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`. tools/data/reports/evolution_20260424_0330.md:21:3. **Markov-3 nei domini ordering-GUE**: la domanda troncata nella consecutio. Fibonacci e percolation hanno ordering-GUE — la loro struttura d'ordine e' la stessa dei primi (Markov-3 al 33.6%) o diversa? Se diversa, il discriminante si arricchisce: non solo sign(delta_r) ma anche la struttura della memoria sequenziale. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - Sul perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, con 27 letture graph-reader perturbate, il confine a due lettori resta una sola riga: `numeri_primi:cycle_3` con `27/27` bridge graph stabile e audit classico `classic_and_graph_bridge`. Tre righe sono residuo `graph_only` stabile (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion`) e due righe sono classiche intermedie senza bridge stabile (`brownian_motion`, `cellular_automata`). Il terzo incluso operativo non coincide con tutti gli intermedi classici. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:32:- `graph_only_residue`: [`logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`]. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:55:| stable_graph_bridge + graph_only_bridge | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion` | 3 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:64:| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 1.000000 | graph_only_bridge | 0.000 | 0.000 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:65:| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 1.000000 | graph_only_bridge | 0.025 | 0.025 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:66:| `reaction_diffusion:cycle_11` | GUE | 27/27 | 1.000000 | graph_only_bridge | 0.000 | 0.000 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:74:2. Verificato: tre righe sono bridge graph stabili ma non classiche: `27/27` ciascuna per `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion`. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:94:ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py` e' ora lo strumento di baseline per separare `two_reader_boundary_confirmed`, `graph_only_residue` e `classic_only_intermediate` sul perimetro BOUNDARY. tools/data/reports/report_20260327_0344.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.997737556561086, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260402_0756.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/falsifier_20260509_1532.json:10: "evidence": "La matrice mostra 5 righe con ambiguous_beta esattamente 0.3 se letto come coordinata grezza: coupled_oscillators, logistica_biforcazione_var_3.5699, reaction_diffusion, string_vibration, pendolo_doppio. Il report salva il 4/13 imponendo support_transfer=true, e nota pendolo_doppio come fall_no_support, ma la frase 'solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta' e' troppo larga rispetto ai dati visibili.", tools/data/reports/report_20260302_0341.md:28:- percolation_var_0.55: r=0.5873015873015873, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260302_0341.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.9607843137254901, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:36:- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:39:- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:68:| graph_only_residue | 0 | 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_20260509_1516.md:63:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 | tools/data/reports/agent_20260509_1516.md:66:| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] | tools/data/reports/report_20260302_0341.md:28:- percolation_var_0.55: r=0.5873015873015873, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260302_0341.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.9607843137254901, spacing=Poisson-like 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_20260509_1532.md:66:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 | tools/data/reports/agent_20260509_1532.md:69:| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] | tools/data/reports/agent_20260509_1532.md:77:2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`. tools/data/reports/agent_20260509_1516.md:63:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 | tools/data/reports/agent_20260509_1516.md:66:| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] | tools/data/reports/agent_20260509_1532.md:66:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 | tools/data/reports/agent_20260509_1532.md:69:| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] | tools/data/reports/agent_20260509_1532.md:77:2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`. tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_1427.md:50: `logistica_biforcazione_var_3.5699`. 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/report_20260402_0756.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_1437.md:20:- `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_1437.md:40:- `logistica_biforcazione_var_3.5699`: `n_gaps=4727`, `r=0.581221`, tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_1437.md:53:- `logistica_biforcazione_var_3.5699` e' complete/transfers e class_change=true. tools/data/reports/falsifier_20260509_1532.json:10: "evidence": "La matrice mostra 5 righe con ambiguous_beta esattamente 0.3 se letto come coordinata grezza: coupled_oscillators, logistica_biforcazione_var_3.5699, reaction_diffusion, string_vibration, pendolo_doppio. Il report salva il 4/13 imponendo support_transfer=true, e nota pendolo_doppio come fall_no_support, ma la frase 'solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta' e' troppo larga rispetto ai dati visibili.", tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:337: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:338: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:684: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:685: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:1018: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:1019: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:1361: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json:1362: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:36:- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:39:- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1933.md:68:| graph_only_residue | 0 | 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/agent_field_live.md:13:- Direzione viva ora: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. tools/data/agent_field_live.md:26: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. tools/data/agent_field_live.md:52:**Direzione seme da respirare**: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorn tools/data/agent_field_live.md:55:- Direzione viva del seme: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. tools/data/agent_field_live.md:57:- Direzione operativa valutatore: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. tools/data/agent_field_live.md:485:- percolation; tools/data/agent_field_live.md:1012:Direzione viva attuale: Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici. tools/data/agent_field_live.md:1064:`Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici.` tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json:335: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json:336: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json:679: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json:680: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:59: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:101: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:143: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:184: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:224: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:266: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:308: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:350: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:360: "classical_audit_state": "graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:361: "domain": "percolation", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:362: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:431: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:441: "classical_audit_state": "graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:514: "not_graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:524: "classical_audit_state": "graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:525: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:526: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:565: "graph_only_rows": [ tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:566: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:568: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:571: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_residue_threshold_audit_20260516_0720.json:572: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:38: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:42: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:249: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:250: "domain": "percolation", tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:265: "domain_key": "percolation", tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:349: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:350: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json:365: "domain_key": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/notte_20260326_0330.md:12: percolation_cp_0.3034086711489568: r=0.6949152542372882, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260326_0330.md:13: percolation_cp_0.8397168647434718: r=1.0454545454545456, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260326_0330.md:60: -> percolation_cp_0.8397168647434718: ['spacing_gue', 'convergenza_triviale'] tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:61: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:76: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:91: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:106: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:121: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:136: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:151: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:166: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:169: "classical_audit_state": "graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:172: "domain": "percolation", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:173: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:181: "stable_graph_only_residue": true tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:196: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:199: "classical_audit_state": "graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:211: "stable_graph_only_residue": true tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:226: "stable_graph_only_residue": false tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:229: "classical_audit_state": "graph_only_bridge", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:232: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:233: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:241: "stable_graph_only_residue": true tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:246: "graph_only_residue": 3, tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:247: "graph_only_residue_rows": [ tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:248: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:250: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:255: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_null_audit_20260516_0330.json:256: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/reports/report_20260327_0344.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.997737556561086, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_1019.md:29:- **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`. tools/data/notte_20260303_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.43344476133517995) tools/data/notte_20260303_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.380952380952381, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.45002661025974017) tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:34:- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:64:| graph_only_bridge | 3 | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:78:| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:80:| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:82:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:87:3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/reports/agent_20260515_1904.md:99:- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`. 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/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json:277: "graph_only_residue": 3, tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json:278: "graph_only_rows": [ tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json:568: "graph_only_residue": 4, tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json:569: "graph_only_rows": [ tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json:911: "graph_only_residue_by_size": { tools/data/reports/evolution_20260424_0330.md:21:3. **Markov-3 nei domini ordering-GUE**: la domanda troncata nella consecutio. Fibonacci e percolation hanno ordering-GUE — la loro struttura d'ordine e' la stessa dei primi (Markov-3 al 33.6%) o diversa? Se diversa, il discriminante si arricchisce: non solo sign(delta_r) ma anche la struttura della memoria sequenziale. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:5:**verdict**: CONSTRAINT - Sul perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, con 27 letture graph-reader perturbate, il confine a due lettori resta una sola riga: `numeri_primi:cycle_3` con `27/27` bridge graph stabile e audit classico `classic_and_graph_bridge`. Tre righe sono residuo `graph_only` stabile (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion`) e due righe sono classiche intermedie senza bridge stabile (`brownian_motion`, `cellular_automata`). Il terzo incluso operativo non coincide con tutti gli intermedi classici. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:32:- `graph_only_residue`: [`logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`]. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:55:| stable_graph_bridge + graph_only_bridge | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion` | 3 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:64:| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 1.000000 | graph_only_bridge | 0.000 | 0.000 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:65:| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 1.000000 | graph_only_bridge | 0.025 | 0.025 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:66:| `reaction_diffusion:cycle_11` | GUE | 27/27 | 1.000000 | graph_only_bridge | 0.000 | 0.000 | tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:74:2. Verificato: tre righe sono bridge graph stabili ma non classiche: `27/27` ciascuna per `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion`. tools/data/reports/agent_20260516_1140.md:94:ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py` e' ora lo strumento di baseline per separare `two_reader_boundary_confirmed`, `graph_only_residue` e `classic_only_intermediate` sul perimetro BOUNDARY. tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2087: "findings": "1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono qu", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2089: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2138: "findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili on", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2140: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2176: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2189: "findings": "1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la c", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2191: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2227: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2240: "findings": "1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno ", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2242: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2291: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/restore_backups/pre_restore_20260514_1330/lab_graph.json:2293: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/reports/agent_20260509_1839.md:80:| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] | tools/data/reports/agent_20260509_1839.md:86:2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale. tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:38: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:45: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:251: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:252: "domain": "percolation", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:267: "domain_key": "percolation", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:351: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json:352: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/notte_20260312_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.037037037037037, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.41840391114320896) tools/data/notte_20260312_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.0357142857142858, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.48785515925635364) tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:18:- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:76:| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true | tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:81:1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:82:2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:83:3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:108:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura. tools/data/reports/agent_20260509_1548.md:111:Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto. tools/data/reports/agent_20260516_1058.md:32:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_null_tightening_before_boundary`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`. tools/data/promotions/promotion_20260509_1437.json:18: "summary": "**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `cl", tools/data/reports/report_20260405_0330.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260305_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260305_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.127659574468085, spacing=Poisson-like tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json:277: "graph_only_residue": 3, tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json:278: "graph_only_rows": [ tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json:568: "graph_only_residue": 4, tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json:569: "graph_only_rows": [ tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json:901: "graph_only_residue_by_size": { tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:33:- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono `stable_graph_bridge+graph_only_bridge`, tutte 27/27. Il baseline classico le legge endpoint-like, il grafo le legge confine stabile. tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:71:| stable_graph_bridge+graph_only_bridge | 3 | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:83:| percolation:cycle_9 | graph_only_bridge | 1.000 | stable_graph_bridge+graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:84:| reaction_diffusion:cycle_11 | graph_only_bridge | 1.000 | stable_graph_bridge+graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:85:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | graph_only_bridge | 1.000 | stable_graph_bridge+graph_only_bridge | tools/data/reports/agent_20260515_1915.md:95:2. Verificato: i tre `graph_only_bridge` del 19:04 restano stabili 27/27: `percolation`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. 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/data/reports/report_20260315_0801.md:28:- percolation_var_0.55: r=0.6340378197997775, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260315_0801.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/seme_backup_pre_run.json:427: "direzione": "Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici.", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:33: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:42: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:248: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:249: "domain": "percolation", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:264: "domain_key": "percolation", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:348: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json:349: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/reports/agent_20260509_1427.md:57:Blank residui: `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`. tools/data/reports/agent_20260509_1427.md:80:La prossima mossa BOUNDARY non e' un fit `V_c`: e' costruire o recuperare null row-aligned per `string_vibration`, `reaction_diffusion` e `logistica_biforcazione_var_3.5699`. Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito. tools/data/reports/agent_20260509_1538.md:76:| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete | tools/data/reports/agent_20260509_1538.md:89:2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449. tools/data/reports/report_20260404_1852.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/reports/agent_20260516_1031.md:30:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=reader_axis_cross_domain`; `graph_baseline_audit=permutation_null + position_shift_null`. tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:469:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_scientific_return_20260515_1706.md:1084:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1393: "findings": "1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono qu", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1395: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1444: "findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili on", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1446: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1482: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1495: "findings": "1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la c", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1497: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1533: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1546: "findings": "1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1548: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1597: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1599: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1650: "content_full": "# Agent Report - Semi-real Boundary Transfer Gate\n**Date**: 2026-05-09 15:16\n**Piano**: 108\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - supporto ordine/null trasferisce su 11/13, il blank beta non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate `coherent/null/beta` del BOUNDARY sintetico trasferisce sul perimetro semi-reale base; observable=one-sided canonical observables, stable counts ai poli, endpoint distance e ambiguous beta; operator=`exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`; generator=13 righe `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500` ricostruite da `dnd_autoricerca`; denominator=13 righe base BOUNDARY, 8 GUE-like e 5 Poisson-like, beta layers 0.0..1.0, 12 replicates, 24 shuffle baselines; non_possible=dichiarare beta 0.3 coordinata universale o transfer completo quando 2/13 righe cadono; not_tested=nuovi domini, nuovi spettri, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine semi-reale non rifiuta il gate; rifiuta la sua simmetria sintetica. Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1803: "content_full": "# Agent Report - Residual Boundary Closure\n**Date**: 2026-05-09 14:37\n**Piano**: 105\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER on base BOUNDARY perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1815: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1854: "content_full": "# Agent Report - Blank Pair Null Transfer\n**Date**: 2026-05-09 14:27\n**Piano**: 104\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONFIRMED TRANSFER on blank-pair test\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il blank-pair test decide se due righe BOUNDARY senza null entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + prescan row-aligned; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `zeta_zeros` e `pendolo_doppio`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare complete `zeta_zeros` con soli 199 gap o dichiarare cambio classe su `pendolo_doppio`; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuova legge GUE/Poisson, chiusura QxG.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank non e' vuoto del dominio; e' mancanza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo decide senza cambiare classe.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = stessa riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non classifica GUE o Poisson; filtra quali righe hanno denominatore sufficiente.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, grafo row-aligned. Entrano per separare osservabile locale, null e transfer senza nuovo fit.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank row -> null availability -> transfer`.\n- **Proto-ipotesi**: un blank BOUNDARY diventa transfer quando possiede un null row-aligned leggibile; la classe sorgente resta controllo, non risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasferire il gate a righe ex-blank con null disponibile; non-possibile = usare la stessa misura per chiamare `zeta_zeros` complete o `pendolo_doppio` cambio classe.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e reinnestarlo nel prescan `boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\n## Question\nIl null row-aligned per una coppia blank GUE/Poisson decide `blank -> transfers`, `blank -> falls` o `blank remains blank`?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091430`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura disponibilita e comportamento del null, non rifitta `V_c`; `zeta_zeros` resta contaminated per massa debole; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson con ordering dependence forte.\n\n## Results\n\nBlank-pair audit:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| zeta_zeros | 199 | 0.615009 | 0.641885 | -2.310593 | GUE -> GUE | false | transfer contaminato |\n| pendolo_doppio | 5008 | 0.386104 | 0.292437 | 27.919656 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n\nPrescan dopo innesto del null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 10 |\n| blank | 3 |\n| falls | 0 |\n| complete | 6 |\n| contaminated | 4 |\n| absent | 3 |\n\nBlank residui: `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank-pair test trasforma entrambe le righe da blank a transfers.** `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` hanno null row-aligned leggibile e quindi non restano blank.\n2. **Verificato: il transfer non cambia la classe.** `zeta_zeros` resta GUE -> GUE; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson.\n3. **Verificato: `zeta_zeros` non e' complete.** Ha solo 199 gap, sotto soglia 500, quindi entra come `contaminated/transfers` con excluded mass 0.602.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` e' complete e ordering-dependent.** Ha 5008 gap, z=27.919656, class_change=false; non diventa una classe nuova.\n5. **Verificato: il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer.** Restano 3 blank e nessun fall.\n\n## Verdict\n**CONFIRMED TRANSFER**.\n\nIl blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\nQuesto non chiude QxG, non dichiara una nuova legge GUE/Poisson e non rifitta `V_c`. Il risultato decide il denominatore: quando il null row-aligned esiste, il blank diventa transfer; quando manca, resta blank.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga domain/window prima della decisione del gate.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il passaggio; la classe GUE/Poisson non viene riscritta.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile restringere il contro-perimetro BOUNDARY a 3 blank residui; qui diventa non-possibile trattare `zeta_zeros` come complete o `pendolo_doppio` come cambio classe.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa BOUNDARY non e' un fit `V_c`: e' costruire o recuperare null row-aligned per `string_vibration`, `reaction_diffusion` e `logistica_biforcazione_var_3.5699`. Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base e per i due null innestati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 10/13 transfer, 3/13 blank, 0/13 falls.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `zeta_zeros` contaminato per `n_gaps=199`; `pendolo_doppio` complete ma non cambio classe.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore, non teorema RMT.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer ex-blank con null; non-possibile = claim su blank residui senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains zeta_zeros pendolo_doppio --n-shuffle 1000 --seed 202605091430 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.verify.json`.\n- Compare: gli output temporanei combaciano con gli artefatti depositati, ignorando solo `generated_at` nel null audit.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1427.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1903: "findings": "1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` han", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/lab_graph.json:1905: "content_full": "# Agent Report - Boundary Denominator Prescan\n**Date**: 2026-05-09 14:09\n**Piano**: 103\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim.\n- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste.\n- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer.\n\n## Contaminazione cognitiva\n- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`.\n- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale.\n- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro.\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like.\n- Stati:\n - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`.\n - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`).\n - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente.\n - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run.\n- Transfer:\n - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente.\n - `blank`: osservabile locale presente ma null assente.\n - `falls`: osservabile assente o null rotto.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 8 |\n| blank | 5 |\n| falls | 0 |\n| complete | 5 |\n| contaminated | 3 |\n| absent | 5 |\n\nTabella prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto.\n3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata.\n4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga.\n5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico.\n\n## Verdict\n**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson.\n\nNel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned.\n\nIl gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile.\n- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre\" o \"solo\" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent.\n- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator.\n- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella.\n- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md`\n", tools/data/reports/agent_20260516_1135.md:33:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=2` nel perimetro compatto; `graph_only_residue` non sommato; `scope_change_declared=Anderson_compact_null_comparison`; `graph_baseline_audit=kNN stability / row-feature rewiring`. tools/data/notte_20260317_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0357142857142858, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.43363212915065535) tools/data/notte_20260317_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.3836772983114447, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4818192957451693) tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:8:**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:25:I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned? tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:42:| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case | tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:63:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers | tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:69:4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:77:Il gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:93:- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:101:- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`. tools/data/reports/agent_20260509_1437.md:104:- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:32:- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1940.md:63:| graph_only_residue | 0 | 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/report_20260405_0715.md:25:- percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:470:- percolation; tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1705_3616547/agent_field_live.md:1082:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/lab_data.json:4: "direzione": "Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici.", tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_authority_replace_20260515_1620.md:588:- percolation; tools/data/reports/report_20260307_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0384615384615385, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260307_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.9642857142857143, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260303_0341.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260303_0341.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.380952380952381, spacing=Poisson-like tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:470:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_scientific_return_20260515_1706.md:1082:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:14: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:22: "percolation_lattice": 48, tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:23: "percolation_p": 0.5927, tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:46: "percolation:cycle_9": { tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:47: "generator": "site_percolation_largest_cluster_sizes", tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:72: "percolation:cycle_9": { tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:163: "percolation:cycle_9": { tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json:252: "row": "percolation:cycle_9", tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:18:- **Domains**: 8 domains (primes, GUE matrices, coupled_osc, string_vib, percolation, logistic, brownian, Poisson random) tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:34:| percolation | ord-GUE | 199 | 1.969 | 1.416 | 1.222 | 3.3 | NO | tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:60:Ordering-GUE domains (coupled_osc, string_vib, percolation) show Sig2/L > 1 — they are SUPER-Poisson. The ordering creates excess clustering (bunching), not repulsion. Shuffling REDUCES their variance (z = 3 to 24). The r-statistic sees nearest-neighbor repulsion; Sig2 sees long-range bunching. These are two different properties. tools/data/preflight/filtered_field_preview_B_20260515_133909.json:33: "key_findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.", tools/data/reports/report_20260305_2121.md:28:- percolation_var_0.55: r=0.6944444444444445, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260305_2121.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0454545454545456, spacing=Poisson-like tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:586: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro La", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:635: "findings": "1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_bif", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1423: "findings": "1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1425: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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}.\n\n## Question\nIl boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like.\n- **Attraversamento matematico**: contratto row-aligned a due lettori, con grafo kNN perturbato e audit spettrale classico.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D tight-binding con transizione metallico/localizzato.\n- **Relazione nuova**: il gate trasferisce come procedura di audit finite-size, ma la riga fisica si sposta: non `lambda=0.060`, bensi disorder W=20 nel perimetro L={5,6}.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere con L maggiori e sparse eigensolver vicino al centro banda; il segnale e la convergenza o caduta della riga W=20 rispetto a W=16/16.5.\n- **Se fallisce**: se W=20 cade con L maggiori e W=16/16.5 diventa stabile, il ciclo attuale resta scaffold finite-size; se nessuna riga resta a due lettori, il trasferimento Anderson e falsificato.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe W: 2, 4, 8, 12, 14, 16, 16.5, 17, 20, 24, 32.\n- **Taglie**: L={5,6}, sites={125,216}; reps=8; central fraction=0.45.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151947,202605151948}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento cross-dominio del gate; non testa stima asintotica di W_c o scaling critico.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n\n| L | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 5 | W=16.00, W=20.00 | 3 | 3 |\n| 6 | W=16.50, W=20.00 | 4 | 4 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency | adjacent r by L |\n|---|---|---:|---:|---|\n| W=16.00 | intermittent two-reader | 0.667 | 0.833 | 0.502545, 0.514892 |\n| W=16.50 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | 0.520130, 0.504157 |\n| W=20.00 | two-reader all sizes | 1.000 | 1.000 | 0.494405, 0.491363 |\n\n| row | size states |\n|---|---|\n| W=8.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=12.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=14.00 | L5 parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint; L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=17.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=20.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary.\n4. Inferito dal perimetro: la riga W=20 sopra il mobility edge noto segnala finite-size/local-unfolding sensitivity; il gate trasferisce come audit, non come nuova stima critica.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lettori concordano su L={5,6}; `W=16/16.5` resta il contro-perimetro da stressare con L maggiori.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga W a due lettori; residuo grafico endpoint Wigner.\n- **Singolare**: disorder row-aligned prima della classificazione metallico/localizzato.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate` su taglie multiple.\n- **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.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non aggiunge metriche. Deve aumentare la taglia o usare sparse eigensolver vicino al centro banda per decidere se W=20 e shift finito del lettore o se W=16/16.5 diventa la riga two-reader quando il sistema si avvicina al limite.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per audit two-reader su flussi Anderson 3D e restituisce righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza esplicita al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1947.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1449: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1474: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1476: "content_full": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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.\n\n## Prima impressione\nIl 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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo Poisson diagonale / polo GUE. Punto-zero: riga lambda che resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su piu taglie.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano con audit di scala; la riga non vale perche appare in un run, vale se attraversa N senza perdere il doppio lettore.\n- **Operatori laterali scelti**: spettro Hamiltoniano, flusso/stabilita, grafo kNN. Entrano per trasformare il residuo 19:33 in stress di scala, non in nuova metrica.\n- **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.\n- **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.\n- **Proiezione**: stessa griglia lambda su N={64,96,128}, seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; la riga sopravvive solo se e `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul confine GUE/Poisson e testa il terzo incluso operativo dentro un flusso Hamiltoniano controllato, con separazione tra endpoint, riga a due lettori e residui del grafo.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa il 19:33 solo come nodo regressivo da stressare su taglia.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la fascia classica intermedia ampia: 8 righe classic-only per ogni taglia non sono finding Lab.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate.\n\n## Question\nLa riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato su taglie multiple.\n- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico.\n- **Relazione nuova**: il gate fisico non e il numero di righe intermedie, ma l'intersezione size-stable delle righe a due lettori.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su N maggiori o su Anderson 3D multi-size; il segnale e la persistenza della stessa riga a due lettori.\n- **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.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe lambda: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Taglie**: N={64,96,128}; reps=12; central fraction=0.6.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 |\n| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency |\n|---|---|---:|---:|\n| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep.\n5. Verificato: ogni taglia produce 8 righe classic-only. La fascia classica ampia e baseline di crossover, non terzo incluso operativo.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga a due lettori size-stable; fascia classica intermedia.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della classificazione per taglia.\n- **Invariante di passaggio**: `stable_graph_bridge + classical_intermediate` presente in ogni N testato.\n- **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.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per stressare gate GUE/Poisson controllati su taglie multiple e restituisce direttamente righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e residui classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1940.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1500: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only r" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1525: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1527: "content_full": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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.\n\n## Prima impressione\nIl confine fisico non eredita i tre residui graph-only del perimetro Lab. Quando il sistema ha un parametro Hamiltoniano vero, il grafo trova un solo punto-zero stretto e il lettore classico vede una fascia piu larga.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo diagonale Poisson / polo GUE. Punto-zero: riga lambda in cui il flusso e tra i due poli senza essere endpoint.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano; il parametro lambda e il grafo non decidono separatamente, devono convergere sulla stessa riga.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo graph-only del perimetro composito Lab non e una legge del boundary; in un flusso fisico controllato sopravvive solo se resta graph bridge senza essere gia spiegato dal crossover classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `graph_bridge_frequency + classical_audit_state` come audit fisico finite-size; non-possibile = promuovere graph-only bridge senza Hamiltoniana controllata o sommare classic-only e graph-only.\n- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **CE-0019 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0019 - Respiro fuori-tempo`. Enzima usato: combo prima della misura; impedisce di ripetere il deposito 13 righe e forza il rientro in un flusso fisico.\n- **CE-0022 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0022 - Palette operatoria espansa del Lab`. Operatori scelti: spettro Hamiltoniano, grafo, controllo/null; scartati operatori che producevano solo analogia.\n- **YSN DeltaLink**: `residuo graph-only Lab / flusso Hamiltoniano controllato`.\n- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui.\n- **KSAR step**: reiterazione del kernel 19:15 su un dominio fisico nuovo; nessuna promozione del residuo prima del test.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `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.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa la consecutio 19:15 solo come ponte verso Hamiltoniana fisica row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **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.\n- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed.\n- **Cosa resta classic-only**: 11 righe sono intermedie per il lettore classico senza ponte grafico stabile. Questo e crossover scalare o discordanza del lettore Berry-like, non terzo incluso operativo.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica.\n\n## Question\nIl residuo graph-only del perimetro Lab sopravvive fuori dal deposito composito, oppure il crossover fisico lo assorbe?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili canonici sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato.\n- **Punto fisico di ritorno**: il gate a due lettori diventa un audit finite-size del punto di crossover, non un claim graph-only autonomo.\n- **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.\n- **Se fallisce**: se lambda 0.060 sparisce con N/reps maggiori, il gate fisico diventa solo scaffold; se emergono graph-only stabili, il residuo Lab rientra come candidato da isolare.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`.\n- **Hamiltoniana**: `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`, `N=96`, `reps=24`, central fraction 0.6.\n- **Denominatore**: 13 righe lambda: 0, 0.01, 0.03, 0.06, 0.10, 0.18, 0.32, 0.50, 0.68, 0.82, 0.90, 0.97, 1.0.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151933,202605151934,202605151935}, k={2,3,4}, 9 letture.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento del gate composito su un flusso fisico; non testa limite asintotico, unfolding dedicato o dati sperimentali.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | count |\n|---|---:|\n| stable_graph_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| unstable_non_bridge+classical_intermediate | 10 |\n| unstable_non_bridge+classical_poisson_endpoint | 1 |\n\n| row | graph frequency | classical state | Brody q | Wigner/Poisson weight | SR |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 |\n| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 |\n| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 |\n| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 |\n| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 |\n| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 |\n| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e largo: marca 11/13 righe come `classical_intermediate`. Questa fascia e baseline di crossover o discordanza del lettore scalare, non finding Lab.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo corregge il contratto da \"ponte grafico stabile\" a \"riga fisica a due lettori\"; il grafo da solo non basta.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossover classico scalare; ponte grafico stabile.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della promozione a boundary.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate`.\n- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori.\n- **Campo non-possibile**: residuo graph-only come legge del confine in assenza di sopravvivenza su Hamiltoniana controllata.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile come audit fisico two-reader per flussi Hamiltoniani controllati e separa automaticamente conferma a due lettori, graph-only residue e classic-only residue.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`\n- Data: `tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1933.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1551: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | coun" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1576: "findings": "1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza es", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1578: "content_full": "# Agent Report - Boundary Classical Crossover Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:04\n**Piano**: 120\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - i nodi ponte del gate 18:55 non collassano su un parametro classico unico; Brody/Berry-Robnik-like spiegano `numeri_primi`, ma lasciano tre bridge graph-only e quattro intermedi classici non-bridge.\nobservables_registry: none; classical audit coordinates plus prior graph observables\nobservables_used: [brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mixture_ks, graph_boundary_state_from_1855, centroid_margin_from_1855, cross_neighbor_fraction_from_1855]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: repulsione spettrale / indipendenza spettrale. Punto-zero: riga di dominio prima che venga letta come label, parametro Brody o nodo del grafo.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza con audit assiomatico su baseline note; la domanda non e' \"quanto vale q\", ma se q esaurisce il ponte.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo non coincide con un singolo scalare di crossover. Se coincide, il bridge Lab e' re-discovery di Brody/Berry-Robnik; se diverge, il contenuto Lab e' nella relazione tra geometria locale e scalare classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare nodi ponte come righe fisiche candidate oltre la classificazione GUE/Poisson; non-possibile = rivendicare un nuovo crossover se i nodi ponte sono solo Brody/Berry-Robnik rietichettato.\n- **Proiezione**: stimo Brody q e peso GUE di una mistura Poisson/GUE-surmise per ciascuna delle 13 righe gia' classificate dal grafo 18:55.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **YSN DeltaLink**: il DeltaLink usato e' `crossover classico / grafo Lab`: la sorpresa cercata e' il disaccordo, non la conferma dei nodi ponte.\n- **Cornelius gene**: `Classical_Audit_Gate`: \"Un ponte Lab sopravvive solo dopo il lettore classico piu vicino.\" Operatori: FITTA scalare noto; ALLINEA righe; ISOLA residuo.\n- **KSAR step**: perturbazione = feedback falsifier L5; focalizzazione = una sola domanda, \"i bridge collassano su Brody/Berry-Robnik?\"; proiezione = audit row-aligned sulle 13 righe.\n- **PVI attack**: un revisore esterno puo' dire che `third_included_candidate` e' solo un nome Lab per un crossover Brody. Il test attacca esattamente quel presupposto.\n- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate.\n- **CE-none:tools/data/agent_field_live.md+tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md/2026-05-15T19:07Z**: nessuna voce `CE-*` concreta e' presente nel campo letto; usati adapter YSN/Cornelius/KSAR documentati, senza inventare archivio enzimi.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson e verifica se il confine come terzo incluso e' nuovo rispetto ai crossover classici.\n- `not_drift`: non usa il report Sturmian bloccato, non misura V_c, non usa phi/silver/bronze; il gate 18:55 e' usato come denominatore row-aligned da auditare, non come autorita' conclusiva.\n\n## Re-discovery audit\n- **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.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: `numeri_primi:cycle_3` e' sia graph bridge sia intermedio classico (`brody_q=0.465`, `w_GUE=0.275`). Su questa riga il Lab non aggiunge fenomeno oltre il fatto che lo stesso campione e' ponte in due lettori.\n- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like.\n- **Cosa limita il claim Lab**: quattro righe sono classic-only intermediate (`zeta_zeros`, `random_matrix`, `cellular_automata`, `brownian_motion`) senza diventare terzo incluso nel grafo. Quindi il parametro classico non basta, ma nemmeno il grafo sostituisce il baseline classico.\n- **Risultante audit**: il boundary operativo e' una relazione a due lettori: scalar crossover + posizione nel grafo. Uno dei due da solo perde informazione.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro 8/5, il terzo incluso operativo non e' riducibile a Brody q o a una mistura Poisson/GUE-surmise; il residuo vive nel disaccordo row-aligned tra scalare classico e grafo osservabile.\n\n## Question\nI nodi ponte del grafo 18:55 sono re-discovery di un crossover classico, oppure producono una distinzione residua?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra caos quantistico repulsivo e indipendenza/localizzazione Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: fit Brody e mistura Poisson/GUE-surmise sulle stesse righe gia' lette dal grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: negli spettri finiti, una finestra non e' boundary perche' ha q intermedio; e' boundary quando q intermedio e posizione multi-feature del grafo vengono confrontati e il residuo resta nominabile.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: su finestre energetiche sperimentali, calcolare q Brody, peso mistura e kNN multi-feature; separare bridge coincidenti, graph-only e classic-only.\n- **Se fallisce**: se su dati fisici indipendenti graph-only e classic-only spariscono, il gate Lab si riduce a baseline classico e il terzo incluso non trasferisce.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`.\n- **Input graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Denominatore**: 13 righe row-aligned dal perimetro BOUNDARY, 8 GUE e 5 Poisson.\n- **Fit Brody**: grid likelihood su q in [0,1], spacings normalizzati a media 1.\n- **Fit Berry-Robnik-like**: griglia su peso GUE in mistura CDF `w*GUE_surmise + (1-w)*Poisson`, selezionata per KS minimo.\n- **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.\n\n## Results\n| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | KS | audit_state |\n|---|---|---|---:|---:|---:|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | class_interior | 0.090 | 0.070 | 0.428636 | endpoint_like |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.268279 | endpoint_like |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | third_included_candidate | 0.465 | 0.275 | 0.148459 | classic_and_graph_bridge |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | cut_edge | 1.000 | 0.530 | 0.133555 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.998064 | endpoint_like |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.060129 | endpoint_like |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | cut_edge | 0.975 | 0.475 | 0.119491 | classic_only_intermediate |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | class_interior | 1.000 | 0.435 | 0.416708 | classic_only_intermediate |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.079806 | endpoint_like |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | cut_edge | 0.205 | 0.250 | 0.026002 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza essere terzo incluso nel grafo: `zeta_zeros:cycle_4`, `random_matrix:cycle_7`, `cellular_automata:cycle_8`, `brownian_motion:cycle_12`.\n5. Inferito: il terzo incluso non e' uno scalare di crossover. E' una discrepanza controllata fra lettore classico e posizione multi-osservabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary trasferisce come audit a due lettori. Brody/Berry-Robnik-like e grafo misurano aspetti diversi dello stesso confine; nessuno dei due chiude il terzo incluso da solo.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: parametro classico di crossover; nodo ponte del grafo Lab.\n- **Singolare**: riga di dominio row-aligned prima della classificazione.\n- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = costruire un gate fisico che richiede doppia lettura prima di chiamare boundary; non-possibile = promuovere il grafo 18:55 come scoperta autonoma senza baseline classico.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script crea un audit riusabile per separare re-discovery classica, residuo Lab e endpoint-like in ogni perimetro GUE/Poisson row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione viva del campo impone il perimetro BOUNDARY 8/5.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1904.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1602: "text": "| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | K" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1978: "findings": "1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono qu", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1980: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2029: "findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili on", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2031: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2067: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2080: "findings": "1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la c", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2082: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2118: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2131: "findings": "1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2133: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2182: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2184: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2235: "content_full": "# Agent Report - Semi-real Boundary Transfer Gate\n**Date**: 2026-05-09 15:16\n**Piano**: 108\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - supporto ordine/null trasferisce su 11/13, il blank beta non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate `coherent/null/beta` del BOUNDARY sintetico trasferisce sul perimetro semi-reale base; observable=one-sided canonical observables, stable counts ai poli, endpoint distance e ambiguous beta; operator=`exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`; generator=13 righe `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500` ricostruite da `dnd_autoricerca`; denominator=13 righe base BOUNDARY, 8 GUE-like e 5 Poisson-like, beta layers 0.0..1.0, 12 replicates, 24 shuffle baselines; non_possible=dichiarare beta 0.3 coordinata universale o transfer completo quando 2/13 righe cadono; not_tested=nuovi domini, nuovi spettri, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine semi-reale non rifiuta il gate; rifiuta la sua simmetria sintetica. Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2388: "content_full": "# Agent Report - Residual Boundary Closure\n**Date**: 2026-05-09 14:37\n**Piano**: 105\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER on base BOUNDARY perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2400: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/notte_20260311_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.438446157222364) tools/data/notte_20260311_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.04, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4825316621318817) 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/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1393: "findings": "1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono qu", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1395: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1444: "findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili on", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1446: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1482: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1495: "findings": "1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la c", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1497: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1533: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1546: "findings": "1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1548: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1597: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1599: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1650: "content_full": "# Agent Report - Semi-real Boundary Transfer Gate\n**Date**: 2026-05-09 15:16\n**Piano**: 108\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - supporto ordine/null trasferisce su 11/13, il blank beta non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate `coherent/null/beta` del BOUNDARY sintetico trasferisce sul perimetro semi-reale base; observable=one-sided canonical observables, stable counts ai poli, endpoint distance e ambiguous beta; operator=`exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`; generator=13 righe `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500` ricostruite da `dnd_autoricerca`; denominator=13 righe base BOUNDARY, 8 GUE-like e 5 Poisson-like, beta layers 0.0..1.0, 12 replicates, 24 shuffle baselines; non_possible=dichiarare beta 0.3 coordinata universale o transfer completo quando 2/13 righe cadono; not_tested=nuovi domini, nuovi spettri, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine semi-reale non rifiuta il gate; rifiuta la sua simmetria sintetica. Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1803: "content_full": "# Agent Report - Residual Boundary Closure\n**Date**: 2026-05-09 14:37\n**Piano**: 105\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER on base BOUNDARY perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1815: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1854: "content_full": "# Agent Report - Blank Pair Null Transfer\n**Date**: 2026-05-09 14:27\n**Piano**: 104\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONFIRMED TRANSFER on blank-pair test\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il blank-pair test decide se due righe BOUNDARY senza null entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + prescan row-aligned; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `zeta_zeros` e `pendolo_doppio`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare complete `zeta_zeros` con soli 199 gap o dichiarare cambio classe su `pendolo_doppio`; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuova legge GUE/Poisson, chiusura QxG.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank non e' vuoto del dominio; e' mancanza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo decide senza cambiare classe.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = stessa riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non classifica GUE o Poisson; filtra quali righe hanno denominatore sufficiente.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, grafo row-aligned. Entrano per separare osservabile locale, null e transfer senza nuovo fit.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank row -> null availability -> transfer`.\n- **Proto-ipotesi**: un blank BOUNDARY diventa transfer quando possiede un null row-aligned leggibile; la classe sorgente resta controllo, non risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasferire il gate a righe ex-blank con null disponibile; non-possibile = usare la stessa misura per chiamare `zeta_zeros` complete o `pendolo_doppio` cambio classe.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e reinnestarlo nel prescan `boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\n## Question\nIl null row-aligned per una coppia blank GUE/Poisson decide `blank -> transfers`, `blank -> falls` o `blank remains blank`?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091430`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura disponibilita e comportamento del null, non rifitta `V_c`; `zeta_zeros` resta contaminated per massa debole; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson con ordering dependence forte.\n\n## Results\n\nBlank-pair audit:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| zeta_zeros | 199 | 0.615009 | 0.641885 | -2.310593 | GUE -> GUE | false | transfer contaminato |\n| pendolo_doppio | 5008 | 0.386104 | 0.292437 | 27.919656 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n\nPrescan dopo innesto del null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 10 |\n| blank | 3 |\n| falls | 0 |\n| complete | 6 |\n| contaminated | 4 |\n| absent | 3 |\n\nBlank residui: `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank-pair test trasforma entrambe le righe da blank a transfers.** `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` hanno null row-aligned leggibile e quindi non restano blank.\n2. **Verificato: il transfer non cambia la classe.** `zeta_zeros` resta GUE -> GUE; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson.\n3. **Verificato: `zeta_zeros` non e' complete.** Ha solo 199 gap, sotto soglia 500, quindi entra come `contaminated/transfers` con excluded mass 0.602.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` e' complete e ordering-dependent.** Ha 5008 gap, z=27.919656, class_change=false; non diventa una classe nuova.\n5. **Verificato: il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer.** Restano 3 blank e nessun fall.\n\n## Verdict\n**CONFIRMED TRANSFER**.\n\nIl blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\nQuesto non chiude QxG, non dichiara una nuova legge GUE/Poisson e non rifitta `V_c`. Il risultato decide il denominatore: quando il null row-aligned esiste, il blank diventa transfer; quando manca, resta blank.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga domain/window prima della decisione del gate.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il passaggio; la classe GUE/Poisson non viene riscritta.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile restringere il contro-perimetro BOUNDARY a 3 blank residui; qui diventa non-possibile trattare `zeta_zeros` come complete o `pendolo_doppio` come cambio classe.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa BOUNDARY non e' un fit `V_c`: e' costruire o recuperare null row-aligned per `string_vibration`, `reaction_diffusion` e `logistica_biforcazione_var_3.5699`. Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base e per i due null innestati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 10/13 transfer, 3/13 blank, 0/13 falls.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `zeta_zeros` contaminato per `n_gaps=199`; `pendolo_doppio` complete ma non cambio classe.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore, non teorema RMT.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer ex-blank con null; non-possibile = claim su blank residui senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains zeta_zeros pendolo_doppio --n-shuffle 1000 --seed 202605091430 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.verify.json`.\n- Compare: gli output temporanei combaciano con gli artefatti depositati, ignorando solo `generated_at` nel null audit.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1427.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1903: "findings": "1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` han", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_graph.json:1905: "content_full": "# Agent Report - Boundary Denominator Prescan\n**Date**: 2026-05-09 14:09\n**Piano**: 103\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim.\n- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste.\n- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer.\n\n## Contaminazione cognitiva\n- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`.\n- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale.\n- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro.\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like.\n- Stati:\n - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`.\n - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`).\n - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente.\n - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run.\n- Transfer:\n - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente.\n - `blank`: osservabile locale presente ma null assente.\n - `falls`: osservabile assente o null rotto.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 8 |\n| blank | 5 |\n| falls | 0 |\n| complete | 5 |\n| contaminated | 3 |\n| absent | 5 |\n\nTabella prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto.\n3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata.\n4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga.\n5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico.\n\n## Verdict\n**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson.\n\nNel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned.\n\nIl gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile.\n- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre\" o \"solo\" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent.\n- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator.\n- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella.\n- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:23: - 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`). tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:26: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. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:484:- percolation; tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1120:3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro La tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:467:- percolation; tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:1082:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:31:- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `graph_only_residue_by_size = {L5: 3, L6: 4}`; questi residui non vengono sommati al boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:32:- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 3/4 by size`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + adjacent-r/Brody/Wigner-Poisson/IPR row-aligned`. tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:63:| graph_only_residue L=5 | 3 | tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:64:| graph_only_residue L=6 | 4 | tools/data/reports/agent_20260515_1947.md:88:3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary. tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:467:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:1083:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:468:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:1087:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:467:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:1083:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/reports/report_20260304_0342.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260304_0342.md:29:- percolation_var_0.65: r=0.9992156862745099, spacing=Poisson-like tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:467:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:1086:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:8:> The TWO_KINDS_GUE result (2026-04-24) discriminated distribution-GUE (primes, GUE matrices) from ordering-GUE (fibonacci, coupled_osc, percolation). The Markov-3 result (2026-04-23) found 33.6% scale-invariant ordering memory in prime gap residues. Do ordering-GUE domains have the same kind of Markov memory as primes? tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:31:| percolation | ord-GUE | 195 | 1.4 | 2.8 | 3.9 | -1.8 | -1.2 | 35% | tools/data/reports/agent_20260425_0330.md:50:2. **Ordering-GUE domains have no algebraic channel.** They have only tercile-type (magnitude) memory: 0.2-1.5% at order 1, comparable to primes in the same channel. But primes have the mod-6 channel ON TOP — which ordering-GUE domains lack entirely. No natural modular structure exists for eigenvalue spacings or percolation clusters. tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:467:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:1082:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:469:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:1084:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:27:- **Cosa resta Lab-specific sotto audit**: `percolation:cycle_9` e `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`). tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:29:- **Contratto corretto**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 3`; `graph_specific_residue_after_nulls = 2`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = label_shuffle + degree_preserving_rewire`. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:60:| graph_only_residue | 3 | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:68:| percolation:cycle_9 | graph_only_bridge | 1.000000 | 0.718750 | 0.984375 | 0.281250 | 0.015625 | graph_specific_residue | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:69:| reaction_diffusion:cycle_11 | graph_only_bridge | 0.833333 | 0.765625 | 0.854167 | 0.067708 | -0.020833 | not_graph_specific_residue | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:70:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | graph_only_bridge | 1.000000 | 0.903646 | 0.846354 | 0.096354 | 0.153646 | graph_specific_residue | tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:78:3. Verificato: `graph_only_residue = 3`: `percolation`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` restano separati dal boundary a due lettori. tools/data/reports/agent_20260516_0330.md:79:4. Verificato: dopo null grafici, solo `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano label-shuffle e rewiring; `reaction_diffusion` non supera il rewiring. tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:70:| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers | tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:74:| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank | tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:78:2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto. tools/data/reports/agent_20260509_1409.md:88:Il gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`. tools/data/reports/agent_20260516_1045.md:30:- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_filter_before_boundary`; `graph_baseline_audit=label_permutation_null`. tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:271: "percolation:cycle_9": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:393: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:675: "percolation:cycle_9": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:801: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42255: "percolation:cycle_9": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42260: "domain": "percolation", 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piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`).", tools/data/reports/falsifier_20260516_0330.json:10: "evidence": "Il confronto usa frequenze osservate su 6 letture grafiche effettive contro 384 trial null. Per `percolation`, `observed=1.000000` e `rewire null=0.984375`: il lift positivo e' solo 0.015625, equivalente a 6/384 nel denominatore null, senza intervallo, p-value, conteggio assoluto per riga o soglia minima dichiarata. Il dato supporta 'positivo numericamente', non ancora 'sopravvive' come separazione robusta.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:586: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro La", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:635: "findings": "1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_bif", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1423: "findings": "1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1425: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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}.\n\n## Question\nIl boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like.\n- **Attraversamento matematico**: contratto row-aligned a due lettori, con grafo kNN perturbato e audit spettrale classico.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D tight-binding con transizione metallico/localizzato.\n- **Relazione nuova**: il gate trasferisce come procedura di audit finite-size, ma la riga fisica si sposta: non `lambda=0.060`, bensi disorder W=20 nel perimetro L={5,6}.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere con L maggiori e sparse eigensolver vicino al centro banda; il segnale e la convergenza o caduta della riga W=20 rispetto a W=16/16.5.\n- **Se fallisce**: se W=20 cade con L maggiori e W=16/16.5 diventa stabile, il ciclo attuale resta scaffold finite-size; se nessuna riga resta a due lettori, il trasferimento Anderson e falsificato.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe W: 2, 4, 8, 12, 14, 16, 16.5, 17, 20, 24, 32.\n- **Taglie**: L={5,6}, sites={125,216}; reps=8; central fraction=0.45.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151947,202605151948}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento cross-dominio del gate; non testa stima asintotica di W_c o scaling critico.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n\n| L | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 5 | W=16.00, W=20.00 | 3 | 3 |\n| 6 | W=16.50, W=20.00 | 4 | 4 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency | adjacent r by L |\n|---|---|---:|---:|---|\n| W=16.00 | intermittent two-reader | 0.667 | 0.833 | 0.502545, 0.514892 |\n| W=16.50 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | 0.520130, 0.504157 |\n| W=20.00 | two-reader all sizes | 1.000 | 1.000 | 0.494405, 0.491363 |\n\n| row | size states |\n|---|---|\n| W=8.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=12.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=14.00 | L5 parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint; L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=17.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=20.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary.\n4. Inferito dal perimetro: la riga W=20 sopra il mobility edge noto segnala finite-size/local-unfolding sensitivity; il gate trasferisce come audit, non come nuova stima critica.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lettori concordano su L={5,6}; `W=16/16.5` resta il contro-perimetro da stressare con L maggiori.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga W a due lettori; residuo grafico endpoint Wigner.\n- **Singolare**: disorder row-aligned prima della classificazione metallico/localizzato.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate` su taglie multiple.\n- **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.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non aggiunge metriche. Deve aumentare la taglia o usare sparse eigensolver vicino al centro banda per decidere se W=20 e shift finito del lettore o se W=16/16.5 diventa la riga two-reader quando il sistema si avvicina al limite.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per audit two-reader su flussi Anderson 3D e restituisce righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza esplicita al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1947.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1449: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1474: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1476: "content_full": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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.\n\n## Prima impressione\nIl 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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo Poisson diagonale / polo GUE. Punto-zero: riga lambda che resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su piu taglie.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano con audit di scala; la riga non vale perche appare in un run, vale se attraversa N senza perdere il doppio lettore.\n- **Operatori laterali scelti**: spettro Hamiltoniano, flusso/stabilita, grafo kNN. Entrano per trasformare il residuo 19:33 in stress di scala, non in nuova metrica.\n- **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.\n- **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.\n- **Proiezione**: stessa griglia lambda su N={64,96,128}, seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; la riga sopravvive solo se e `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul confine GUE/Poisson e testa il terzo incluso operativo dentro un flusso Hamiltoniano controllato, con separazione tra endpoint, riga a due lettori e residui del grafo.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa il 19:33 solo come nodo regressivo da stressare su taglia.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la fascia classica intermedia ampia: 8 righe classic-only per ogni taglia non sono finding Lab.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate.\n\n## Question\nLa riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato su taglie multiple.\n- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico.\n- **Relazione nuova**: il gate fisico non e il numero di righe intermedie, ma l'intersezione size-stable delle righe a due lettori.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su N maggiori o su Anderson 3D multi-size; il segnale e la persistenza della stessa riga a due lettori.\n- **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.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe lambda: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Taglie**: N={64,96,128}; reps=12; central fraction=0.6.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 |\n| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency |\n|---|---|---:|---:|\n| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep.\n5. Verificato: ogni taglia produce 8 righe classic-only. La fascia classica ampia e baseline di crossover, non terzo incluso operativo.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga a due lettori size-stable; fascia classica intermedia.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della classificazione per taglia.\n- **Invariante di passaggio**: `stable_graph_bridge + classical_intermediate` presente in ogni N testato.\n- **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.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per stressare gate GUE/Poisson controllati su taglie multiple e restituisce direttamente righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e residui classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1940.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1500: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only r" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1525: "findings": "1. 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Verificato: il lettore classico e ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1527: "content_full": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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.\n\n## Prima impressione\nIl confine fisico non eredita i tre residui graph-only del perimetro Lab. Quando il sistema ha un parametro Hamiltoniano vero, il grafo trova un solo punto-zero stretto e il lettore classico vede una fascia piu larga.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo diagonale Poisson / polo GUE. Punto-zero: riga lambda in cui il flusso e tra i due poli senza essere endpoint.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano; il parametro lambda e il grafo non decidono separatamente, devono convergere sulla stessa riga.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo graph-only del perimetro composito Lab non e una legge del boundary; in un flusso fisico controllato sopravvive solo se resta graph bridge senza essere gia spiegato dal crossover classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `graph_bridge_frequency + classical_audit_state` come audit fisico finite-size; non-possibile = promuovere graph-only bridge senza Hamiltoniana controllata o sommare classic-only e graph-only.\n- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **CE-0019 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0019 - Respiro fuori-tempo`. Enzima usato: combo prima della misura; impedisce di ripetere il deposito 13 righe e forza il rientro in un flusso fisico.\n- **CE-0022 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0022 - Palette operatoria espansa del Lab`. Operatori scelti: spettro Hamiltoniano, grafo, controllo/null; scartati operatori che producevano solo analogia.\n- **YSN DeltaLink**: `residuo graph-only Lab / flusso Hamiltoniano controllato`.\n- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui.\n- **KSAR step**: reiterazione del kernel 19:15 su un dominio fisico nuovo; nessuna promozione del residuo prima del test.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `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.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa la consecutio 19:15 solo come ponte verso Hamiltoniana fisica row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **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.\n- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed.\n- **Cosa resta classic-only**: 11 righe sono intermedie per il lettore classico senza ponte grafico stabile. Questo e crossover scalare o discordanza del lettore Berry-like, non terzo incluso operativo.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica.\n\n## Question\nIl residuo graph-only del perimetro Lab sopravvive fuori dal deposito composito, oppure il crossover fisico lo assorbe?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili canonici sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato.\n- **Punto fisico di ritorno**: il gate a due lettori diventa un audit finite-size del punto di crossover, non un claim graph-only autonomo.\n- **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.\n- **Se fallisce**: se lambda 0.060 sparisce con N/reps maggiori, il gate fisico diventa solo scaffold; se emergono graph-only stabili, il residuo Lab rientra come candidato da isolare.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`.\n- **Hamiltoniana**: `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`, `N=96`, `reps=24`, central fraction 0.6.\n- **Denominatore**: 13 righe lambda: 0, 0.01, 0.03, 0.06, 0.10, 0.18, 0.32, 0.50, 0.68, 0.82, 0.90, 0.97, 1.0.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151933,202605151934,202605151935}, k={2,3,4}, 9 letture.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento del gate composito su un flusso fisico; non testa limite asintotico, unfolding dedicato o dati sperimentali.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | count |\n|---|---:|\n| stable_graph_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| unstable_non_bridge+classical_intermediate | 10 |\n| unstable_non_bridge+classical_poisson_endpoint | 1 |\n\n| row | graph frequency | classical state | Brody q | Wigner/Poisson weight | SR |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 |\n| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 |\n| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 |\n| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 |\n| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 |\n| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 |\n| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e largo: marca 11/13 righe come `classical_intermediate`. Questa fascia e baseline di crossover o discordanza del lettore scalare, non finding Lab.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo corregge il contratto da \"ponte grafico stabile\" a \"riga fisica a due lettori\"; il grafo da solo non basta.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossover classico scalare; ponte grafico stabile.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della promozione a boundary.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate`.\n- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori.\n- **Campo non-possibile**: residuo graph-only come legge del confine in assenza di sopravvivenza su Hamiltoniana controllata.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile come audit fisico two-reader per flussi Hamiltoniani controllati e separa automaticamente conferma a due lettori, graph-only residue e classic-only residue.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`\n- Data: `tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1933.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1551: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | coun" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1576: "findings": "1. 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Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza es", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1578: "content_full": "# Agent Report - Boundary Classical Crossover Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:04\n**Piano**: 120\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - i nodi ponte del gate 18:55 non collassano su un parametro classico unico; Brody/Berry-Robnik-like spiegano `numeri_primi`, ma lasciano tre bridge graph-only e quattro intermedi classici non-bridge.\nobservables_registry: none; classical audit coordinates plus prior graph observables\nobservables_used: [brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mixture_ks, graph_boundary_state_from_1855, centroid_margin_from_1855, cross_neighbor_fraction_from_1855]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: repulsione spettrale / indipendenza spettrale. Punto-zero: riga di dominio prima che venga letta come label, parametro Brody o nodo del grafo.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza con audit assiomatico su baseline note; la domanda non e' \"quanto vale q\", ma se q esaurisce il ponte.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo non coincide con un singolo scalare di crossover. Se coincide, il bridge Lab e' re-discovery di Brody/Berry-Robnik; se diverge, il contenuto Lab e' nella relazione tra geometria locale e scalare classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare nodi ponte come righe fisiche candidate oltre la classificazione GUE/Poisson; non-possibile = rivendicare un nuovo crossover se i nodi ponte sono solo Brody/Berry-Robnik rietichettato.\n- **Proiezione**: stimo Brody q e peso GUE di una mistura Poisson/GUE-surmise per ciascuna delle 13 righe gia' classificate dal grafo 18:55.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **YSN DeltaLink**: il DeltaLink usato e' `crossover classico / grafo Lab`: la sorpresa cercata e' il disaccordo, non la conferma dei nodi ponte.\n- **Cornelius gene**: `Classical_Audit_Gate`: \"Un ponte Lab sopravvive solo dopo il lettore classico piu vicino.\" Operatori: FITTA scalare noto; ALLINEA righe; ISOLA residuo.\n- **KSAR step**: perturbazione = feedback falsifier L5; focalizzazione = una sola domanda, \"i bridge collassano su Brody/Berry-Robnik?\"; proiezione = audit row-aligned sulle 13 righe.\n- **PVI attack**: un revisore esterno puo' dire che `third_included_candidate` e' solo un nome Lab per un crossover Brody. Il test attacca esattamente quel presupposto.\n- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate.\n- **CE-none:tools/data/agent_field_live.md+tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md/2026-05-15T19:07Z**: nessuna voce `CE-*` concreta e' presente nel campo letto; usati adapter YSN/Cornelius/KSAR documentati, senza inventare archivio enzimi.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson e verifica se il confine come terzo incluso e' nuovo rispetto ai crossover classici.\n- `not_drift`: non usa il report Sturmian bloccato, non misura V_c, non usa phi/silver/bronze; il gate 18:55 e' usato come denominatore row-aligned da auditare, non come autorita' conclusiva.\n\n## Re-discovery audit\n- **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.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: `numeri_primi:cycle_3` e' sia graph bridge sia intermedio classico (`brody_q=0.465`, `w_GUE=0.275`). Su questa riga il Lab non aggiunge fenomeno oltre il fatto che lo stesso campione e' ponte in due lettori.\n- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like.\n- **Cosa limita il claim Lab**: quattro righe sono classic-only intermediate (`zeta_zeros`, `random_matrix`, `cellular_automata`, `brownian_motion`) senza diventare terzo incluso nel grafo. Quindi il parametro classico non basta, ma nemmeno il grafo sostituisce il baseline classico.\n- **Risultante audit**: il boundary operativo e' una relazione a due lettori: scalar crossover + posizione nel grafo. Uno dei due da solo perde informazione.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro 8/5, il terzo incluso operativo non e' riducibile a Brody q o a una mistura Poisson/GUE-surmise; il residuo vive nel disaccordo row-aligned tra scalare classico e grafo osservabile.\n\n## Question\nI nodi ponte del grafo 18:55 sono re-discovery di un crossover classico, oppure producono una distinzione residua?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra caos quantistico repulsivo e indipendenza/localizzazione Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: fit Brody e mistura Poisson/GUE-surmise sulle stesse righe gia' lette dal grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: negli spettri finiti, una finestra non e' boundary perche' ha q intermedio; e' boundary quando q intermedio e posizione multi-feature del grafo vengono confrontati e il residuo resta nominabile.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: su finestre energetiche sperimentali, calcolare q Brody, peso mistura e kNN multi-feature; separare bridge coincidenti, graph-only e classic-only.\n- **Se fallisce**: se su dati fisici indipendenti graph-only e classic-only spariscono, il gate Lab si riduce a baseline classico e il terzo incluso non trasferisce.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`.\n- **Input graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Denominatore**: 13 righe row-aligned dal perimetro BOUNDARY, 8 GUE e 5 Poisson.\n- **Fit Brody**: grid likelihood su q in [0,1], spacings normalizzati a media 1.\n- **Fit Berry-Robnik-like**: griglia su peso GUE in mistura CDF `w*GUE_surmise + (1-w)*Poisson`, selezionata per KS minimo.\n- **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.\n\n## Results\n| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | KS | audit_state |\n|---|---|---|---:|---:|---:|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | class_interior | 0.090 | 0.070 | 0.428636 | endpoint_like |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.268279 | endpoint_like |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | third_included_candidate | 0.465 | 0.275 | 0.148459 | classic_and_graph_bridge |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | cut_edge | 1.000 | 0.530 | 0.133555 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.998064 | endpoint_like |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.060129 | endpoint_like |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | cut_edge | 0.975 | 0.475 | 0.119491 | classic_only_intermediate |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | class_interior | 1.000 | 0.435 | 0.416708 | classic_only_intermediate |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.079806 | endpoint_like |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | cut_edge | 0.205 | 0.250 | 0.026002 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza essere terzo incluso nel grafo: `zeta_zeros:cycle_4`, `random_matrix:cycle_7`, `cellular_automata:cycle_8`, `brownian_motion:cycle_12`.\n5. Inferito: il terzo incluso non e' uno scalare di crossover. E' una discrepanza controllata fra lettore classico e posizione multi-osservabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary trasferisce come audit a due lettori. Brody/Berry-Robnik-like e grafo misurano aspetti diversi dello stesso confine; nessuno dei due chiude il terzo incluso da solo.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: parametro classico di crossover; nodo ponte del grafo Lab.\n- **Singolare**: riga di dominio row-aligned prima della classificazione.\n- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = costruire un gate fisico che richiede doppia lettura prima di chiamare boundary; non-possibile = promuovere il grafo 18:55 come scoperta autonoma senza baseline classico.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script crea un audit riusabile per separare re-discovery classica, residuo Lab e endpoint-like in ogni perimetro GUE/Poisson row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione viva del campo impone il perimetro BOUNDARY 8/5.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1904.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1602: "text": "| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | K" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1978: "findings": "1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono qu", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1980: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2029: "findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili on", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2031: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2067: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2080: "findings": "1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la c", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2082: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2118: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2131: "findings": "1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2133: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2182: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2184: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2235: "content_full": "# Agent Report - Semi-real Boundary Transfer Gate\n**Date**: 2026-05-09 15:16\n**Piano**: 108\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - supporto ordine/null trasferisce su 11/13, il blank beta non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate `coherent/null/beta` del BOUNDARY sintetico trasferisce sul perimetro semi-reale base; observable=one-sided canonical observables, stable counts ai poli, endpoint distance e ambiguous beta; operator=`exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`; generator=13 righe `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500` ricostruite da `dnd_autoricerca`; denominator=13 righe base BOUNDARY, 8 GUE-like e 5 Poisson-like, beta layers 0.0..1.0, 12 replicates, 24 shuffle baselines; non_possible=dichiarare beta 0.3 coordinata universale o transfer completo quando 2/13 righe cadono; not_tested=nuovi domini, nuovi spettri, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine semi-reale non rifiuta il gate; rifiuta la sua simmetria sintetica. Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2388: "content_full": "# Agent Report - Residual Boundary Closure\n**Date**: 2026-05-09 14:37\n**Piano**: 105\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER on base BOUNDARY perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:2400: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/preflight/safe_agent_field_B_20260515_1647.md:50:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/seme_backup_b2_20260516_120521.json:3: "new_direzione": "Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici.", tools/data/reports/report_20260306_0341.md:28:- percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/reports/report_20260306_0341.md:29:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/preflight/preflight_20260516_0330.json:36: "claim": "`percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`).", tools/data/notte_20260327_0330.md:12: percolation_cp_0.34229600726639825: r=0.7857142857142856, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260327_0330.md:13: percolation_cp_0.831925673522525: r=0.9963689179375455, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260327_0330.md:31: percolation_var_0.65: r=0.997737556561086, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.45347668815741615) tools/data/notte_20260327_0330.md:71: -> percolation_cp_0.831925673522525: ['spacing_gue', 'convergenza_triviale'] tools/data/notte_20260327_0330.md:80: Domini GUE: collatz_cp, ising_2d_cp_-0.3178017009693843, ising_2d_cp_0.3248839750133819, percolation_cp_0.34229600726639825, percolation_cp_0.831925673522525, cellular_automata_cp_182, ising_2d_var_0.1, ising_2d_var_-0.1, cellular_automata_var_30 tools/data/notte_20260327_0330.md:81: Domini Poisson: brownian_motion_cp_0.1217926516506662, brownian_motion_cp_0.9281113282142441, percolation_var_0.65 tools/data/preflight/agent_field_safe_mode_smoke_20260515_1535.md:50:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:10: "evidence": "Nei dati visibili solo 1 riga e' `stable_graph_bridge+classic_and_graph_bridge`; 3 righe sono `stable_graph_bridge+graph_only_bridge` e quindi non restano auditabili dal baseline classico. Se il criterio operativo richiede due lettori, il residuo Lab non puo' essere contato insieme al boundary a due lettori senza dichiarare un cambio di scope.", tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:11: "suggestion": "Nel prossimo ciclo separare esplicitamente `two_reader_boundary_confirmed = 1` da `graph_only_residue = 3`; se le tre righe graph-only sono claim Lab-specific, dichiarare che il nodo regressivo corregge il contratto da `due lettori` a `frequenza grafica + audit dichiarato`, non a `audit positivo`." tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:16: "claim": "Cosa resta Lab-specific: `percolation`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` sono `stable_graph_bridge+graph_only_bridge`, tutte 27/27. Il baseline classico le legge endpoint-like, il grafo le legge confine stabile.", tools/data/reports/falsifier_20260515_1915.json:18: "suggestion": "Aggiungere un audit di re-discovery per la parte grafica: stabilita' kNN, hub/bridge persistence, silhouette/cluster boundary stability o percolation-on-graph; poi distinguere cosa e' crossover spettrale noto e cosa e' artefatto/classificazione grafica." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:21: - 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`). tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:24: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. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:481:- percolation; tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/agent_field_live.md:1117:3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro La 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/preflight/safe_agent_field_B_20260515_140349.md:50:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/preflight/filtered_field_preview_B_20260515_133909.md:203:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/reports/agent_20260516_0820.md:28:- **Separazione richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 2 all-size rows`; `graph_only_residue = 0`; `classic_only_residue = righe intermedie senza pass graph/null`; `graph_baseline_audit = kNN perturbation + label shuffle + position shift`. tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:467:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_selector_matrix_20260515_1659.md:1082:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:467:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1620.md:1083:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/reports/report_20260331_1809.md:28:- percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like tools/data/preflight/latest.json:36: "claim": "`percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`).", tools/data/preflight/safe_agent_field_B_20260515_152853.md:50:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1393: "findings": "1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono qu", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1395: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1444: "findings": "1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili on", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1446: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1482: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1495: "findings": "1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la c", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1497: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1533: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1546: "findings": "1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1548: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1597: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1599: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1650: "content_full": "# Agent Report - Semi-real Boundary Transfer Gate\n**Date**: 2026-05-09 15:16\n**Piano**: 108\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - supporto ordine/null trasferisce su 11/13, il blank beta non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate `coherent/null/beta` del BOUNDARY sintetico trasferisce sul perimetro semi-reale base; observable=one-sided canonical observables, stable counts ai poli, endpoint distance e ambiguous beta; operator=`exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`; generator=13 righe `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500` ricostruite da `dnd_autoricerca`; denominator=13 righe base BOUNDARY, 8 GUE-like e 5 Poisson-like, beta layers 0.0..1.0, 12 replicates, 24 shuffle baselines; non_possible=dichiarare beta 0.3 coordinata universale o transfer completo quando 2/13 righe cadono; not_tested=nuovi domini, nuovi spettri, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine semi-reale non rifiuta il gate; rifiuta la sua simmetria sintetica. Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1803: "content_full": "# Agent Report - Residual Boundary Closure\n**Date**: 2026-05-09 14:37\n**Piano**: 105\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER on base BOUNDARY perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1815: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1854: "content_full": "# Agent Report - Blank Pair Null Transfer\n**Date**: 2026-05-09 14:27\n**Piano**: 104\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONFIRMED TRANSFER on blank-pair test\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=il blank-pair test decide se due righe BOUNDARY senza null entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + prescan row-aligned; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `zeta_zeros` e `pendolo_doppio`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare complete `zeta_zeros` con soli 199 gap o dichiarare cambio classe su `pendolo_doppio`; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuova legge GUE/Poisson, chiusura QxG.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank non e' vuoto del dominio; e' mancanza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo decide senza cambiare classe.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = stessa riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non classifica GUE o Poisson; filtra quali righe hanno denominatore sufficiente.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, grafo row-aligned. Entrano per separare osservabile locale, null e transfer senza nuovo fit.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank row -> null availability -> transfer`.\n- **Proto-ipotesi**: un blank BOUNDARY diventa transfer quando possiede un null row-aligned leggibile; la classe sorgente resta controllo, non risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasferire il gate a righe ex-blank con null disponibile; non-possibile = usare la stessa misura per chiamare `zeta_zeros` complete o `pendolo_doppio` cambio classe.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e reinnestarlo nel prescan `boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\n## Question\nIl null row-aligned per una coppia blank GUE/Poisson decide `blank -> transfers`, `blank -> falls` o `blank remains blank`?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091430`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura disponibilita e comportamento del null, non rifitta `V_c`; `zeta_zeros` resta contaminated per massa debole; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson con ordering dependence forte.\n\n## Results\n\nBlank-pair audit:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| zeta_zeros | 199 | 0.615009 | 0.641885 | -2.310593 | GUE -> GUE | false | transfer contaminato |\n| pendolo_doppio | 5008 | 0.386104 | 0.292437 | 27.919656 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n\nPrescan dopo innesto del null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 10 |\n| blank | 3 |\n| falls | 0 |\n| complete | 6 |\n| contaminated | 4 |\n| absent | 3 |\n\nBlank residui: `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank-pair test trasforma entrambe le righe da blank a transfers.** `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` hanno null row-aligned leggibile e quindi non restano blank.\n2. **Verificato: il transfer non cambia la classe.** `zeta_zeros` resta GUE -> GUE; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson.\n3. **Verificato: `zeta_zeros` non e' complete.** Ha solo 199 gap, sotto soglia 500, quindi entra come `contaminated/transfers` con excluded mass 0.602.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` e' complete e ordering-dependent.** Ha 5008 gap, z=27.919656, class_change=false; non diventa una classe nuova.\n5. **Verificato: il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer.** Restano 3 blank e nessun fall.\n\n## Verdict\n**CONFIRMED TRANSFER**.\n\nIl blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\nQuesto non chiude QxG, non dichiara una nuova legge GUE/Poisson e non rifitta `V_c`. Il risultato decide il denominatore: quando il null row-aligned esiste, il blank diventa transfer; quando manca, resta blank.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga domain/window prima della decisione del gate.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il passaggio; la classe GUE/Poisson non viene riscritta.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile restringere il contro-perimetro BOUNDARY a 3 blank residui; qui diventa non-possibile trattare `zeta_zeros` come complete o `pendolo_doppio` come cambio classe.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa BOUNDARY non e' un fit `V_c`: e' costruire o recuperare null row-aligned per `string_vibration`, `reaction_diffusion` e `logistica_biforcazione_var_3.5699`. Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base e per i due null innestati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 10/13 transfer, 3/13 blank, 0/13 falls.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `zeta_zeros` contaminato per `n_gaps=199`; `pendolo_doppio` complete ma non cambio classe.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore, non teorema RMT.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer ex-blank con null; non-possibile = claim su blank residui senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains zeta_zeros pendolo_doppio --n-shuffle 1000 --seed 202605091430 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.verify.json`.\n- Compare: gli output temporanei combaciano con gli artefatti depositati, ignorando solo `generated_at` nel null audit.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1427.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1903: "findings": "1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` han", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1905: "content_full": "# Agent Report - Boundary Denominator Prescan\n**Date**: 2026-05-09 14:09\n**Piano**: 103\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: PARTIAL TRANSFER with structural blank counter-perimeter\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`denominator_state`, `excluded_mass`, `spacing_r`, `shuffle_r_statistic`, `transfer`] - osservabili domain-native per il gate boundary, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=`denominator_state` puo' trasferire oltre `V_c` solo dove la riga domain/window ha osservabile definito e null/surrogate row-aligned; observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim.\n- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste.\n- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer.\n\n## Contaminazione cognitiva\n- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`.\n- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale.\n- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro.\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like.\n- Stati:\n - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`.\n - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`).\n - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente.\n - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run.\n- Transfer:\n - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente.\n - `blank`: osservabile locale presente ma null assente.\n - `falls`: osservabile assente o null rotto.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 8 |\n| blank | 5 |\n| falls | 0 |\n| complete | 5 |\n| contaminated | 3 |\n| absent | 5 |\n\nTabella prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto.\n3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata.\n4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga.\n5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico.\n\n## Verdict\n**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson.\n\nNel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned.\n\nIl gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile.\n- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre\" o \"solo\" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent.\n- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator.\n- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella.\n- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md`\n", tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:468:- percolation; tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1616.md:1088:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/seme.json:427: "direzione": "Usare il null-cost label-count-preserving come gate del confine 8 GUE / 5 Poisson: testare se i residui graph-only (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro prima di proporre ritorni fisici.", tools/data/notte_20260309_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0384615384615385, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.42620322149073625) tools/data/notte_20260309_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.3790650406504066, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4591904379007532) tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:469:- percolation; tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:1084:2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non tools/data/notte_20260402_0330.md:27: percolation_cp_0.3688634741499579: r=0.6949152542372881, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260402_0330.md:28: percolation_cp_0.8740825474500551: r=0.923076923076923, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260402_0330.md:45: percolation_var_0.55: r=0.7543859649122806, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.41299868689639513) [NULL:non-disc] tools/data/notte_20260402_0330.md:92: -> percolation_cp_0.8740825474500551: ['spacing_gue', 'struttura_dnd_piena'] tools/data/notte_20260402_0330.md:105: Domini GUE: numeri_primi_cp_100, numeri_primi_cp_50000, collatz_cp, ising_2d_cp_-0.3712031488689398, ising_2d_cp_0.47729231017254603, percolation_cp_0.3688634741499579, percolation_cp_0.8740825474500551, cellular_automata_cp_150, numeri_primi_var_100000 tools/data/notte_20260402_0330.md:106: Domini Poisson: logistica_biforcazione_cp_3.57, logistica_biforcazione_cp_3.968, logistica_biforcazione_cp_3.64, brownian_motion_cp_0.11504351980504385, brownian_motion_cp_0.8057291190852911, percolation_var_0.55, coupled_oscillators_var_50, brownian_motion_var_0.5 tools/data/notte_20260314_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0434782608695652, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4194344351492288) tools/data/notte_20260314_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.44823047252566145) tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json:1103: "graph_only_residue": 0, tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json:1104: "graph_only_rows": [], tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0720.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - nessuna riga graph-only supera la soglia preregistrata; `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` restano `positive_lift_unthresholded`, non residui thresholded.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1140.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - Sul perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, con 27 letture graph-reader perturbate, il confine a due lettori resta una sola riga: `numeri_primi:cycle_3` con `27/27` bridge graph stabile e audit classico `classic_and_graph_bridge`. Tre righe sono residuo `graph_only` stabile (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion`) e due righe sono classiche intermedie senza bridge stabile (`brownian_motion`, `cellular_automata`). Il terzo incluso operativo non coincide con tutti gli intermedi classici.", tools/data/notte_20260308_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=0.816358024691358, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4515939359855778) tools/data/notte_20260308_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.1276595744680853, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.39640179313546897) tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:337: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:338: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:684: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:685: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:1020: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:1021: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:1358: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json:1359: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json:340: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json:341: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json:685: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json:686: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json:192: "row": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json:216: "domain_window": "percolation:cycle_9" tools/data/notte_20260310_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.46061899071128326) tools/data/notte_20260310_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.0454545454545456, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4791755206389135) tools/data/autoricerca_journal.json:150: "dominio": "percolation", tools/data/autoricerca_journal.json:429: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:451: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:678: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:699: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:926: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:947: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:1174: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:1195: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:1422: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:1443: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:1670: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:1691: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:1918: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:1939: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:2166: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:2187: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:2414: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:2435: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:2662: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:2683: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:2910: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:2931: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:3158: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:3179: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:3406: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:3428: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:3656: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:3677: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:3904: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:3925: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:4152: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:4174: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:4401: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:4422: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:4632: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:4653: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:4880: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:4901: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:5128: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:5149: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:5376: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:5397: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:5624: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:5645: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:5873: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:5894: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:6121: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:6142: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:6346: "dominio": "percolation_cp_0.3048827772508223", tools/data/autoricerca_journal.json:6367: "dominio": "percolation_cp_0.8107442354652781", tools/data/autoricerca_journal.json:6676: "dominio": "percolation_cp_0.33879710599589613", tools/data/autoricerca_journal.json:6698: "dominio": "percolation_cp_0.8987621995814573", tools/data/autoricerca_journal.json:6843: "dominio": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/autoricerca_journal.json:7026: "dominio": "percolation_cp_0.3034086711489568", tools/data/autoricerca_journal.json:7047: "dominio": "percolation_cp_0.8397168647434718", tools/data/autoricerca_journal.json:7356: "dominio": "percolation_cp_0.34229600726639825", tools/data/autoricerca_journal.json:7377: "dominio": "percolation_cp_0.831925673522525", tools/data/autoricerca_journal.json:7484: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:7686: "dominio": "percolation_cp_0.33766224009941354", tools/data/autoricerca_journal.json:7707: "dominio": "percolation_cp_0.8820369977270884", tools/data/autoricerca_journal.json:8122: "dominio": "percolation_cp_0.37804273882301154", tools/data/autoricerca_journal.json:8144: "dominio": "percolation_cp_0.8589741112320333", tools/data/autoricerca_journal.json:8559: "dominio": "percolation_cp_0.37948306996505765", tools/data/autoricerca_journal.json:8580: "dominio": "percolation_cp_0.8262244331338678", tools/data/autoricerca_journal.json:8687: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:8986: "dominio": "percolation_cp_0.3346796213807732", tools/data/autoricerca_journal.json:9008: "dominio": "percolation_cp_0.8762349717424142", tools/data/autoricerca_journal.json:9380: "dominio": "percolation_cp_0.30242865227209575", tools/data/autoricerca_journal.json:9402: "dominio": "percolation_cp_0.8132922606103345", tools/data/autoricerca_journal.json:9516: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:9799: "dominio": "percolation_cp_0.3791475515293742", tools/data/autoricerca_journal.json:9821: "dominio": "percolation_cp_0.8403996160580126", tools/data/autoricerca_journal.json:10263: "dominio": "percolation_cp_0.3688634741499579", tools/data/autoricerca_journal.json:10285: "dominio": "percolation_cp_0.8740825474500551", tools/data/autoricerca_journal.json:10330: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:10726: "dominio": "percolation_cp_0.3670112144928183", tools/data/autoricerca_journal.json:10748: "dominio": "percolation_cp_0.856795526928155", tools/data/autoricerca_journal.json:10839: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:11172: "dominio": "percolation_cp_0.3095397094752976", tools/data/autoricerca_journal.json:11194: "dominio": "percolation_cp_0.835629224700939", tools/data/autoricerca_journal.json:11307: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/autoricerca_journal.json:11664: "dominio": "percolation_cp_0.3149866379633207", tools/data/autoricerca_journal.json:11686: "dominio": "percolation_cp_0.8656170909738945", tools/data/autoricerca_journal.json:11775: "dominio": "percolation_var_0.65", tools/data/autoricerca_journal.json:11798: "dominio": "percolation_var_0.55", tools/data/notte_20260318_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.04, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4547791897708293) tools/data/notte_20260318_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.0416666666666667, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.40597402614552264) tools/data/notte_20260323_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.45592478441584805) tools/data/notte_20260323_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.04, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4752713133131334) tools/data/notte_20260319_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0416666666666667, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.42776762684503483) tools/data/notte_20260319_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=0.9583333333333335, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4849181304650346) tools/data/lab_graph.json:1301: "content_full": "# Agent Report - Prime Bridge Label Null Audit\n**Date**: 2026-05-16 11:48\n**Piano**: 133\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, il candidato `numeri_primi:cycle_3` resta bridge graph osservato in `27/27` letture, con audit classico `classic_and_graph_bridge`; ma il null label-count-preserving ricostruisce lo stesso `27/27` in `253/512` permutazioni (`raw_p=0.494140625`, Wilson 95% `[0.451039270, 0.537329250]`). Il candidato non diventa ritorno fisico: la posizione a due lettori resta troppo ricostruibile dalla geometria delle etichette 8/5.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate\nobservables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, any_row_stable_27_under_null, classical_audit_state, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight]\n**observable_contract**: claim=`numeri_primi:cycle_3` diventa ritorno fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente permutando solo le label GUE/Poisson; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal reader 11:40, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare `numeri_primi:cycle_3` ritorno fisico se il null ricostruisce spesso `27/27`; not_tested=nuovi spettri, nuovo Hamiltoniano fisico, validita analitica delle label sorgente, scaling asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo della conoscenza come lettore.\n- **Dipolo / punto-zero**: nome fisico del candidato / geometria etichettata. Punto-zero: la stessa riga `numeri_primi:cycle_3` prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor.\n- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il bordo vive solo dove il nome fisico costa piu del null di etichetta.\n- **Operatori laterali scelti**: graph curvature, label-count-preserving null, audit classico Brody/Berry-Robnik.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata per reiterare il kernel del ciclo 11:40 senza cambiare denominatore; CE-0117/Cascata usata per far cadere il candidato nel null prima della promozione.\n- **Proto-ipotesi**: un bridge a due lettori non diventa fisico perche resta stabile; diventa fisico solo se la stabilita ha costo sotto null che preservano il perimetro.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `numeri_primi:cycle_3` come candidato nominale del grafo 13-righe; non-possibile = promuoverlo come ritorno fisico quando il null ricostruisce `27/27` in circa meta dei trial.\n- **Proiezione**: rieseguo il reader 11:40, tengo fisse le feature delle 13 righe, permuto solo le label preservando `8/5`, e conto quante volte il target raggiunge l'osservato.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = statistiche prime dentro il confine GUE/Poisson; matematica M = null di etichetta su grafo kNN perturbato; fisico B = ritorno verso un null prime-specific. Il ritorno B resta domanda, non avanzamento.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento attacca direttamente il perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson` e il candidato emerso dal ciclo 11:40.\n- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o Anderson; il denominatore atomico resta 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n- `seed_residue`: restano non testati nuovi domini fisici, source-label validation analitica e scaling asintotico.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Brody crossover, Berry-Robnik mixture, Rosenzweig-Porter crossover, kNN label stability, cluster-boundary stability.\n- **Cosa assorbe il baseline**: una riga intermedia puo apparire bridge quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo.\n- **Cosa resta Lab-specific**: audit null-first del candidato a due lettori sullo stesso denominatore 8/5.\n- `two_reader_boundary_confirmed`: osservato `numeri_primi:cycle_3`, ma non promosso dopo null.\n- `graph_only_residue`: non sommato al boundary; nel rerun pulito restano `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` come `27/27` graph-only, mentre il residuo graph-only precedente non e usato come autorita.\n- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope.\n- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null su kNN graph perturbato.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, `numeri_primi:cycle_3` e' un candidato fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5.\n\n## Question\nIl bridge prime a due lettori costa informazione fisica, oppure il grafo lo ricrea quando cambiano solo le label del perimetro?\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json --null-trials 512`.\n- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- **Classical audit**: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture.\n- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`.\n- **Non misurato**: nuovi autovalori, Cramer null, raw prime gaps alternativi, unfolding fisico, limite asintotico.\n\n## Results\n| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| `numeri_primi:cycle_3` target hits | 27/27 | 253/512 | 0.494140625 | 0.495126706 | [0.451039270, 0.537329250] | il null ricostruisce spesso il target pieno |\n| any row stable 27/27 under null | n/a | 508/512 | 0.992187500 | n/a | n/a | il grafo genera stabilita piena sotto label permutate |\n\n| target label in null | target 27/27 hits |\n|---|---:|\n| GUE | 141 |\n| Poisson | 112 |\n\n| target hit count under null | trials |\n|---:|---:|\n| 0 | 36 |\n| 9 | 72 |\n| 18 | 38 |\n| 21 | 35 |\n| 24 | 24 |\n| 27 | 253 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il target osservato e' pieno (`27/27`) e resta `classic_and_graph_bridge` nel lettore classico.\n2. Verificato: il null ricostruisce `target_hits=27` in `253/512` trial; il valore osservato non e raro sotto permutazione delle label.\n3. Verificato: la ricostruzione non dipende dal target lasciato GUE: `141` hit pieni quando il target nullo e GUE, `112` quando e Poisson.\n4. Verificato: almeno una riga qualsiasi raggiunge `27/27` in `508/512` trial null; la stabilita graph-only e' un residuo del lettore, non evidenza fisica.\n5. Inferito dal perimetro: il nome `numeri_primi` non passa ancora dal grafo alla fisica; serve un null prime-specific che rompa ordine aritmetico senza usare label cross-dominio.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT.\n\nIl candidato `numeri_primi:cycle_3` resta il miglior nome operativo del bordo a due lettori, ma il suo `27/27` non ha costo sufficiente sotto null di etichetta. Il terzo incluso operativo resta proprieta del grafo 13-righe finche un null fisico row-local sui primi non separa ordine aritmetico e geometria GUE/Poisson.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: bridge osservato pieno / ricostruzione piena sotto null.\n- **Singolare**: riga `numeri_primi:cycle_3` prima della label e prima del nome fisico.\n- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso target.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare il target come candidato da stressare; non-possibile = promuoverlo come ritorno fisico dal solo graph-reader.\n\n## Consecutio\nCostruire un null prime-specific row-local sul target: preservare distribuzione dei gap e lunghezza finestra, rompere ordine aritmetico/log-temporale, e rieseguire il reader senza permutare label globali. Se il target resta `27/27` contro quel null, il ritorno fisico riapre; se cade, il candidato si chiude come artefatto del grafo 13-righe.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` diventa gate riusabile: nessun candidato two-reader puo passare a ritorno fisico senza costo contro label-count-preserving null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json`.\n- Primo artefatto 11:48 incoerente: target ricalcolato `18/27` contro baseline 11:40 `27/27`. Rerun baseline nello stesso ambiente ha riprodotto `27/27`; il file finale e stato sovrascritto con run pulito. La dissonanza resta telemetria: i residui graph-only non vengono usati come autorita.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1148.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1352: "content_full": "# Agent Report - Anderson Comparable Null Audit\n**Date**: 2026-05-16 11:35\n**Piano**: 132\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Sullo stesso perimetro compatto Anderson, stesso observable e stesso `N=512`, il null endpoint-preserving ricostruisce il conteggio osservato in `36/512` trial (`raw_p=0.070312500`, Wilson 95% `[0.051218024, 0.095806720]`), mentre il full feature-scramble lo ricostruisce in `272/512` (`raw_p=0.531250000`, Wilson 95% `[0.487953078, 0.574081486]`). Il confronto L2 e' chiuso come unita' comparabile; il boundary fisico non si promuove perche' `W=20` resta rinominato dal null endpoint-preserving in `54/512` trial.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, two_reader_all_sizes, raw_p, add_one_p, wilson_95]\n**observable_contract**: claim=i null sono confrontabili solo se condividono observable, perimetro righe e N; observable=conteggio cross-size di righe `stable_graph_bridge+classical_intermediate`; operator=righe compatte Anderson 3D dal run 11:17 classificate dallo stesso reader kNN/classico; generator=stesse righe sorgente, due operatori null che differiscono solo per struttura preservata; denominator=`512` trial per null su 11 righe per size; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con conteggio cross-size >= osservato; non_possible=chiamare un null piu' restrittivo se perimetro o N cambiano; not_tested=raw multi-seed reader, nuovi Hamiltoniani, `L>=7`, perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY + feedback falsifier L2 sui null comparabili.\n- **Dipolo / punto-zero**: null permissivo / null fisico. Punto-zero: la stessa riga disorder prima della nominazione e prima della scelta del null.\n- **Piano superiore**: topologia del bordo row-aligned; il bordo vive solo se l'operatore nullo non puo' ricostruire la stessa molteplicita' nello stesso spazio di lettura.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph rewiring, candidate-only shuffle.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione del kernel 11:24 sullo stesso spazio; CE-0117/Cascata applicata come vincolo: il risultato del falsifier entra nel seme operativo del ciclo e corregge il nodo regressivo, non il claim.\n- **Proto-ipotesi**: la restrittivita' di un null non e' proprieta' del nome del null; e' proprieta' misurabile solo a perimetro, observable e N fissati.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = distinguere quantitativamente full-scramble ed endpoint-preserving sul perimetro compatto; non-possibile = promuovere `W=20` finche' il null endpoint-preserving lo rinomina con frequenza non-zero.\n- **Proiezione**: rieseguo entrambi i null su `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`, usando le stesse righe compatte e `512` trial ciascuno.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = Anderson 3D mobility edge; matematica M = confronto omogeneo di operatori null; fisico B = criterio di costo per decidere se lanciare large-L. Il ritorno fisico resta vincolo, non scoperta.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `deliberate_counter_perimeter`\n- `why`: resta su Anderson per chiudere il check obbligatorio del falsifier 11:24: stessi null, stesso perimetro, stesso N e stessa observable prima di interpretare restrittivita'.\n- `not_drift`: non usa Sturmian, phi, V_c o fit locali; attacca il nodo regressivo `null_first -> candidate_name -> physical_return` emerso dentro il frame BOUNDARY cross-dominio.\n- `return_criterion`: tornare al perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson quando il contratto dei null comparabili e' stabilizzato; oppure chiudere Anderson se anche il raw-reader endpoint-preserving rinomina `W=20`.\n- `seed_residue`: restano non testati il perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson, raw multi-seed Anderson e `L>=7`.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' corregge il confronto non omogeneo segnalato dal falsifier, senza promuovere un nuovo candidato.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Anderson localization, mobility edge 3D, crossover Wigner-Dyson/Poisson, Brody interpolation, finite-size scaling.\n- **Cosa assorbe il baseline**: righe intermedie vicino alla transizione, dipendenza da size piccole, sensibilita' a feature compatte.\n- **Cosa resta Lab-specific**: contratto null-first comparabile con due operatori null sullo stesso observable row-aligned.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=2` nel perimetro compatto; `graph_only_residue` non sommato; `scope_change_declared=Anderson_compact_null_comparison`; `graph_baseline_audit=kNN stability / row-feature rewiring`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro compatto Anderson, il confronto tra null e' interpretabile solo se full feature-scramble ed endpoint-preserving candidate-only misurano lo stesso conteggio cross-size con lo stesso numero di trial.\n\n## Question\nLa riduzione osservata nel null endpoint-preserving era effetto del null o effetto del cambio di perimetro?\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py --out tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json --null-trials 512`.\n- **Source**: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`.\n- **Perimetro**: righe compatte mediane del run 11:17, `L=5,6`, 11 disorder rows per size.\n- **Observed observable**: intersezione cross-size di righe `stable_graph_bridge+classical_intermediate`.\n- **Null A**: endpoint-preserving candidate-only; conserva poli metallic/localized e permuta feature solo fra righe `mobility_candidate`.\n- **Null B**: full feature-scramble; permuta feature su tutte le righe compatte della size.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`; Wilson 95% riportato sul count binomiale `k/N`.\n- **Non testato**: non misura nuovi autovalori, raw multi-seed reader, exponent critico o large-L.\n\n## Results\n| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | max null | mean null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---|\n| endpoint-preserving candidate-only | 2 | 36/512 | 0.070312500 | 0.072124756 | [0.051218024, 0.095806720] | 2 | 0.533203125 | riduce la ricostruzione ma non azzera |\n| full feature-scramble | 2 | 272/512 | 0.531250000 | 0.532163743 | [0.487953078, 0.574081486] | 4 | 1.623046875 | ricostruisce spesso il conteggio |\n| difference full - endpoint | n/a | n/a | 0.460937500 | n/a | [0.412369646, 0.509505354] | n/a | n/a | differenza comparabile nello stesso perimetro |\n\n| W row | endpoint-preserving named hits | full-scramble named hits | lettura |\n|---:|---:|---:|---|\n| 16.00 | 33/512 | 117/512 | riga osservata ricostruibile |\n| 20.00 | 54/512 | 116/512 | candidato non-zero nel null fisico |\n| 16.50 | 37/512 | 112/512 | intermittente nel deposito, ricostruibile |\n\n| size | observed compact two-reader rows |\n|---:|---|\n| L=5 | `W=16.00`, `W=20.00` |\n| L=6 | `W=16.00`, `W=16.50`, `W=20.00` |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: sullo stesso perimetro e con lo stesso `N=512`, endpoint-preserving ricostruisce meno del full feature-scramble: `36/512` contro `272/512`.\n2. Verificato: gli intervalli binomiali non si sovrappongono; la differenza `raw_p_full - raw_p_endpoint = 0.460937500` ha intervallo approssimato `[0.412369646, 0.509505354]`.\n3. Verificato: il risultato L2 precedente non era formulabile come confronto; ora lo e', ma solo nel perimetro compatto.\n4. Verificato: `W=20` non e' zero sotto endpoint-preserving: `54/512` rinomine cross-size.\n5. Inferito dal perimetro: il null endpoint-preserving e' un filtro piu' duro, non una prova fisica del boundary.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl nodo regressivo L2 e' chiuso: a parita' di perimetro, observable e N, il null endpoint-preserving e' piu' restrittivo del full feature-scramble. La promozione fisica resta bloccata perche' il candidato `W=20` sopravvive come rinomina non-zero nel null che preserva i poli.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: differenza comparabile fra null; rinomina non-zero del candidato.\n- **Singolare**: riga disorder prima del nome e prima del null.\n- **Invariante di passaggio**: stesso observable, stesso perimetro, stesso N.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare endpoint-preserving come pre-filtro di costo; non-possibile = pagare large-L per salvare `W=20` prima del raw-reader null.\n\n## Consecutio\nRipetere l'endpoint-preserving sul raw multi-seed reader del ciclo 11:17, non sulle mediane compatte. Se `W=20` resta rinominato, Anderson si chiude come proprieta' del lettore. Se va a zero, allora il costo `L>=7` diventa giustificato.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py` diventa strumento riusabile per confrontare null solo dopo allineamento di perimetro, observable e N.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; BOUNDARY seguito come contro-perimetro regressivo per obbligo falsifier.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1135.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1403: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Two-Reader Boundary Null\n**Date**: 2026-05-16 11:17\n**Piano**: 131\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Anderson 3D produce una riga cross-size a due lettori (`W=20.00`), ma il feature-scramble null ricostruisce almeno lo stesso conteggio in `112/128` trial (`raw_p=0.875000000`, `add_one_p=0.875968992`). Il boundary trasferisce come candidato operativo sul dominio, non come terzo incluso fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state, raw_p, add_one_p]\n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY a due lettori trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson e' `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le size e batte il feature-scramble null; observable=`two_reader_all_sizes` unito a `graph_bridge_frequency`, adjacent ratio, Brody q, mixture Wigner/Poisson, IPR, entropy; operator=Hamiltoniana Anderson 3D con disorder sweep, seed perturbation e kNN reader; generator=`H=sum_i eps_i |i>M->B**: fisico A = crossover RP GUE/Poisson bloccato dal ciclo 11:11; matematica M = gate a due lettori con trasporto per size e null; fisico B = Anderson 3D mobility edge. Il ritorno fisico resta candidato non promosso.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: segue la direzione valutatore: porta il gate endpoint/two-reader fuori da RP verso Anderson 3D, dominio fisico indipendente con transizione metallico/localizzato.\n- `not_drift`: non torna a phi/Sturmian, V_c, fit locali o aumento griglia RP; usa il deposito 11:11 solo come contratto operativo da falsificare fuori dominio.\n- `seed_residue`: restano non testati il perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson e spettri fisici reali.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' attacca il nodo lasciato aperto dal valutatore: trasferibilita' cross-dominio del boundary.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Anderson localization e mobility edge 3D; crossover Wigner-Dyson/Poisson; Brody interpolation; finite-size scaling della transizione metallico/localizzato.\n- **Cosa assorbe il baseline**: righe intermedie vicino alla transizione, drift di adjacent ratio/Brody q/IPR, dipendenza da size piccole.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto a due lettori con riga row-aligned, separazione graph-only/classic-only e p-value feature-scramble definito.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=1 cross-size`; `graph_only_residue_by_size={L5:3,L6:4}`; `scope_change_declared=RP_to_Anderson3D`; `graph_baseline_audit=kNN stability/cut-edge persistence`.\n\n## Claim Under Test\n> Il boundary come terzo incluso trasferisce da RP ad Anderson 3D solo se una riga disorder resta a due lettori su tutte le size e il feature-scramble null non ricostruisce quel conteggio.\n\n## Question\nIl gate a due lettori trova un confine fisico Anderson, o una combinazione di feature che il null puo' ricomporre senza struttura fisica?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover spettrale RP GUE/Poisson con residuo finito-size.\n- **Attraversamento matematico**: grafo kNN standardizzato delle feature spettrali e classificazione classica row-aligned.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D mobility edge, transizione metallico/localizzato.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno e' un Hamiltoniano tight-binding 3D con disorder `W`, non una categoria astratta di confine.\n- **Relazione nuova**: il gate individua `W=20` come riga candidata, ma il null mostra che il lettore puo' ricostruire candidate cross-size.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su `L>=7` con sparse eigensolver e null che preserva endpoint fisici ma rompe accoppiamento feature-row.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_non_promosso`: resta vincolo metodologico e candidato da stressare, non scoperta fisica.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json --scramble-trials 128`.\n- **Scope**: `L=5,6`, `reps=8`, disorder grid `2,4,8,12,14,16,16.5,17,20,24,32`, seeds `202605151947,202605151948`, k values `2,3,4`, central fraction `0.45`.\n- **Classical reader**: adjacent ratio, Brody q, Wigner/Poisson mixture weight; `classical_intermediate` quando non cade negli endpoint.\n- **Graph reader**: riga `stable_graph_bridge` se `graph_bridge_frequency >= 0.75` sui k/seed reader.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N` e `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, dove `k` e' il numero di null feature-scramble con conteggio cross-size almeno pari all'osservato.\n- **Null**: feature-scramble trial che preserva marginali delle feature compatte e rompe accoppiamento row-feature del lettore.\n- **Non testato**: non misura exponent critico, non usa large-L sparse solver, non confronta dati sperimentali.\n\n## Results\n| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| two_reader_all_sizes | 1 | 112/128 | 0.875000000 | 0.875968992 | 4 | non significativo |\n| two_reader_intermittent | 2 | n/a | n/a | n/a | n/a | residuo size-sensitive |\n| graph_only_residue L=5 | 3 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato |\n| graph_only_residue L=6 | 4 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato |\n\n| W row | L=5 state | L=6 state | all sizes | adjacent r L5/L6 | lettura |\n|---:|---|---|---|---|---|\n| 16.00 | stable_graph_bridge+classical_intermediate | parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | no | 0.502545 / 0.514892 | intermittente |\n| 16.50 | parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint | stable_graph_bridge+classical_intermediate | no | 0.520130 / 0.504157 | intermittente e reader-sensitive |\n| 20.00 | stable_graph_bridge+classical_intermediate | stable_graph_bridge+classical_intermediate | yes | 0.494405 / 0.491363 | candidato cross-size non promosso |\n| 24.00 | unstable_non_bridge+classical_intermediate | unstable_non_bridge+classical_intermediate | no | 0.468283 / 0.473644 | endpoint/localizzato non bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `W=20.00` e' l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su entrambe le size testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono candidate intermittenti, quindi non trasportano il gate in modo cross-size.\n3. Verificato: il null feature-scramble assorbe il conteggio osservato: `112/128` trial arrivano ad almeno `1` candidato, con massimo null `4`.\n4. Verificato: esiste residuo graph-only separato (`3` righe a `L=5`, `4` a `L=6`); non viene sommato al boundary a due lettori.\n5. Inferito dal perimetro: Anderson 3D e' un contro-perimetro utile, ma il risultato attuale misura fragilita' del lettore piu' che terzo incluso fisico.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate trasferisce abbastanza da nominare `W=20` come candidato Anderson, ma il null feature-scramble lo ricostruisce. La possibilita' ammessa e' \"corridoio Anderson da stressare\"; la possibilita' non ammessa e' \"boundary fisico promosso\". Il prossimo ciclo deve aumentare indipendenza del null o la size fisica, non ripetere il conteggio su `L=5,6`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga cross-size osservata; ricostruzione da null.\n- **Singolare**: disorder row prima della doppia lettura classico/grafo.\n- **Invariante di passaggio**: row alignment e p-value dichiarato (`raw_p`, `add_one_p`) restano il filtro.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare Anderson come stress test cross-dominio del gate; non-possibile = promuovere il boundary senza battere il null.\n\n## Consecutio\nPortare il candidato `W=20` a un audit piu' duro: `L>=7` con sparse eigensolver oppure null endpoint-preserving che mantiene i poli metallic/localized e rompe solo l'accoppiamento delle righe candidate. Se anche li' il null ricostruisce, il boundary resta proprieta' del lettore.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` ora include un feature-scramble null con `raw_p` e `add_one_p`; il dato `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json` diventa regressione negativa riusabile.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; BOUNDARY seguito per contratto vivo valutatore.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1117.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1454: "content_full": "# Agent Report - Endpoint-Gated RP Size Ladder\n**Date**: 2026-05-16 11:11\n**Piano**: 130\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Il residuo RP endpoint-gated batte il null feature-scramble nel conteggio globale (`10/210`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=1/513=0.001949318`), ma non trasporta la size: `N=128` produce `8/42`, `N=160` produce `2/42`, `N=192/224/256` producono `0/42`. Il boundary resta residuo finito-size/lettore, non terzo incluso fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, endpoint_stable, endpoint_feature_scramble_null_counts, rp_boundary_candidate, centroid_distance_balance, rp_feature_scramble_null_counts, raw_p, add_one_p, size_transport_count]\n**observable_contract**: claim=RP e' boundary endpoint-gated solo se il conteggio candidato batte il null e una finestra lambda resta non-zero attraverso la ladder size preregistrata; observable=`rp_boundary_candidate` per source row, `size_transport_count`, raw/add-one p-values; operator=stesso lettore endpoint 11:04, stessa soglia `4/5 reader`, stessa distanza bilanciata dai centroidi GUE/Poisson, griglia `N x lambda x seed`; generator=GUE, Poisson, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=endpoint 60 source rows x 5 reader, RP 5 size x 7 lambda x 6 seed = 210 source rows x 5 reader; non_possible=terzo incluso fisico se le candidate non arrivano almeno a `N=192` o se il null ricostruisce il conteggio; not_tested=Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, unfolded alternatives oltre il reader 11:04.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + direzione seme \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: residuo finito-size / boundary fisico. Punto-zero: source row RP prima che il lettore la leghi a `N`.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il boundary operator deve trasportare l'identita' del bordo lungo la scala, non solo trovare una riga intermedia.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, parallel transport, finite-size scaling. Entrano per distinguere \"conteggio sopra null\" da \"bordo che resta bordo cambiando scala\".\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata come contratto combo prima della misura; CE-0001/KSAR usata per reiterare il gate 11:04 senza cambiare lettore; CE-0117 usata per trattenere il residuo come possibilita' solo se supera la size ladder.\n- **Proto-ipotesi**: un terzo incluso operativo non e' un picco locale; deve mantenere almeno una finestra lambda non-zero mentre `N` aumenta dentro la stessa lettura endpoint-gated.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = residuo RP finito-size reale del lettore endpoint; non-possibile = boundary fisico se il supporto cade a zero da `N=192`.\n- **Proiezione**: misuro `rp_boundary_candidate` su size `128/160/192/224/256`, lambda `0.030/0.045/0.060/0.075/0.090/0.105/0.120`, 6 seed, contro feature-scramble null.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover spettrale Rosenzweig-Porter GUE/Poisson; matematica M = trasporto del bordo in spazio osservabile endpoint-gated; fisico B non emerge. Il ciclo consegna un vincolo di non-promozione.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: segue il vincolo valutatore: restare nello stesso frame BOUNDARY e verificare trasporto endpoint/size su domini indipendenti prima di promuovere RP.\n- `not_drift`: non torna a phi/Sturmian, V_c, fit locali o ricerca nuova di lambda; mantiene il gate endpoint 11:04 e cambia solo scala/lambda.\n- `seed_residue`: restano non testati il perimetro largo 8 GUE / 5 Poisson come domini indipendenti, Anderson 3D e spettri fisici reali.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' chiude il nodo lasciato dal report 11:04: finite-size/reader calibration vs boundary che si sposta con `N`.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik-like mixture, finite-size spectral crossover GUE/Poisson.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la presenza di righe intermedie RP in size finite e la dipendenza da `N`.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto endpoint-gated con p-value definito e decisione di non-promozione se il trasporto size fallisce.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_size_ladder`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`.\n\n## Claim Under Test\n> RP e' terzo incluso endpoint-gated solo se il residuo sopra null si trasporta oltre `N=128` dentro una ladder size/lambda preregistrata.\n\n## Question\nIl residuo `N=128` del ciclo 11:04 e' un bordo che si sposta con la scala, oppure una firma finito-size del lettore endpoint?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover spettrale Rosenzweig-Porter tra Poisson e GUE.\n- **Attraversamento matematico**: distanza bilanciata dai centroidi endpoint e trasporto lungo una ladder size.\n- **Punto fisico di ritorno**: assente come nuova misura fisica; il ritorno resta un vincolo sul protocollo prima di Anderson 3D o spettri sperimentali.\n- **Controllo concretezza**: nessun setup fisico nuovo viene promosso.\n- **Relazione nuova**: il conteggio sopra null non basta; serve supporto stratificato per size.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: applicare lo stesso contratto a Anderson 3D mobility edge o spettri sperimentali solo dopo un supporto non-zero su size maggiori.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`: resta vincolo metodologico, non scoperta fisica promuovibile.\n\n## Experiment Design\n- **Script riusato**: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py --out tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json --sizes 128,160,192,224,256 --rp-lambdas 0.030,0.045,0.060,0.075,0.090,0.105,0.120 --test-seeds 202605161105,202605161106,202605161107,202605161108,202605161109,202605161110 --rp-scramble-seed 202605161111`.\n- **Endpoint gate**: pass osservato se endpoint GUE/Poisson resta stabile e feature-scramble `add_one_p<=0.05`.\n- **RP candidate**: source row passa se almeno `4/5` reader hanno `centroid_distance_balance >= 0.85` e `bridge_distance` in `[0.35, 2.75]`.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N` e `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, dove `k` e' il numero di null trial con candidate count almeno pari all'osservato.\n- **Null RP**: 512 feature-scramble trial; dentro ogni reader, ogni feature viene permutata indipendentemente fra righe RP. Preserva marginali per feature/reader, rompe accoppiamento multivariato source row.\n- **Non testato**: non misura Anderson 3D, non misura spettri reali, non prova limite infinito.\n\n## Results\n| gate | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| Endpoint feature-scramble | 60/60 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 4 | endpoint chiuso |\n| Endpoint label permutation | 60/60 | 24/128 | 0.187500000 | 0.193798450 | 60 | null permissivo, solo continuita' |\n| RP feature-scramble | 10/210 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 1 | conteggio sopra null |\n\n| size | candidates | total | lambda hits | lettura |\n|---:|---:|---:|---|---|\n| 128 | 8 | 42 | 0.030:3, 0.045:2, 0.060:1, 0.075:1, 0.090:1 | residuo concentrato |\n| 160 | 2 | 42 | 0.030:1, 0.105:1 | residuo intermittente |\n| 192 | 0 | 42 | none | blank |\n| 224 | 0 | 42 | none | blank |\n| 256 | 0 | 42 | none | blank |\n\n| lambda | candidates | total | size support |\n|---:|---:|---:|---|\n| 0.030 | 4 | 30 | N=128,160 |\n| 0.045 | 2 | 30 | N=128 |\n| 0.060 | 1 | 30 | N=128 |\n| 0.075 | 1 | 30 | N=128 |\n| 0.090 | 1 | 30 | N=128 |\n| 0.105 | 1 | 30 | N=160 |\n| 0.120 | 0 | 30 | none |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il gate endpoint resta chiuso sul nuovo perimetro size: `60/60`, feature-scramble `raw_p=0/512`, `add_one_p=0.001949318`.\n2. Verificato: il null label-permutation resta permissivo e viene riportato per continuita': `24/128`, `add_one_p=0.193798450`.\n3. Verificato: il conteggio globale RP e' sopra il null feature-scramble: `10/210`, null max `1/210`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=0.001949318`.\n4. Verificato: il supporto size non trasporta. Nessuna lambda ha candidate a `N=192`, `N=224` o `N=256`.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo e' finite-size/reader calibration. Il residuo e' reale contro questo null, ma non e' boundary fisico stabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nRP resta un residuo endpoint-gated sopra null, ma la size ladder lo blocca. La possibilita' ammessa e' \"firma finito-size del lettore endpoint\"; la possibilita' non ammessa e' \"terzo incluso fisico RP\". Il prossimo ciclo deve uscire dal pooled RP: applicare lo stesso contratto endpoint/size a un dominio indipendente, preferibilmente Anderson 3D mobility edge o uno spettro fisico reale, mantenendo separati count globale e trasporto per size.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: residuo sopra null; trasporto size assente.\n- **Singolare**: riga RP prima del nome `candidate` e prima del legame con `N`.\n- **Invariante di passaggio**: p-value dichiarato (`raw_p`, `add_one_p`) e denominatore source row x reader row-aligned.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit endpoint-gated come filtro finito-size; non-possibile = promuovere RP a boundary fisico senza supporto `N>=192`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve aumentare la griglia RP. Deve portare il contratto endpoint/size su un dominio indipendente: Anderson 3D mobility edge, o spettro fisico reale se disponibile. Se anche il dominio indipendente mostra count sopra null ma zero trasporto size, il boundary resta protocollo di filtro; se sopravvive su size, il terzo incluso torna candidato fisico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` resta gate riusabile; il nuovo dato `tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json` aggiunge un caso di non-promozione per size transport.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`\n- Data: `tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1111.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1505: "content_full": "# Agent Report - Endpoint-Gated RP Boundary\n**Date**: 2026-05-16 11:04\n**Piano**: 129\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Il gate endpoint GUE/Poisson resta chiuso (`36/36`, feature-scramble `raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`). RP produce 6/54 righe terzo-incluse contro null massimo 1/54 (`raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`), ma tutte le candidate sono a `N=128`; `N=192` e `N=256` restano blank. Il residuo RP e' finito-size, non boundary fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, endpoint_stable, endpoint_feature_scramble_null_counts, rp_boundary_candidate, centroid_distance_balance, rp_feature_scramble_null_counts, raw_p, add_one_p]\n**observable_contract**: claim=RP e' terzo incluso endpoint-gated solo se il gate GUE/Poisson resta chiuso e le righe RP bilanciate fra i centroidi endpoint battono il null feature-scramble row-aligned; observable=`endpoint_stable`, `centroid_distance_balance`, `rp_boundary_candidate`, raw/add-one p-values; operator=centroidi endpoint GUE/Poisson calibrati, score RP per distanza bilanciata da entrambi i poli, null che preserva marginali per reader e rompe accoppiamento feature-riga; generator=GUE, Poisson, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=endpoint 36 source rows x 5 reader, RP 3 lambda x 3 size x 6 seed = 54 source rows x 5 reader; non_possible=terzo incluso se endpoint gate fallisce o null RP ricostruisce il numero osservato; not_tested=Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, universalita analitica, nuova ricerca lambda.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione seme \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: endpoint chiuso / boundary intermedio. Punto-zero: vettore osservabile prima della distanza dai due centroidi.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il boundary operator non legge RP finche' i poli GUE/Poisson non sono invarianti.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo decide il passaggio endpoint -> terzo incluso; il secondo chiede se la posizione RP si trasporta fra reader e size.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 metabolizzata come combo prima della misura; CE-0001/KSAR usata per reiterare il gate 10:58 invece di cercare una nuova lambda; CE-0117 usata per trattenere la possibilita' solo se apre un boundary non assorbito dal null.\n- **Proto-ipotesi**: dopo endpoint chiuso, RP e' terzo incluso se una riga resta bilanciata fra i due endpoint in almeno 4/5 reader e il null feature-scramble non ricostruisce quel conteggio.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = leggere RP come boundary finito-size controllato; non-possibile = promuoverlo a confine fisico se il supporto non attraversa le size.\n- **Proiezione**: misuro `rp_boundary_candidate` su lambda `0.045/0.060/0.075`, size `128/192/256`, 6 seed.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover spettrale GUE/Poisson/RP; matematica M = distanza bilanciata da centroidi endpoint in spazio osservabile; fisico B non emerge. Il ciclo consegna un vincolo di size-stability prima del rimbalzo fisico.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: usa il filtro endpoint GUE/Poisson chiuso nel ciclo 10:58 e tenta il rientro controllato nel boundary RP come terzo incluso operativo.\n- `not_drift`: non torna a phi/Sturmian, V_c, fit locali o graph-only; RP viene letto solo dopo endpoint gate e contro null row-aligned.\n- `seed_residue`: restano non testati gli 8 domini GUE / 5 Poisson originali come perimetro largo, Anderson 3D e spettri fisici reali.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' verifica se il prerequisito endpoint abilita il terzo incluso senza cancellare il residuo del seme.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik-like mixture, finite-size spectral crossover GUE/Poisson.\n- **Cosa assorbe il baseline**: una finestra RP puo' collocarsi fra statistiche GUE e Poisson in size finite.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto endpoint-gated: il terzo incluso viene letto solo dopo endpoint-null chiuso e con p-value raw/add-one dichiarato.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_rp_boundary`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`.\n\n## Claim Under Test\n> RP e' boundary endpoint-gated se il gate GUE/Poisson resta chiuso e le righe RP bilanciate fra centroidi endpoint battono il null feature-scramble row-aligned.\n\n## Experiment Design\n- **Script nuovo**: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py --out tools/data/endpoint_gated_rp_boundary_20260516_1104.json`.\n- **Endpoint gate**: stesso perimetro 10:58, 36 source rows; pass se `36/36` endpoint-stable e feature-scramble `add_one_p<=0.05`.\n- **RP boundary candidate**: una source row RP passa se almeno `4/5` reader hanno `centroid_distance_balance >= 0.85` e bridge distance in `[0.35, 2.75]`.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N` e `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, dove `k` e' il numero di null trial con candidate count almeno pari all'osservato.\n- **Null RP**: 512 feature-scramble trial; dentro ogni reader, ogni feature viene permutata indipendentemente fra righe RP. Preserva marginali per feature/reader, rompe accoppiamento multivariato source row.\n\n## Results\n| gate | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| Endpoint feature-scramble | 36/36 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 2 | endpoint chiuso |\n| Endpoint label permutation | 36/36 | 15/128 | 0.117187500 | 0.124031008 | 36 | null permissivo, solo continuita' |\n| RP feature-scramble | 6/54 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 1 | residuo sopra null |\n\n| lambda | candidates | total | median balance | median bridge distance |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.045 | 2 | 18 | 0.614182 | 0.675690 |\n| 0.060 | 3 | 18 | 0.632778 | 0.777805 |\n| 0.075 | 1 | 18 | 0.588828 | 0.655661 |\n\n| size | candidates | total | lettura |\n|---:|---:|---:|---|\n| 128 | 6 | 18 | residuo concentrato |\n| 192 | 0 | 18 | blank |\n| 256 | 0 | 18 | blank |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il gate endpoint GUE/Poisson resta chiuso sullo stesso denominatore del 10:58: `36/36`, feature-scramble `add_one_p=0.001949318`.\n2. Verificato: il null label-permutation resta permissivo e viene riportato per continuita': `15/128`, `add_one_p=0.124031008`.\n3. Verificato: RP batte il null feature-scramble sul conteggio globale: osservato `6/54`, null max `1/54`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=0.001949318`.\n4. Verificato: il supporto non trasferisce su size. Tutte le 6 candidate sono a `N=128`; `N=192` e `N=256` hanno `0/18`.\n5. Inferito dal perimetro: il boundary RP rientra come residuo finito-size endpoint-gated, non come terzo incluso fisico stabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl terzo incluso RP esiste nel perimetro endpoint-gated solo come residuo `N=128`. Il null non lo assorbe, ma la size-stability lo blocca. Il prossimo ciclo deve separare due possibilita': residuo finito-size reale del lettore endpoint oppure boundary che si sposta con N. Non promuovere RP, Anderson 3D o sito pubblico finche' il residuo non sopravvive a una curva size preregistrata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: endpoint GUE/Poisson chiuso; RP bilanciato ma non size-stable.\n- **Singolare**: source row RP prima della distanza dai centroidi endpoint.\n- **Invariante di passaggio**: raw/add-one p-value dichiarati e stesso denominatore source row x reader.\n- **Campo di possibilita**: possibile = boundary finito-size endpoint-gated; non-possibile = boundary fisico promosso senza trasferimento a `N=192/256`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve testare size-persistence del residuo endpoint-gated: fissare il criterio `4/5 reader`, mantenere il feature-scramble null, aumentare o riallineare le size, e chiedere se la finestra candidata resta non-zero fuori da `N=128`. Se resta `N=128` only, il nodo regressivo e' finite-size/reader calibration; se compare su size maggiori, il boundary torna candidato fisico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` diventa gate riusabile: impedisce di chiamare RP \"terzo incluso\" senza endpoint chiuso, p-value definito e audit size.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` completato.\n- Primo run fallito per import errato di `parse_floats`; riparato nel nodo regressivo dello script e rilanciato.\n- Run completato: `tools/data/endpoint_gated_rp_boundary_20260516_1104.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`\n- Data: `tools/data/endpoint_gated_rp_boundary_20260516_1104.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1104.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1550: "content_full": "# Agent Report - Boundary Unfolding Transfer Matrix\n**Date**: 2026-05-16 10:31\n**Piano**: 128\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - `window_mode/unfolding` non trasferisce come asse cross-dominio nel perimetro dichiarato. Poisson resta endpoint su 8/8 righe, ma GUE non resta endpoint sotto la clausola classica a due lettori e RP produce 0/24 residui sopra i null row-aligned. Il boundary reader-axis resta ipotesi da riparare al nodo regressivo del lettore, non claim fisico.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, reader_sensitivity, endpoint_transfer_stable, reader_residue_pass, row_aligned_p, permutation_null_scores, position_shift_null_scores]\n**observable_contract**: claim=`window_mode/unfolding` e' coordinata del boundary se gli endpoint GUE/Poisson trasferiscono mentre le righe RP boundary espongono residuo reader-specific contro null row-aligned; observable=reader_sensitivity del vettore spettrale canonico tra global_mean, exact_local e odd_coerced; operator=stessa riga di gap letta con piu unfolding/window modes; generator=matrici GUE, gap Poisson esponenziali, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=domain x size x seed, null da permutazione e shift circolare sulla stessa riga; non_possible=asse reader come boundary se un endpoint si frattura o RP non batte i null; not_tested=spettri sperimentali, N infinito, Anderson 3D, prova analitica di universalita.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator/topologia del bordo + tensione BOUNDARY.\n- **Dipolo / punto-zero**: polo fisico stabile / lettore che decide. Punto-zero: la stessa sequenza di gap prima che global/local/odd-coerced la leggano.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il boundary operator e' trattato come mappa fra lettori, non come parametro tecnico.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo decide se il bordo e' oggetto; il secondo chiede se l'identita' del dominio trasporta fra lettori.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata come vincolo di respiro pre-esperimento; CE-0001/KSAR usata per reiterare il kernel 10:19 senza cercare un'altra lambda.\n- **Proto-ipotesi**: se `window_mode/unfolding` e' asse reale del confine, GUE e Poisson trasferiscono come poli mentre RP boundary mostra residuo specifico del lettore sopra i null row-aligned.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = reader axis come coordinata cross-dominio; non-possibile = endpoint GUE fratturato o RP reader residue assorbito dai null.\n- **Proiezione**: misuro `reader_sensitivity` e stato classico per righe GUE, Poisson e RP `0.045/0.060/0.075`, con null di permutazione e shift sulla stessa riga.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover GUE/Poisson/RP finito; matematica M = matrice row-aligned `(domain, N, seed, reader)`; fisico B non emerge. Il ciclo consegna un vincolo sul lettore, non un rimbalzo fisico.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: porta l'asse `window_mode`/unfolding fuori dalla sola lambda RP e lo testa su GUE, Poisson e RP con null row-aligned.\n- `not_drift`: non cerca una lambda stabile, non usa phi/Sturmian/V_c, non promuove righe graph-only; il risultato cade se endpoints o RP non rispettano il contratto.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: unfolding sensitivity negli spettri finiti, Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, kNN stability sul grafo di osservabili.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza delle statistiche spettrali finite dalla normalizzazione locale dei gap.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned che separa endpoint transfer e RP reader residue nella stessa matrice di lettori.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=reader_axis_cross_domain`; `graph_baseline_audit=permutation_null + position_shift_null`.\n\n## Claim Under Test\n> `window_mode/unfolding` trasferisce come coordinata del boundary se Poisson e GUE restano endpoint e RP `0.045/0.060/0.075` mostra residuo reader-specific sopra null row-aligned.\n\n## Experiment Design\n- **Script nuovo**: `tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py --out tools/data/boundary_unfolding_transfer_matrix_20260516_1031.json`\n- **Righe**: size `128/192`, seed `4`, domini `GUE`, `Poisson`, RP lambda `0.045/0.060/0.075`.\n- **Reader**: `global_mean`, `exact_local` windows `9/12`, `odd_coerced` windows `9/12`.\n- **Null row-aligned**: 32 permutazioni dei gap per riga + 8 shift circolari per riga.\n- **Soglia preregistrata RP**: `reader_sensitivity >= 0.75`, `row_aligned_p <= 0.05`, almeno due stati reader diversi.\n- **Soglia endpoint audit**: tutti gli stati reader devono matchare l'endpoint dichiarato; `endpoint_max_sensitivity=0.75` registrato come audit, non forzato nel pass.\n\n## Results\n| group | observed | null | p / audit | median reader_sensitivity | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| GUE endpoint transfer | 0/8 | 0/256 | left-tail approx 0.000000 | 2.105328 | non trasferisce sotto clausola a due lettori |\n| Poisson endpoint transfer | 8/8 | 0/256 | left-tail approx 1.000000 | 2.444532 | trasferisce come endpoint |\n| RP reader residue | 0/24 | 551/960 | 1.000000 | 2.426735 | residuo assorbito dai null |\n\n### Endpoint Rows\n| source | example states across readers | example q/w global | endpoint_transfer |\n|---|---|---|---|\n| GUE | intermediate, intermediate, intermediate, intermediate, intermediate | q=1.000000, w=0.526667 | 0/8 |\n| Poisson | poisson_endpoint, poisson_endpoint, poisson_endpoint, poisson_endpoint, poisson_endpoint | q=0.046667, w=0.033333 | 8/8 |\n\n### RP Lambda Audit\n| lambda | reader_residue_pass | total | median reader_sensitivity | states |\n|---:|---:|---:|---:|---|\n| 0.045 | 0 | 8 | 2.377442 | all readers intermediate |\n| 0.060 | 0 | 8 | 2.489847 | all readers intermediate |\n| 0.075 | 0 | 8 | 2.375018 | all readers intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il contratto cross-dominio fallisce prima del boundary RP. GUE viene letto come `intermediate` in 8/8 righe sotto la clausola `q>=0.75` e `w>=0.75`; quindi l'endpoint non trasferisce.\n2. Verificato: Poisson trasferisce come endpoint in 8/8 righe, ma questo non basta a validare l'asse reader perche' l'altro polo cade.\n3. Verificato: RP `0.045/0.060/0.075` resta `intermediate` in tutte le letture e produce 0/24 `reader_residue_pass`; i null hanno 551/960 score >= osservato, quindi il residuo reader-specific non emerge.\n4. Inferito dal perimetro: la sensibilita' del vettore osservabile e' alta in tutti i gruppi, ma non discrimina boundary. Il nodo regressivo e' la definizione del lettore/classificatore, non la scelta di lambda.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\n`window_mode/unfolding` non diventa coordinata cross-dominio nel perimetro 10:31. La matrice conserva informazione utile perche' mostra dove cade: il lettore a due clausole classiche rompe GUE e i null assorbono RP. Il prossimo ciclo non deve cercare una cresta RP; deve riparare il lettore endpoint o cambiare dominio di ritorno con endpoint verificati prima del boundary.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: endpoint transfer; reader residue RP.\n- **Singolare**: riga di gap prima dell'unfolding.\n- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore row-aligned per osservato e null.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit del lettore prima della promozione del boundary; non-possibile = dichiarare terzo incluso cross-dominio con GUE endpoint non trasferito.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo utile e' regressivo: prima validare endpoint GUE/Poisson con un lettore che non trasformi GUE in intermedio, poi rieseguire la matrice RP. Se la clausola classica resta `q AND w`, il boundary reader-axis e' bloccato. Se la clausola diventa endpoint-validata su baseline GUE indipendente, la domanda torna falsificabile.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py` e' uno strumento riusabile per testare trasferibilita' del lettore su domini, size, seed, windows e null row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/boundary_unfolding_transfer_matrix_20260516_1031.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_unfolding_transfer_matrix_20260516_1031.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1031.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1595: "content_full": "# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress\n**Date**: 2026-05-16 10:19\n**Piano**: 127\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**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.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_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]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP.\n- **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica.\n- **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.\n- **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.\n- **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione.\n- **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte.\n- **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.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `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.\n- `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.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite.\n- **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.\n- **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`.\n\n## Claim Under Test\n> `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`.\n\n## Experiment Design\n- **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`.\n- **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.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`\n- **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.\n\n## Results\n| local_window | all-size thresholded rows | lettura |\n|---:|---|---|\n| 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 |\n| 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 |\n| 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 |\n| 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size |\n\n### RP_lambda_0.060 Raw Counts\n| window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail |\n| 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass |\n| 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded |\n| 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass |\n| 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded |\n| 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass |\n| 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass |\n| 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass |\n\n### Sentinel Comparison\n| window | lambda | N=224 | N=256 | persistence |\n|---:|---:|---|---|---:|\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza.\n2. 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.\n3. 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.\n4. 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.\n5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\n`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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding.\n- **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold.\n- **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate.\n- **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_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.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`.\n- 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`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`\n- Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1640: "content_full": "# Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve\n**Date**: 2026-05-16 10:07\n**Piano**: 126\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**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`.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_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]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP.\n- **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.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; `local_window` opera come granularita' del bordo, non come normalizzazione.\n- **Proto-ipotesi**: il confine RP finito non e' una lambda, ma una curva di persistenza nel piano `(lambda, local_window)` letta a size fissate.\n- **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.\n- **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.\n\n## Contaminazione cognitiva\nCE-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.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: misura direttamente se esistono invarianti all-window o se il boundary RP resta dipendente dall'operatore di unfolding `local_window`.\n- `not_drift`: non torna a phi, Sturmian, V_c o vecchi generatori; usa solo il perimetro RP candidate/sentinels richiesto dalla consecutio viva.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali finiti.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la sensibilita' alla procedura di unfolding e' attesa in spettri finiti.\n- **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.\n- **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`.\n\n## Claim Under Test\n> 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`.\n\n## Experiment Design\n- **Script riusato**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`.\n- **Nuovi run**:\n - `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`\n - `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`\n- **Estremi riusati**: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`, `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`.\n- **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.\n\n## Results\n| local_window | all-mode thresholded rows | stato |\n|---:|---|---|\n| 5 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa |\n| 7 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa |\n| 9 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa |\n| 11 | `[]` | nessuna riga all-mode |\n\n### Local-Window Row Counts\n| window | lambda | N=160 | N=192 | persistence |\n|---:|---|---|---|---:|\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n| 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 |\n\n### Persistence Summary\n| lambda | pass cells / 8 | fail cells | interpretation |\n|---:|---:|---|---|\n| 0.045 | 4/8 | `window=9,N=160` hard fail | high-size echo, not boundary |\n| 0.060 | 7/8 | none hard; `window=11,N=160` positive_lift_unthresholded | persistence crest, not all-window invariant |\n| 0.075 | 4/8 | none hard; multiple p-threshold misses | adjacent coordinate-sensitive ridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: nessuna riga supera tutte le finestre `5/7/9/11` e tutte le size `160/192`.\n2. 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`.\n3. 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`).\n4. Verificato: `RP_lambda_0.075` non sostituisce `0.060`; alterna celle pass e celle non-thresholded, con persistenza `4/8`.\n5. Inferito dal perimetro: il terzo incluso RP finito non e' nella riga lambda. Vive nella dipendenza strutturale fra granularita' del lettore e riga candidata.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga lambda; operatore di unfolding.\n- **Singolare**: la cella row-aligned prima che il lettore locale decida pass/non-pass.\n- **Invariante di passaggio**: count grezzi + p-value contro due null + pass su tutte le finestre.\n- **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`.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_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.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato.\n- Run `window=7` completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json`.\n- Run `window=9` completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json`.\n- Estremi `window=5/11` letti dai dati verificati del ciclo 09:38.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json`\n- Data reused: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`\n- Data reused: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1007.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1685: "content_full": "# Agent Report - RP Candidate Local-Window Stress Gate\n**Date**: 2026-05-16 09:38\n**Piano**: 125\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**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.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_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]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/cut come lettore + tensione BOUNDARY.\n- **Dipolo / punto-zero**: boundary robusto / boundary dipendente dalla coordinata di smoothing. Punto-zero: la stessa riga lambda prima che la larghezza dell'unfolding locale scelga il confine.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la finestra locale e un operatore di bordo, non una normalizzazione neutra.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per scala locale, same-spectrum coordinate stress.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0022 metabolizzata dal campo vivo come vincolo anti-ritorno a Sturmian; YSN DeltaLink=`candidate boundary / smoothing-scale`; Cornelius gene=`WINDOW_WIDTH_IS_PERIMETER`: DICHIARA CANDIDATE, CAMBIA FINESTRA, NON SALVARE LA RIGA.\n- **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.\n- **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.\n- **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`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: testa direttamente il confine RP indicato dal valutatore, con `RP_lambda_0.045` come candidate row e `0.060` come sentinella coordinata-sensibile.\n- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o deposito locale; cambia solo size e larghezza di unfolding sul perimetro GUE/Poisson RP.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding e attesa nei crossover finiti.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned `candidate + sentinels`, con count grezzi e null prima della parola boundary.\n- **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`.\n\n## Claim Under Test\n> `RP_lambda_0.045` resta terzo incluso operativo quando il gate 09:21 viene ripetuto su size maggiori e local-window unfolding alternativi.\n\n## Question\nLa candidate row `0.045` sopravvive quando la larghezza dell'unfolding locale cambia, oppure il boundary RP e ancora coordinata-dipendente?\n\n## Experiment Design\n- **Script riusato**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`.\n- **Runs**:\n - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 5`\n - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 11`\n- **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 su ogni unfolding testato.\n- **Denominatori per size/mode**: observed `12`; label-shuffle `768`; position-shift `48`.\n\n## Results\n| local window | all-mode thresholded rows | state |\n|---:|---|---|\n| 5 | `RP_lambda_0.060` | candidate 0.045 cade; 0.060 passa solo in questa finestra |\n| 11 | `[]` | nessuna riga all-mode |\n\n### Candidate + Sentinels Counts\n| window | mode | size | lambda | observed | label null | label p | position null | position p | min lift | state |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 5 | global_mean | 160 | 0.045 | 9/12 | 303/768 | 0.013796 | 17/48 | 0.006140 | 0.355469 | pass |\n| 5 | global_mean | 192 | 0.045 | 12/12 | 287/768 | 0.000007 | 15/48 | 0.000001 | 0.626302 | pass |\n| 5 | local_window | 160 | 0.045 | 9/12 | 372/768 | 0.059037 | 24/48 | 0.072998 | 0.250000 | positive_lift_unthresholded |\n| 5 | local_window | 192 | 0.045 | 12/12 | 376/768 | 0.000190 | 20/48 | 0.000027 | 0.510417 | pass |\n| 5 | local_window | 160 | 0.060 | 9/12 | 357/768 | 0.044580 | 20/48 | 0.020559 | 0.285156 | pass |\n| 5 | local_window | 192 | 0.060 | 10/12 | 381/768 | 0.018062 | 18/48 | 0.001580 | 0.337240 | pass |\n| 11 | local_window | 160 | 0.045 | 6/12 | 337/768 | 0.441425 | 20/48 | 0.379769 | 0.061198 | positive_lift_unthresholded |\n| 11 | local_window | 192 | 0.045 | 11/12 | 411/768 | 0.006303 | 24/48 | 0.003174 | 0.381510 | pass |\n| 11 | local_window | 160 | 0.060 | 9/12 | 382/768 | 0.070513 | 23/48 | 0.054871 | 0.252604 | positive_lift_unthresholded |\n| 11 | local_window | 192 | 0.060 | 12/12 | 380/768 | 0.000215 | 15/48 | 0.000001 | 0.505208 | pass |\n\nLe sentinelle endpoint `0.030` e `0.820` hanno `0/12` observed in ogni size/mode e non entrano nel boundary.\n\n## Key Findings\n1. 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`).\n2. 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`).\n3. 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.\n4. 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.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT/FALSIFICATION\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: lambda-boundary; smoothing-boundary.\n- **Singolare**: stessa riga candidata sotto cambiamento della larghezza locale.\n- **Invariante di passaggio**: raw counts + null p-value + all-size + all-window.\n- **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.\n\n## Consecutio\nRiparare 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_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.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato.\n- Run window 5 completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`.\n- Run window 11 completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_0938.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1736: "content_full": "# Agent Report - RP Unfolding Sensitivity Audit\n**Date**: 2026-05-16 09:21\n**Piano**: 124\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**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.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_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]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/cut come lettore + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: finestra fisica stabile / artefatto di unfolding. Punto-zero: la stessa riga lambda prima che l'unfolding scelga il confine al posto del dato.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi e grafo della conoscenza; il confine e un trasporto tra poli che deve sopravvivere al cambio di coordinate spettrali.\n- **Operatori laterali scelti**: Hamiltonian flow, local unfolding, kNN graph cut.\n- **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.\n- **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.\n- **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.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento resta sul confine GUE/Poisson come terzo incluso operativo e stressa il finding fisico controllato del ciclo 08:20.\n- `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.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: una finestra intermedia e attesa; la dipendenza dall'unfolding e un controllo standard prima di promuovere universalita.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto `classical_intermediate + graph-thresholded + raw counts + unfolding stability` prima della parola boundary.\n- **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`.\n\n## Claim Under Test\n> 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.\n\n## Question\nLa finestra RP `0.045-0.060` del ciclo 08:20 sopporta un unfolding alternativo, o una delle due righe era coordinata-dipendente?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale Poisson/GUE nel Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE.\n- **Attraversamento matematico**: cambio di coordinata sugli spacing, da global mean a local-window unfolding, con lo stesso grafo kNN e gli stessi null row-aligned.\n- **Punto fisico di ritorno**: una finestra finita in cui il boundary non dipende dalla normalizzazione locale degli spacing.\n- **Relazione nuova**: il boundary RP stabile e piu stretto della finestra globale: `0.045` resta, `0.060` cade.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere `0.045` su size maggiori o su unfolding locali diversi; trattare `0.060` come coordinata sensibile.\n- **Se fallisce**: se `0.045` cade con size maggiori o altri unfolding, il risultato diventa vincolo finito, non ponte fisico.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json`.\n- **Size**: 64, 96, 128.\n- **Lambdas**: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Unfolding modes**: `global_mean`, `local_window` con window=7.\n- **Denominatori per size/mode**: observed `12` = 4 seed x 3 k; label-shuffle `768` = 12 x 64; position-shift `120` = 12 x 10.\n- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift minimo contro ciascun null `>=0.10`, p-value `<=0.05` contro ciascun null, `classical_intermediate`, pass su tutte le size e su entrambi gli unfolding.\n\n## Results\n| lambda | global pass sizes | global min obs | global min lift | global max null p | local pass sizes | local min obs | local min lift | local max null p | state |\n|---:|---|---:|---:|---:|---|---:|---:|---:|---|\n| 0.045 | 64,96,128 | 1.000000 | 0.523438 | 0.000137 | 64,96,128 | 0.750000 | 0.332031 | 0.021029 | unfolding_stable |\n| 0.060 | 64,96,128 | 0.750000 | 0.343750 | 0.017103 | [] | 0.000000 | -0.350000 | 1.000000 | unfolding_sensitive |\n| 0.075 | 64,128 | 0.666667 | 0.273437 | 0.051823 | [] | 0.000000 | -0.300000 | 1.000000 | intermittent/global_only |\n\n### Row Counts\n| mode | size | lambda | observed | label null | label p | position null | position p | min lift | pass |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| global_mean | 64 | 0.045 | 12/12 | 353/768 | 0.000089 | 32/120 | 0.000000 | 0.540365 | yes |\n| global_mean | 96 | 0.045 | 12/12 | 352/768 | 0.000086 | 44/120 | 0.000006 | 0.541667 | yes |\n| global_mean | 128 | 0.045 | 12/12 | 366/768 | 0.000137 | 34/120 | 0.000000 | 0.523438 | yes |\n| local_window | 64 | 0.045 | 12/12 | 353/768 | 0.000089 | 36/120 | 0.000001 | 0.540365 | yes |\n| local_window | 96 | 0.045 | 12/12 | 355/768 | 0.000095 | 44/120 | 0.000006 | 0.537760 | yes |\n| local_window | 128 | 0.045 | 9/12 | 321/768 | 0.021029 | 48/120 | 0.015267 | 0.332031 | yes |\n| local_window | 64 | 0.060 | 4/12 | 319/768 | 0.805893 | 56/120 | 0.889085 | -0.133333 | no |\n| local_window | 96 | 0.060 | 4/12 | 355/768 | 0.883142 | 53/120 | 0.852526 | -0.128906 | no |\n| local_window | 128 | 0.060 | 0/12 | 231/768 | 1.000000 | 42/120 | 1.000000 | -0.350000 | no |\n\n## Key Findings\n1. 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`.\n2. 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.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` non era all-size neppure in global_mean e cade interamente in local-window.\n4. Inferito dal perimetro: il boundary fisico controllato non e la finestra `0.045-0.060`; il nucleo unfolding-stable e `0.045`, mentre `0.060` e una coordinata utile ma non invariante.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT/FINDING\n\nIl 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`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: boundary robusto; boundary coordinata-dipendente.\n- **Singolare**: stessa riga lambda sotto cambio di unfolding.\n- **Invariante di passaggio**: `classical_intermediate + raw-count threshold + all-size + all-unfolding`.\n- **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.\n\n## Consecutio\nPortare `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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` e uno stress-test riusabile per separare boundary stabile da boundary dipendente dalla normalizzazione degli spacing.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY ha prevalso per contratto vivo del campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_0921.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1785: "findings": "1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-", tools/data/lab_graph.json:1787: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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}.\n\n## Question\nIl boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like.\n- **Attraversamento matematico**: contratto row-aligned a due lettori, con grafo kNN perturbato e audit spettrale classico.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D tight-binding con transizione metallico/localizzato.\n- **Relazione nuova**: il gate trasferisce come procedura di audit finite-size, ma la riga fisica si sposta: non `lambda=0.060`, bensi disorder W=20 nel perimetro L={5,6}.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere con L maggiori e sparse eigensolver vicino al centro banda; il segnale e la convergenza o caduta della riga W=20 rispetto a W=16/16.5.\n- **Se fallisce**: se W=20 cade con L maggiori e W=16/16.5 diventa stabile, il ciclo attuale resta scaffold finite-size; se nessuna riga resta a due lettori, il trasferimento Anderson e falsificato.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe W: 2, 4, 8, 12, 14, 16, 16.5, 17, 20, 24, 32.\n- **Taglie**: L={5,6}, sites={125,216}; reps=8; central fraction=0.45.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151947,202605151948}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento cross-dominio del gate; non testa stima asintotica di W_c o scaling critico.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n\n| L | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 5 | W=16.00, W=20.00 | 3 | 3 |\n| 6 | W=16.50, W=20.00 | 4 | 4 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency | adjacent r by L |\n|---|---|---:|---:|---|\n| W=16.00 | intermittent two-reader | 0.667 | 0.833 | 0.502545, 0.514892 |\n| W=16.50 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | 0.520130, 0.504157 |\n| W=20.00 | two-reader all sizes | 1.000 | 1.000 | 0.494405, 0.491363 |\n\n| row | size states |\n|---|---|\n| W=8.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=12.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=14.00 | L5 parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint; L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=17.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=20.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary.\n4. Inferito dal perimetro: la riga W=20 sopra il mobility edge noto segnala finite-size/local-unfolding sensitivity; il gate trasferisce come audit, non come nuova stima critica.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lettori concordano su L={5,6}; `W=16/16.5` resta il contro-perimetro da stressare con L maggiori.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga W a due lettori; residuo grafico endpoint Wigner.\n- **Singolare**: disorder row-aligned prima della classificazione metallico/localizzato.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate` su taglie multiple.\n- **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.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non aggiunge metriche. Deve aumentare la taglia o usare sparse eigensolver vicino al centro banda per decidere se W=20 e shift finito del lettore o se W=16/16.5 diventa la riga two-reader quando il sistema si avvicina al limite.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per audit two-reader su flussi Anderson 3D e restituisce righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza esplicita al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1947.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1811: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n" tools/data/lab_graph.json:1836: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. ", tools/data/lab_graph.json:1838: "content_full": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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.\n\n## Prima impressione\nIl 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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo Poisson diagonale / polo GUE. Punto-zero: riga lambda che resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su piu taglie.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano con audit di scala; la riga non vale perche appare in un run, vale se attraversa N senza perdere il doppio lettore.\n- **Operatori laterali scelti**: spettro Hamiltoniano, flusso/stabilita, grafo kNN. Entrano per trasformare il residuo 19:33 in stress di scala, non in nuova metrica.\n- **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.\n- **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.\n- **Proiezione**: stessa griglia lambda su N={64,96,128}, seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; la riga sopravvive solo se e `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul confine GUE/Poisson e testa il terzo incluso operativo dentro un flusso Hamiltoniano controllato, con separazione tra endpoint, riga a due lettori e residui del grafo.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa il 19:33 solo come nodo regressivo da stressare su taglia.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la fascia classica intermedia ampia: 8 righe classic-only per ogni taglia non sono finding Lab.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate.\n\n## Question\nLa riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato su taglie multiple.\n- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico.\n- **Relazione nuova**: il gate fisico non e il numero di righe intermedie, ma l'intersezione size-stable delle righe a due lettori.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su N maggiori o su Anderson 3D multi-size; il segnale e la persistenza della stessa riga a due lettori.\n- **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.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe lambda: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Taglie**: N={64,96,128}; reps=12; central fraction=0.6.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 |\n| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency |\n|---|---|---:|---:|\n| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep.\n5. Verificato: ogni taglia produce 8 righe classic-only. La fascia classica ampia e baseline di crossover, non terzo incluso operativo.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga a due lettori size-stable; fascia classica intermedia.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della classificazione per taglia.\n- **Invariante di passaggio**: `stable_graph_bridge + classical_intermediate` presente in ogni N testato.\n- **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.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per stressare gate GUE/Poisson controllati su taglie multiple e restituisce direttamente righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e residui classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1940.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1862: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only r" tools/data/lab_graph.json:1887: "findings": "1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e ", tools/data/lab_graph.json:1889: "content_full": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**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. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**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.\n\n## Prima impressione\nIl confine fisico non eredita i tre residui graph-only del perimetro Lab. Quando il sistema ha un parametro Hamiltoniano vero, il grafo trova un solo punto-zero stretto e il lettore classico vede una fascia piu larga.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo diagonale Poisson / polo GUE. Punto-zero: riga lambda in cui il flusso e tra i due poli senza essere endpoint.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano; il parametro lambda e il grafo non decidono separatamente, devono convergere sulla stessa riga.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo graph-only del perimetro composito Lab non e una legge del boundary; in un flusso fisico controllato sopravvive solo se resta graph bridge senza essere gia spiegato dal crossover classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `graph_bridge_frequency + classical_audit_state` come audit fisico finite-size; non-possibile = promuovere graph-only bridge senza Hamiltoniana controllata o sommare classic-only e graph-only.\n- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **CE-0019 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0019 - Respiro fuori-tempo`. Enzima usato: combo prima della misura; impedisce di ripetere il deposito 13 righe e forza il rientro in un flusso fisico.\n- **CE-0022 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0022 - Palette operatoria espansa del Lab`. Operatori scelti: spettro Hamiltoniano, grafo, controllo/null; scartati operatori che producevano solo analogia.\n- **YSN DeltaLink**: `residuo graph-only Lab / flusso Hamiltoniano controllato`.\n- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui.\n- **KSAR step**: reiterazione del kernel 19:15 su un dominio fisico nuovo; nessuna promozione del residuo prima del test.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `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.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa la consecutio 19:15 solo come ponte verso Hamiltoniana fisica row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **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.\n- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed.\n- **Cosa resta classic-only**: 11 righe sono intermedie per il lettore classico senza ponte grafico stabile. Questo e crossover scalare o discordanza del lettore Berry-like, non terzo incluso operativo.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica.\n\n## Question\nIl residuo graph-only del perimetro Lab sopravvive fuori dal deposito composito, oppure il crossover fisico lo assorbe?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili canonici sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato.\n- **Punto fisico di ritorno**: il gate a due lettori diventa un audit finite-size del punto di crossover, non un claim graph-only autonomo.\n- **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.\n- **Se fallisce**: se lambda 0.060 sparisce con N/reps maggiori, il gate fisico diventa solo scaffold; se emergono graph-only stabili, il residuo Lab rientra come candidato da isolare.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`.\n- **Hamiltoniana**: `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`, `N=96`, `reps=24`, central fraction 0.6.\n- **Denominatore**: 13 righe lambda: 0, 0.01, 0.03, 0.06, 0.10, 0.18, 0.32, 0.50, 0.68, 0.82, 0.90, 0.97, 1.0.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151933,202605151934,202605151935}, k={2,3,4}, 9 letture.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento del gate composito su un flusso fisico; non testa limite asintotico, unfolding dedicato o dati sperimentali.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | count |\n|---|---:|\n| stable_graph_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| unstable_non_bridge+classical_intermediate | 10 |\n| unstable_non_bridge+classical_poisson_endpoint | 1 |\n\n| row | graph frequency | classical state | Brody q | Wigner/Poisson weight | SR |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 |\n| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 |\n| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 |\n| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 |\n| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 |\n| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 |\n| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e largo: marca 11/13 righe come `classical_intermediate`. Questa fascia e baseline di crossover o discordanza del lettore scalare, non finding Lab.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo corregge il contratto da \"ponte grafico stabile\" a \"riga fisica a due lettori\"; il grafo da solo non basta.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl 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.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossover classico scalare; ponte grafico stabile.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della promozione a boundary.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate`.\n- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori.\n- **Campo non-possibile**: residuo graph-only come legge del confine in assenza di sopravvivenza su Hamiltoniana controllata.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile come audit fisico two-reader per flussi Hamiltoniani controllati e separa automaticamente conferma a due lettori, graph-only residue e classic-only residue.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`\n- Data: `tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1933.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1913: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | coun" tools/data/lab_graph.json:1938: "findings": "1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza es", tools/data/lab_graph.json:1940: "content_full": "# Agent Report - Boundary Classical Crossover Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:04\n**Piano**: 120\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - i nodi ponte del gate 18:55 non collassano su un parametro classico unico; Brody/Berry-Robnik-like spiegano `numeri_primi`, ma lasciano tre bridge graph-only e quattro intermedi classici non-bridge.\nobservables_registry: none; classical audit coordinates plus prior graph observables\nobservables_used: [brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mixture_ks, graph_boundary_state_from_1855, centroid_margin_from_1855, cross_neighbor_fraction_from_1855]\n**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.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: repulsione spettrale / indipendenza spettrale. Punto-zero: riga di dominio prima che venga letta come label, parametro Brody o nodo del grafo.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza con audit assiomatico su baseline note; la domanda non e' \"quanto vale q\", ma se q esaurisce il ponte.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo non coincide con un singolo scalare di crossover. Se coincide, il bridge Lab e' re-discovery di Brody/Berry-Robnik; se diverge, il contenuto Lab e' nella relazione tra geometria locale e scalare classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare nodi ponte come righe fisiche candidate oltre la classificazione GUE/Poisson; non-possibile = rivendicare un nuovo crossover se i nodi ponte sono solo Brody/Berry-Robnik rietichettato.\n- **Proiezione**: stimo Brody q e peso GUE di una mistura Poisson/GUE-surmise per ciascuna delle 13 righe gia' classificate dal grafo 18:55.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **YSN DeltaLink**: il DeltaLink usato e' `crossover classico / grafo Lab`: la sorpresa cercata e' il disaccordo, non la conferma dei nodi ponte.\n- **Cornelius gene**: `Classical_Audit_Gate`: \"Un ponte Lab sopravvive solo dopo il lettore classico piu vicino.\" Operatori: FITTA scalare noto; ALLINEA righe; ISOLA residuo.\n- **KSAR step**: perturbazione = feedback falsifier L5; focalizzazione = una sola domanda, \"i bridge collassano su Brody/Berry-Robnik?\"; proiezione = audit row-aligned sulle 13 righe.\n- **PVI attack**: un revisore esterno puo' dire che `third_included_candidate` e' solo un nome Lab per un crossover Brody. Il test attacca esattamente quel presupposto.\n- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate.\n- **CE-none:tools/data/agent_field_live.md+tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md/2026-05-15T19:07Z**: nessuna voce `CE-*` concreta e' presente nel campo letto; usati adapter YSN/Cornelius/KSAR documentati, senza inventare archivio enzimi.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson e verifica se il confine come terzo incluso e' nuovo rispetto ai crossover classici.\n- `not_drift`: non usa il report Sturmian bloccato, non misura V_c, non usa phi/silver/bronze; il gate 18:55 e' usato come denominatore row-aligned da auditare, non come autorita' conclusiva.\n\n## Re-discovery audit\n- **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.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: `numeri_primi:cycle_3` e' sia graph bridge sia intermedio classico (`brody_q=0.465`, `w_GUE=0.275`). Su questa riga il Lab non aggiunge fenomeno oltre il fatto che lo stesso campione e' ponte in due lettori.\n- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like.\n- **Cosa limita il claim Lab**: quattro righe sono classic-only intermediate (`zeta_zeros`, `random_matrix`, `cellular_automata`, `brownian_motion`) senza diventare terzo incluso nel grafo. Quindi il parametro classico non basta, ma nemmeno il grafo sostituisce il baseline classico.\n- **Risultante audit**: il boundary operativo e' una relazione a due lettori: scalar crossover + posizione nel grafo. Uno dei due da solo perde informazione.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro 8/5, il terzo incluso operativo non e' riducibile a Brody q o a una mistura Poisson/GUE-surmise; il residuo vive nel disaccordo row-aligned tra scalare classico e grafo osservabile.\n\n## Question\nI nodi ponte del grafo 18:55 sono re-discovery di un crossover classico, oppure producono una distinzione residua?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra caos quantistico repulsivo e indipendenza/localizzazione Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: fit Brody e mistura Poisson/GUE-surmise sulle stesse righe gia' lette dal grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: negli spettri finiti, una finestra non e' boundary perche' ha q intermedio; e' boundary quando q intermedio e posizione multi-feature del grafo vengono confrontati e il residuo resta nominabile.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: su finestre energetiche sperimentali, calcolare q Brody, peso mistura e kNN multi-feature; separare bridge coincidenti, graph-only e classic-only.\n- **Se fallisce**: se su dati fisici indipendenti graph-only e classic-only spariscono, il gate Lab si riduce a baseline classico e il terzo incluso non trasferisce.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`.\n- **Input graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Denominatore**: 13 righe row-aligned dal perimetro BOUNDARY, 8 GUE e 5 Poisson.\n- **Fit Brody**: grid likelihood su q in [0,1], spacings normalizzati a media 1.\n- **Fit Berry-Robnik-like**: griglia su peso GUE in mistura CDF `w*GUE_surmise + (1-w)*Poisson`, selezionata per KS minimo.\n- **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.\n\n## Results\n| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | KS | audit_state |\n|---|---|---|---:|---:|---:|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | class_interior | 0.090 | 0.070 | 0.428636 | endpoint_like |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.268279 | endpoint_like |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | third_included_candidate | 0.465 | 0.275 | 0.148459 | classic_and_graph_bridge |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | cut_edge | 1.000 | 0.530 | 0.133555 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.998064 | endpoint_like |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.060129 | endpoint_like |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | cut_edge | 0.975 | 0.475 | 0.119491 | classic_only_intermediate |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | class_interior | 1.000 | 0.435 | 0.416708 | classic_only_intermediate |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.079806 | endpoint_like |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | cut_edge | 0.205 | 0.250 | 0.026002 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza essere terzo incluso nel grafo: `zeta_zeros:cycle_4`, `random_matrix:cycle_7`, `cellular_automata:cycle_8`, `brownian_motion:cycle_12`.\n5. Inferito: il terzo incluso non e' uno scalare di crossover. E' una discrepanza controllata fra lettore classico e posizione multi-osservabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary trasferisce come audit a due lettori. Brody/Berry-Robnik-like e grafo misurano aspetti diversi dello stesso confine; nessuno dei due chiude il terzo incluso da solo.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: parametro classico di crossover; nodo ponte del grafo Lab.\n- **Singolare**: riga di dominio row-aligned prima della classificazione.\n- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = costruire un gate fisico che richiede doppia lettura prima di chiamare boundary; non-possibile = promuovere il grafo 18:55 come scoperta autonoma senza baseline classico.\n\n## Consecutio\nIl 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.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script crea un audit riusabile per separare re-discovery classica, residuo Lab e endpoint-like in ogni perimetro GUE/Poisson row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione viva del campo impone il perimetro BOUNDARY 8/5.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1904.md`\n", tools/data/lab_graph.json:1964: "text": "| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | K" tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:43: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:45: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:87: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:89: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:189: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:190: "domain": "percolation", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:237: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", 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Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1427.json:180: "percolation:cycle_9", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1427.json:187: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/graph_completion/graph_completion_20260515_1904.json:14: "consecutio": "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/graph_completion/graph_completion_20260515_1904.json:78: "invariante": "disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260515_1904.json:117: "invariant": "disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.", tools/data/graph_completion/latest.json:200: "percolation:cycle_9", tools/data/graph_completion/latest.json:204: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1538.json:176: "percolation:cycle_9", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1538.json:180: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1556.json:11: "observable_contract": "claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1556.json:14: "consecutio": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. 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Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1548.json:84: "raw": "qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1548.json:85: "possibile": "progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1548.json:123: "possible": "progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1532.json:107: "evidence": "La matrice mostra 5 righe con ambiguous_beta esattamente 0.3 se letto come coordinata grezza: coupled_oscillators, logistica_biforcazione_var_3.5699, reaction_diffusion, string_vibration, pendolo_doppio. Il report salva il 4/13 imponendo support_transfer=true, e nota pendolo_doppio come fall_no_support, ma la frase 'solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta' e' troppo larga rispetto ai dati visibili.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1409.json:175: "percolation:cycle_9", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1409.json:184: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1437.json:11: "observable_contract": "claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1437.json:13: "question": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1437.json:130: "observable_contract": "claim=il residual blank test decide se i 3 blank residui BOUNDARY entrano nel transfer; observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1437.json:213: "percolation:cycle_9", tools/data/graph_completion/graph_completion_20260509_1437.json:217: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/graph_completion/graph_completion_20260515_1933.json:57: "invariant": "disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.", tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json:337: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json:338: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json:684: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json:685: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json:1023: "graph_only_stable_count": 0, 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Il segno di delta_r e il discriminante.", tools/data/seme_axioms.json:512: "nota": "Shuffle audit 2026-04-24. z-scores: primes=-26.6, gue=-14.7, fibonacci=+8.0, coupled_osc=+43.5, percolation=+16.1. Consecutio: i domini ordering-GUE hanno memoria Markov come i primi? O il meccanismo di ordine e diverso?", tools/data/notte_20260325_0330.md:12: percolation_cp_0.33879710599589613: r=0.6393442622950819, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260325_0330.md:13: percolation_cp_0.8987621995814573: r=1.0743910467412772, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260325_0330.md:60: -> percolation_cp_0.33879710599589613: ['rapporto_aureo_diretto', 'struttura_dnd_piena'] tools/data/notte_20260325_0330.md:61: -> percolation_cp_0.8987621995814573: ['spacing_gue', 'struttura_dnd_piena'] tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:253: "graph_only_residue": 0, tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:254: "graph_only_rows": [], tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:514: "graph_only_residue": 0, tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:515: "graph_only_rows": [], tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:771: "graph_only_residue": 0, tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:772: "graph_only_rows": [], tools/data/notte_20260315_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.462727043125885) tools/data/notte_20260315_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.380952380952381, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.444154396971446) tools/data/notte_20260331_1753.md:18: percolation_cp_0.30242865227209575: r=0.8184523809523808, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260331_1753.md:19: percolation_cp_0.8132922606103345: r=1.0833333333333333, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260331_1753.md:39: percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.45465430949539676) [NULL:non-disc] tools/data/notte_20260331_1753.md:81: -> percolation_cp_0.8132922606103345: ['spacing_gue', 'struttura_dnd_piena'] tools/data/notte_20260331_1753.md:97: Domini GUE: collatz_cp, ising_2d_cp_-0.3577838598900799, ising_2d_cp_0.3484712956135173, brownian_motion_cp_0.9417285916195904, percolation_cp_0.30242865227209575, percolation_cp_0.8132922606103345, cellular_automata_cp_150 tools/data/notte_20260331_1753.md:98: Domini Poisson: logistica_biforcazione_cp_3.57, logistica_biforcazione_cp_3.924, brownian_motion_cp_0.16207460020731265, logistica_biforcazione_var_3.9, logistica_biforcazione_var_3.57, brownian_motion_var_0.5, percolation_var_0.65 tools/data/notte_20260305_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4270878077372399) tools/data/notte_20260305_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.127659574468085, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.43169596436963903) tools/data/notte_20260315_0749.md:13: percolation_var_0.55: r=0.6340378197997775, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4578693904490548) tools/data/notte_20260315_0749.md:14: percolation_var_0.65: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4600532522260183) tools/data/boundary_shuffle_audit.json:54: "percolation": { tools/data/boundary_shuffle_audit.json:126: "finding": "Two kinds of GUE: distribution-GUE (primes, random matrices) vs ordering-GUE (fibonacci, coupled oscillators, percolation). Sign of delta_r discriminates." tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:21: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:24: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:38: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:40: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:50: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:66: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:95: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:170: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json:172: "percolation:cycle_9" tools/data/notte_20260331_0330.md:18: percolation_cp_0.3346796213807732: r=0.8522727272727272, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260331_0330.md:19: percolation_cp_0.8762349717424142: r=1.0, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260331_0330.md:91: Domini GUE: collatz_cp, ising_2d_cp_-0.47801326011314715, ising_2d_cp_0.30696337890028147, percolation_cp_0.3346796213807732, percolation_cp_0.8762349717424142, cellular_automata_cp_90, cellular_automata_var_30, ising_2d_var_0.1 tools/data/notte_20260322_0330.md:13: percolation_var_0.55: r=1.0, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.3706649615579767) tools/data/notte_20260322_0330.md:14: percolation_var_0.65: r=1.0434782608695652, spacing=Poisson-like (⟨r⟩=0.4771540450594074) tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:575: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:576: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:1158: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:1159: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:1738: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:1739: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:2308: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:2309: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:2874: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:2875: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:3433: "graph_only_stable_count": 0, tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json:3434: "graph_only_stable_rows": [], tools/data/notte_20260324_0330.md:12: percolation_cp_0.3048827772508223: r=0.9223529411764706, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260324_0330.md:13: percolation_cp_0.8107442354652781: r=1.0, spacing=GUE-like [conferma] tools/data/notte_20260324_0330.md:61: -> percolation_cp_0.8107442354652781: ['spacing_gue', 'convergenza_triviale'] tools/data/autoricerca_state.json:12: "percolation", tools/data/autoricerca_state.json:16: "logistica_biforcazione_var_3.5699" tools/data/autoricerca_state.json:20: "percolation_var_0.593", tools/data/autoricerca_state.json:87: "dominio": "percolation", codex Sto creando un audit mirato, non un nuovo gate generale: stesso denominatore 13 righe e stesso reader 27 letture, ma target multipli sui due residui graph-only nominati dal seme. Il null permuta solo le label 8/5, così il costo misurato resta comparabile al ciclo prime. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo script è aggiunto e tiene dichiarato il p-value prima del risultato (`raw_p=k/N`, `add_one_p`). Ora lo compilo e lo eseguo con `512` permutazioni, stesso N del ciclo prime, per evitare confronti tra null non comparabili. exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il run è ancora in corso; non sta chiamando API, sta ricalcolando 27 letture del grafo e 512 permutazioni locali. Attendo il deposito completo prima di scrivere il report, così non anticipo la conclusione. diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il processo è più lento del previsto perché il codice ricalcola la classificazione geometrica per ogni permutazione. Lo lascio terminare: abbreviare ora romperebbe la comparabilità `512` con il ciclo precedente. diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + 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trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 123094ms: { "null": { "any_graph_only_eq_27": 0, "any_graph_only_eq_27_frequency": 0.0, "examples": [ { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 1 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 2 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 3 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 4 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 6 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "GUE" }, "trial": 7 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "GUE" }, "trial": 8 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 10 } ], "target_rows": [ { "add_one_p": 0.789473684, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.0, "brody_q": 0.0, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.522222, "mean_margin": 0.104961, "source_domain_type": "GUE", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "does_not_survive_label_null", "null_eq_27": 242, "null_eq_27_with_original_label": 107, "null_eq_27_with_swapped_label": 135, "null_ge_observed": 404, "null_hit_distribution": { "10": 1, "11": 1, "12": 2, "13": 4, "15": 5, "16": 18, "17": 7, "18": 36, "19": 25, "21": 20, "22": 28, "23": 11, "24": 42, "25": 51, "26": 10, "27": 242, "9": 9 }, "null_label_distribution": { "GUE": 318, "Poisson": 194 }, "observed_frequency": 0.777777778, "observed_hits": 21, "raw_p": 0.7890625, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "wilson_95": [ 0.751637633, 0.822182084 ] }, { "add_one_p": 0.695906433, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.025, "brody_q": 0.025, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "percolation", "domain_window": "percolation:cycle_9", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.886949, "mean_margin": 0.133945, "source_domain_type": "Poisson", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "does_not_survive_label_null", "null_eq_27": 152, "null_eq_27_with_original_label": 77, "null_eq_27_with_swapped_label": 75, "null_ge_observed": 356, "null_hit_distribution": { "0": 85, "11": 3, "12": 11, "13": 2, "14": 2, "15": 14, "16": 4, "17": 5, "18": 31, "19": 2, "2": 1, "20": 2, "21": 16, "23": 3, "24": 39, "25": 47, "26": 26, "27": 152, "3": 12, "4": 2, "6": 10, "7": 5, "8": 3, "9": 35 }, "null_label_distribution": { "GUE": 317, "Poisson": 195 }, "observed_frequency": 0.444444444, "observed_hits": 12, "raw_p": 0.6953125, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9", "wilson_95": [ 0.654111568, 0.733604457 ] } ] }, "observed": { "stable_27_rows": [ "reaction_diffusion:cycle_11" ], "target_rows": [ { "classical_audit_state": null, "observed_frequency": 0.777777778, "observed_hits": 21, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" }, { "classical_audit_state": null, "observed_frequency": 0.444444444, "observed_hits": 12, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9" } ] } } codex Il deposito ha mostrato una dissonanza importante: con il rerun attuale i due target non sono più `27/27` osservati, quindi il report non può usare il dato precedente come autorità. Verifico il lettore baseline con lo script prime nello stesso ambiente prima di formulare il verdetto. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", "null": { "any_graph_only_eq_27": 0, "any_graph_only_eq_27_frequency": 0.0, "examples": [ { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 1 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 2 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 3 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 4 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 6 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "GUE" }, "trial": 7 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "GUE" }, "trial": 8 }, { "stable_graph_only_rows": [], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 10 } ], "target_rows": [ { "add_one_p": 0.789473684, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.0, "brody_q": 0.0, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.522222, "mean_margin": 0.104961, "source_domain_type": "GUE", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "does_not_survive_label_null", "null_eq_27": 242, "null_eq_27_with_original_label": 107, "null_eq_27_with_swapped_label": 135, "null_ge_observed": 404, "null_hit_distribution": { "10": 1, "11": 1, "12": 2, "13": 4, "15": 5, "16": 18, "17": 7, "18": 36, "19": 25, "21": 20, "22": 28, "23": 11, "24": 42, "25": 51, "26": 10, "27": 242, "9": 9 }, "null_label_distribution": { "GUE": 318, "Poisson": 194 }, "observed_frequency": 0.777777778, "observed_hits": 21, "raw_p": 0.7890625, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "wilson_95": [ 0.751637633, 0.822182084 ] }, { "add_one_p": 0.695906433, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.025, "brody_q": 0.025, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "percolation", "domain_window": "percolation:cycle_9", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.886949, "mean_margin": 0.133945, "source_domain_type": "Poisson", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "does_not_survive_label_null", "null_eq_27": 152, "null_eq_27_with_original_label": 77, "null_eq_27_with_swapped_label": 75, "null_ge_observed": 356, "null_hit_distribution": { "0": 85, "11": 3, "12": 11, "13": 2, "14": 2, "15": 14, "16": 4, "17": 5, "18": 31, "19": 2, "2": 1, "20": 2, "21": 16, "23": 3, "24": 39, "25": 47, "26": 26, "27": 152, "3": 12, "4": 2, "6": 10, "7": 5, "8": 3, "9": 35 }, "null_label_distribution": { "GUE": 317, "Poisson": 195 }, "observed_frequency": 0.444444444, "observed_hits": 12, "raw_p": 0.6953125, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9", "wilson_95": [ 0.654111568, 0.733604457 ] } ] }, "observable_contract": { "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", "denominator": "13 rows, 27 graph-reader reads, 512 null label permutations", "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Stability audit for the BOUNDARY two-reader gate. The audit keeps the 13 row-aligned GUE/Poisson denominator and reruns the graph reader across small perturbations of k, spacing length, and shuffle seed. It then joins those frequencies with the classical crossover audit states. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from typing import Any from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( compute_observables, classify_geometry, load_scope, row_spacings, shuffle_z, standardized_matrix, ) def load_json(path: Path) -> dict[str, Any]: with path.open(encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) if not isinstance(data, dict): raise ValueError(f"{path} must contain a JSON object") return data def parse_ints(raw: str) -> list[int]: values = [int(part.strip()) for part in raw.split(",") if part.strip()] if not values: raise ValueError("empty integer list") return values def classical_map(path: Path) -> dict[str, dict[str, Any]]: audit = load_json(path) rows = audit.get("rows", []) if not isinstance(rows, list): raise ValueError(f"{path} does not contain rows") return {row["domain_window"]: row for row in rows} def classify_frequency(freq: float) -> str: if freq >= 0.75: return "stable_graph_bridge" if freq >= 0.25: return "parameter_sensitive_bridge" return "unstable_non_bridge" def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: ks = parse_ints(args.k_values) n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) seeds = parse_ints(args.seeds) classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) source_rows = load_scope(Path(args.scope)) selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} runs = [] row_hits: dict[str, dict[str, Any]] = {} total_runs = 0 for k in ks: for n_gaps in n_gaps_values: for seed in seeds: total_runs += 1 import numpy as np rng = np.random.default_rng(seed) graph_rows = [] for source in selected: gaps = gap_cache[source["domain_window"]] if len(gaps) < args.min_gaps: continue gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps obs = compute_observables(gaps) z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) graph_rows.append( { "domain_window": source["domain_window"], "domain": source["domain"], "cycle": source["cycle"], "source_domain_type": source["source_domain_type"], "n_gaps": int(len(gaps)), "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, } ) graph = { "summary": {}, "geometry": classify_geometry(graph_rows, standardized_matrix(graph_rows), k), } graph["summary"]["third_included_candidates"] = graph["geometry"]["third_included_candidates"] graph["summary"]["edge_counts"] = graph["geometry"]["edge_counts"] candidates = set(graph["summary"]["third_included_candidates"]) runs.append( { "k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "third_included_candidates": sorted(candidates), "cross_edges": graph["summary"]["edge_counts"]["cross_label"], } ) for row in graph["geometry"]["rows"]: name = row["domain_window"] if name not in row_hits: row_hits[name] = { "domain_window": name, "domain": row["domain"], "source_domain_type": row["source_domain_type"], "hit_count": 0, "cut_edge_count": 0, "margin_values": [], "cross_fraction_values": [], } if row["boundary_state"] == "third_included_candidate": row_hits[name]["hit_count"] += 1 if row["boundary_state"] == "cut_edge": row_hits[name]["cut_edge_count"] += 1 row_hits[name]["margin_values"].append(float(row["centroid_margin"])) row_hits[name]["cross_fraction_values"].append(float(row["cross_neighbor_fraction"])) rows = [] counts: dict[str, int] = {} for name in sorted(row_hits): item = row_hits[name] hit_frequency = item["hit_count"] / total_runs cut_frequency = item["cut_edge_count"] / total_runs classic = classical.get(name, {}) stability_state = classify_frequency(hit_frequency) composite_state = f"{stability_state}+{classic.get('audit_state', 'missing_classical_audit')}" row = { "domain_window": name, "domain": item["domain"], "source_domain_type": item["source_domain_type"], "graph_bridge_hits": item["hit_count"], "graph_bridge_frequency": round(hit_frequency, 6), "cut_edge_frequency": round(cut_frequency, 6), "mean_margin": round(sum(item["margin_values"]) / len(item["margin_values"]), 6), "mean_cross_neighbor_fraction": round( sum(item["cross_fraction_values"]) / len(item["cross_fraction_values"]), 6 ), "stability_state": stability_state, "classical_audit_state": classic.get("audit_state"), "brody_q": classic.get("brody_q"), "berry_robnick_like_gue_weight": classic.get("berry_robnick_like_gue_weight"), "composite_state": composite_state, } rows.append(row) counts[composite_state] = counts.get(composite_state, 0) + 1 stable_graph_only = [ row["domain_window"] for row in rows if row["stability_state"] == "stable_graph_bridge" and row["classical_audit_state"] == "graph_only_bridge" ] stable_classic_and_graph = [ row["domain_window"] for row in rows if row["stability_state"] == "stable_graph_bridge" and row["classical_audit_state"] == "classic_and_graph_bridge" ] classic_only_stable_graph_absent = [ row["domain_window"] for row in rows if row["stability_state"] == "unstable_non_bridge" and row["classical_audit_state"] == "classic_only_intermediate" ] output = { "experiment": "boundary_bridge_stability_audit", "question": "Do BOUNDARY graph bridge rows survive small graph-reader perturbations after the classical audit?", "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate; classical audit coordinates joined", "observables_used": [ "graph_bridge_frequency", "cut_edge_frequency", "mean_centroid_margin", "mean_cross_neighbor_fraction", "classical_audit_state", "brody_q", "berry_robnick_like_gue_weight", ], "params": { "scope": args.scope, "classical_audit": args.classical_audit, "k_values": ks, "n_gaps_values": n_gaps_values, "seeds": seeds, "n_shuffle": args.n_shuffle, "min_gaps": args.min_gaps, "total_runs": total_runs, }, "observable_contract": { "claim": "a two-reader boundary row is operational only if graph bridge status is stable enough to survive reader perturbation and remains classically audited", "observable": "graph bridge hit frequency joined with Brody/Berry-Robnik-like audit state", "operator": "parameter perturbation over kNN graph reader with row-aligned classical audit join", "generator": "boundary_graph_curvature_gate over the 13-row BOUNDARY denominator", "denominator": "13 rows: 8 GUE and 5 Poisson, repeated across graph-reader parameter grid", "non_possible": "stable Lab bridge if bridge frequency collapses under k/n_gaps/seed perturbation", "not_tested": "new physical Hamiltonian flow, alternative unfolding, asymptotic scaling beyond this finite denominator", }, "summary": { "rows_analyzed": len(rows), "graph_reader_runs": total_runs, "composite_counts": counts, "stable_graph_only": stable_graph_only, "stable_classic_and_graph": stable_classic_and_graph, "classic_only_stable_graph_absent": classic_only_stable_graph_absent, "lab_residue_after_stability": bool(stable_graph_only or classic_only_stable_graph_absent), }, "rows": rows, "runs": runs, } 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("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json") parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260515_1915.json") args = parser.parse_args() run(args) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + 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trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = 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= {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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Questo è utile per la telemetria: il report dichiarerà il rerun baseline come parte del risultato, non come dettaglio nascosto. diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + 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"targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 118472ms: { "null": { "add_one_p": 0.5, "any_row_eq_27": 1, "examples": [ { "stable_27_rows": [ "coupled_oscillators:cycle_10", "ising_2d:cycle_1" ], "target_hits": 0, "target_label": "GUE", "trial": 0 } ], "raw_p": 0.0, "target_eq_27": 0, "target_eq_27_with_target_label": { "GUE": 0, "Poisson": 0 }, "target_ge_observed": 0, "target_hits_distribution": { "0": 1 }, "target_label_distribution": { "GUE": 1, "Poisson": 0 }, "wilson_95": [ 0.0, 0.793450686 ] }, "observed": { "stable_27_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "target": "numeri_primi:cycle_3", "target_classical_audit": { "audit_state": 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residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null 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exist_ok=True) + out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") + print(json.dumps({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = 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= {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + 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"targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, 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It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..049f6b1da23817b657c1037b6424e51c786b4ad8 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,312 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if classical.get(name, {}).get("audit_state") == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": classical.get(target, {}).get("audit_state"), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 120808ms: { "null": { "any_graph_only_eq_27": 0, "any_graph_only_eq_27_frequency": 0.0, "examples": [], "target_rows": [ { "add_one_p": 0.5, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.0, "brody_q": 0.0, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.522222, "mean_margin": 0.104961, "source_domain_type": "GUE", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "not_reconstructed_when_label_swapped", "null_eq_27": 0, "null_eq_27_with_original_label": 0, "null_eq_27_with_swapped_label": 0, "null_ge_observed": 0, "null_hit_distribution": { "18": 1 }, "null_label_distribution": { "GUE": 1, "Poisson": 0 }, "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "raw_p": 0.0, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "wilson_95": [ 0.0, 0.793450686 ] }, { "add_one_p": 0.5, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.025, "brody_q": 0.025, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "percolation", "domain_window": "percolation:cycle_9", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.886949, "mean_margin": 0.133945, "source_domain_type": "Poisson", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "not_reconstructed_when_label_swapped", "null_eq_27": 0, "null_eq_27_with_original_label": 0, "null_eq_27_with_swapped_label": 0, "null_ge_observed": 0, "null_hit_distribution": { "0": 1 }, "null_label_distribution": { "GUE": 1, "Poisson": 0 }, "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "raw_p": 0.0, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9", "wilson_95": [ 0.0, 0.793450686 ] } ] }, "observed": { "stable_27_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "target_rows": [ { "classical_audit_state": null, "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" }, { "classical_audit_state": null, "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9" } ] } } codex Il controllo a `null_trials=1` riproduce il baseline corretto: entrambi i residui sono `27/27`. Ho trovato anche un difetto nel join della mappa classica (`audit_state` vs `classical_audit_state`) che falsava la riga `any_graph_only`; lo correggo prima del run definitivo. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": 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"any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + 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source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Rilancio il run definitivo dopo la correzione del join. Questo sovrascrive il JSON 12:06 con un deposito coerente e mantiene `512` permutazioni. exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512' in /opt/MM_D-ND diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": 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graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / 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source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": 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graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": 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"any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + 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graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / 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Dopo l’uscita controllo il JSON, poi scrivo il report finale in `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md`. diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, 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selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / 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source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": 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"any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + 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source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: 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run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": 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"any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + 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source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() succeeded in 122090ms: { "null": { "any_graph_only_eq_27": 417, "any_graph_only_eq_27_frequency": 0.814453125, "examples": [ { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 1 }, { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 2 }, { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 3 }, { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 4 }, { "stable_graph_only_rows": [ "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "stable_target_rows": [ "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 6 }, { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "GUE" }, "trial": 8 }, { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "Poisson", "percolation:cycle_9": "GUE" }, "trial": 9 }, { "stable_graph_only_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "stable_target_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_labels": { "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": "GUE", "percolation:cycle_9": "Poisson" }, "trial": 10 } ], "target_rows": [ { "add_one_p": 0.436647173, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.0, "brody_q": 0.0, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.522222, "mean_margin": 0.104961, "source_domain_type": "GUE", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "does_not_survive_label_null", "null_eq_27": 223, "null_eq_27_with_original_label": 107, "null_eq_27_with_swapped_label": 116, "null_ge_observed": 223, "null_hit_distribution": { "10": 4, "11": 7, "12": 3, "13": 1, "14": 10, "15": 7, "16": 3, "17": 4, "18": 13, "19": 16, "20": 21, "21": 21, "22": 12, "23": 8, "24": 35, "25": 66, "26": 51, "27": 223, "4": 1, "5": 2, "9": 4 }, "null_label_distribution": { "GUE": 318, "Poisson": 194 }, "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "raw_p": 0.435546875, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "wilson_95": [ 0.393236226, 0.478817486 ] }, { "add_one_p": 0.528265107, "classical_audit": { "berry_robnick_like_gue_weight": 0.025, "brody_q": 0.025, "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "composite_state": "stable_graph_bridge+graph_only_bridge", "cut_edge_frequency": 0.0, "domain": "percolation", "domain_window": "percolation:cycle_9", "graph_bridge_frequency": 1.0, "graph_bridge_hits": 27, "mean_cross_neighbor_fraction": 0.886949, "mean_margin": 0.133945, "source_domain_type": "Poisson", "stability_state": "stable_graph_bridge" }, "label_survival_state": "does_not_survive_label_null", "null_eq_27": 270, "null_eq_27_with_original_label": 108, "null_eq_27_with_swapped_label": 162, "null_ge_observed": 270, "null_hit_distribution": { "0": 54, "12": 9, "13": 1, "14": 4, "15": 2, "16": 2, "18": 27, "19": 9, "2": 1, "20": 4, "21": 16, "22": 5, "24": 9, "25": 42, "27": 270, "3": 2, "4": 2, "6": 10, "7": 1, "8": 1, "9": 41 }, "null_label_distribution": { "GUE": 317, "Poisson": 195 }, "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "raw_p": 0.52734375, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9", "wilson_95": [ 0.48405628, 0.570223964 ] } ] }, "observed": { "stable_27_rows": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9" ], "target_rows": [ { "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "source_label": "GUE", "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" }, { "classical_audit_state": "graph_only_bridge", "observed_frequency": 1.0, "observed_hits": 27, "source_label": "Poisson", "target": "percolation:cycle_9" } ] } } codex Il JSON definitivo è coerente: entrambi i residui osservati sono `27/27`, ma il null li ricostruisce spesso (`223/512` e `270/512`) anche quando la label sorgente viene scambiata. Scrivo ora il report 12:06 come vincolo, non come promozione. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5d2dfaef8eee1928b684e690789083d650dbcdf9 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# Agent Report - Graph-Only Residue Label Null Audit +**Date**: 2026-05-16 12:06 +**Piano**: 134 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - I due residui graph-only nominati dal seme (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) sono osservati `27/27` nello stesso reader 13-righe, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso: `223/512` per logistica e `270/512` per percolation. Le label sorgente non sopravvivono come costo: entrambi restano `27/27` anche con label scambiata. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, source_label_survival_state, any_graph_only_stable_under_null, classical_audit_state] +**observable_contract**: claim=i residui graph-only portano costo di label sorgente solo se il loro `27/27` e raro sotto permutazioni label-count-preserving 8/5 e non persiste con label scambiata; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal graph reader, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare i residui graph-only Lab-specific se `27/27` viene ricostruito frequentemente o con label sorgente scambiata; not_tested=nuovo grafo, dinamica fisica sorgente, scaling asintotico, promozione a due lettori. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza Q/G come lettore + residui graph-only nominati dal seme. +- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / ricostruzione label-null. Punto-zero: la riga prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor. +- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il costo vive nel fatto che il nome resta o cade quando il perimetro 8/5 viene preservato ma riassegnato. +- **Operatori laterali scelti**: graph spectrum/kNN boundary, label-count-preserving null, degree/cluster boundary stability come baseline grafica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione dello stesso kernel 11:48 sui residui nominati; CE-none per altri adapter, perche il ciclo doveva chiudere comparabilita N=512 e non aprire nuovo dominio. +- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only e strutturale solo se il suo bridge status costa piu del perimetro label-count-preserving; se il null lo ricrea, il residuo resta proprieta del reader. +- **Proiezione**: tenere fisse le feature delle 13 righe, permutare solo le label preservando `8/5`, misurare se i due target restano `27/27`. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nei domini del seme; matematica M = null di label su grafo kNN; fisico B = ritorno verso percolazione/logistica come fenomeni fisici. Il ritorno fisico fallisce in questo ciclo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: il ciclo testa esattamente se i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro 8 GUE / 5 Poisson. +- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o candidato prime; usa lo stesso N=512 del null label-count-preserving precedente. +- `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche percolation/logistica; qui il perimetro e solo graph-reader/label. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, label permutation null, cluster-boundary stability, graph rewiring; per il contesto fisico restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come baseline di crossover spettrale. +- **Cosa assorbe il baseline**: righe stabili possono comparire quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo; non basta la stabilita `27/27`. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto null-first che impedisce di sommare graph-only residue al boundary a due lettori. +- `two_reader_boundary_confirmed`: non misurato come nuovo conteggio; i target sono entrambi `graph_only_bridge`, non due lettori. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson. +- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null sullo stesso graph reader. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il loro `27/27` non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5. + +## Question +I residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano? + +## Ritorno fisico +- **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson su logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY. +- **Attraversamento matematico**: grafo kNN in feature canonical+rigidity+shuffle-z con null label-count-preserving. +- **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino a biforcazione e percolazione come transizione critica. +- **Controllo concretezza**: il ritorno non e promosso; il null mostra ricostruzione frequente del bridge status. +- **Relazione nuova**: il graph-reader puo nominare logistica/percolation come bridge senza costo sufficiente della label sorgente. +- **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local che rompe ordine temporale/logistico o geometria del cluster percolativo senza permutare label globali. +- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; il ciclo resta vincolo grafico e contratto per il prossimo null fisico. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`. +- **Run**: `python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512`. +- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. +- **Classical/stability audit**: `tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json`. +- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture. +- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati. +- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`. +- **Non misurato**: nuovi autovalori, nuovo generatore percolativo/logistico, null fisico interno, limite asintotico. + +## Results +| target | source label | observed | null 27/27 | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | 27/27 original label | 27/27 swapped label | label state | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 223/512 | 0.435546875 | 0.436647173 | [0.393236226, 0.478817486] | 107 | 116 | does_not_survive_label_null | +| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 270/512 | 0.527343750 | 0.528265107 | [0.484056280, 0.570223964] | 108 | 162 | does_not_survive_label_null | + +| aggregate | count | +|---|---:| +| any graph-only row reaches 27/27 under null | 417/512 | +| observed stable 27/27 rows | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `numeri_primi`, `percolation` | + +## Key Findings +1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader. +2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata. +3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` in `270/512` permutazioni; `162` di questi hit avvengono con label scambiata. +4. Verificato: almeno una riga graph-only raggiunge `27/27` in `417/512` null; la stabilita piena e frequente nel reader. +5. Inferito dal perimetro: i due residui non portano costo di label sorgente; sono target utili per un null fisico interno, non scoperte promuovibili. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno fisico ne boundary a due lettori. Il prossimo passo regressivo e un null row-local specifico per dinamica: rompere ordine logistico/percolativo mantenendo feature marginali, poi chiedere se il bridge cade. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: residuo graph-only osservato / residuo ricostruito dal null. +- **Singolare**: la riga del dominio prima della label sorgente e prima del nome fisico. +- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5. +- **Campo di possibilita**: possibile = usare i due target come stress test per null fisici interni; non-possibile = sommare graph-only residue al boundary o proporre ritorno fisico dal solo grafo. + +## Consecutio +Costruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` diventa gate riusabile per audit multi-target su residui graph-only prima di qualunque promozione. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` completato. +- Primo run 12:06 incoerente dopo join difettoso `audit_state/classical_audit_state`; corretto il nodo regressivo nel join e rieseguito con `512` permutazioni. +- Verifica baseline separata: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1` riproduce `27/27` per il target prime e mostra lo stesso set osservato `logistica`, `numeri_primi`, `percolation`, `reaction_diffusion` nel controllo rapido. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md` diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5d2dfaef8eee1928b684e690789083d650dbcdf9 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# Agent Report - Graph-Only Residue Label Null Audit +**Date**: 2026-05-16 12:06 +**Piano**: 134 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - I due residui graph-only nominati dal seme (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) sono osservati `27/27` nello stesso reader 13-righe, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso: `223/512` per logistica e `270/512` per percolation. Le label sorgente non sopravvivono come costo: entrambi restano `27/27` anche con label scambiata. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, source_label_survival_state, any_graph_only_stable_under_null, classical_audit_state] +**observable_contract**: claim=i residui graph-only portano costo di label sorgente solo se il loro `27/27` e raro sotto permutazioni label-count-preserving 8/5 e non persiste con label scambiata; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal graph reader, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare i residui graph-only Lab-specific se `27/27` viene ricostruito frequentemente o con label sorgente scambiata; not_tested=nuovo grafo, dinamica fisica sorgente, scaling asintotico, promozione a due lettori. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza Q/G come lettore + residui graph-only nominati dal seme. +- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / ricostruzione label-null. Punto-zero: la riga prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor. +- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il costo vive nel fatto che il nome resta o cade quando il perimetro 8/5 viene preservato ma riassegnato. +- **Operatori laterali scelti**: graph spectrum/kNN boundary, label-count-preserving null, degree/cluster boundary stability come baseline grafica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione dello stesso kernel 11:48 sui residui nominati; CE-none per altri adapter, perche il ciclo doveva chiudere comparabilita N=512 e non aprire nuovo dominio. +- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only e strutturale solo se il suo bridge status costa piu del perimetro label-count-preserving; se il null lo ricrea, il residuo resta proprieta del reader. +- **Proiezione**: tenere fisse le feature delle 13 righe, permutare solo le label preservando `8/5`, misurare se i due target restano `27/27`. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nei domini del seme; matematica M = null di label su grafo kNN; fisico B = ritorno verso percolazione/logistica come fenomeni fisici. Il ritorno fisico fallisce in questo ciclo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: il ciclo testa esattamente se i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro 8 GUE / 5 Poisson. +- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o candidato prime; usa lo stesso N=512 del null label-count-preserving precedente. +- `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche percolation/logistica; qui il perimetro e solo graph-reader/label. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, label permutation null, cluster-boundary stability, graph rewiring; per il contesto fisico restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come baseline di crossover spettrale. +- **Cosa assorbe il baseline**: righe stabili possono comparire quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo; non basta la stabilita `27/27`. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto null-first che impedisce di sommare graph-only residue al boundary a due lettori. +- `two_reader_boundary_confirmed`: non misurato come nuovo conteggio; i target sono entrambi `graph_only_bridge`, non due lettori. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson. +- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null sullo stesso graph reader. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il loro `27/27` non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5. + +## Question +I residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano? + +## Ritorno fisico +- **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson su logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY. +- **Attraversamento matematico**: grafo kNN in feature canonical+rigidity+shuffle-z con null label-count-preserving. +- **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino a biforcazione e percolazione come transizione critica. +- **Controllo concretezza**: il ritorno non e promosso; il null mostra ricostruzione frequente del bridge status. +- **Relazione nuova**: il graph-reader puo nominare logistica/percolation come bridge senza costo sufficiente della label sorgente. +- **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local che rompe ordine temporale/logistico o geometria del cluster percolativo senza permutare label globali. +- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; il ciclo resta vincolo grafico e contratto per il prossimo null fisico. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`. +- **Run**: `python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512`. +- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. +- **Classical/stability audit**: `tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json`. +- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture. +- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati. +- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`. +- **Non misurato**: nuovi autovalori, nuovo generatore percolativo/logistico, null fisico interno, limite asintotico. + +## Results +| target | source label | observed | null 27/27 | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | 27/27 original label | 27/27 swapped label | label state | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 223/512 | 0.435546875 | 0.436647173 | [0.393236226, 0.478817486] | 107 | 116 | does_not_survive_label_null | +| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 270/512 | 0.527343750 | 0.528265107 | [0.484056280, 0.570223964] | 108 | 162 | does_not_survive_label_null | + +| aggregate | count | +|---|---:| +| any graph-only row reaches 27/27 under null | 417/512 | +| observed stable 27/27 rows | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `numeri_primi`, `percolation` | + +## Key Findings +1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader. +2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata. +3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` in `270/512` permutazioni; `162` di questi hit avvengono con label scambiata. +4. Verificato: almeno una riga graph-only raggiunge `27/27` in `417/512` null; la stabilita piena e frequente nel reader. +5. Inferito dal perimetro: i due residui non portano costo di label sorgente; sono target utili per un null fisico interno, non scoperte promuovibili. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno fisico ne boundary a due lettori. Il prossimo passo regressivo e un null row-local specifico per dinamica: rompere ordine logistico/percolativo mantenendo feature marginali, poi chiedere se il bridge cade. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: residuo graph-only osservato / residuo ricostruito dal null. +- **Singolare**: la riga del dominio prima della label sorgente e prima del nome fisico. +- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5. +- **Campo di possibilita**: possibile = usare i due target come stress test per null fisici interni; non-possibile = sommare graph-only residue al boundary o proporre ritorno fisico dal solo grafo. + +## Consecutio +Costruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` diventa gate riusabile per audit multi-target su residui graph-only prima di qualunque promozione. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` completato. +- Primo run 12:06 incoerente dopo join difettoso `audit_state/classical_audit_state`; corretto il nodo regressivo nel join e rieseguito con `512` permutazioni. +- Verifica baseline separata: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1` riproduce `27/27` per il target prime e mostra lo stesso set osservato `logistica`, `numeri_primi`, `percolation`, `reaction_diffusion` nel controllo rapido. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md` diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il report è scritto. Faccio una verifica leggera dei file prodotti e delle righe chiave, poi chiudo con l’esito e i percorsi. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260516_1206.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Graph-Only Residue Label Null Audit **Date**: 2026-05-16 12:06 **Piano**: 134 **Tension explored**: BOUNDARY (0.8) **verdict**: CONSTRAINT - I due residui graph-only nominati dal seme (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) sono osservati `27/27` nello stesso reader 13-righe, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso: `223/512` per logistica e `270/512` per percolation. Le label sorgente non sopravvivono come costo: entrambi restano `27/27` anche con label scambiata. observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate observables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, source_label_survival_state, any_graph_only_stable_under_null, classical_audit_state] **observable_contract**: claim=i residui graph-only portano costo di label sorgente solo se il loro `27/27` e raro sotto permutazioni label-count-preserving 8/5 e non persiste con label scambiata; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal graph reader, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare i residui graph-only Lab-specific se `27/27` viene ricostruito frequentemente o con label sorgente scambiata; not_tested=nuovo grafo, dinamica fisica sorgente, scaling asintotico, promozione a due lettori. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza Q/G come lettore + residui graph-only nominati dal seme. - **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / ricostruzione label-null. Punto-zero: la riga prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor. - **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il costo vive nel fatto che il nome resta o cade quando il perimetro 8/5 viene preservato ma riassegnato. - **Operatori laterali scelti**: graph spectrum/kNN boundary, label-count-preserving null, degree/cluster boundary stability come baseline grafica. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione dello stesso kernel 11:48 sui residui nominati; CE-none per altri adapter, perche il ciclo doveva chiudere comparabilita N=512 e non aprire nuovo dominio. - **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only e strutturale solo se il suo bridge status costa piu del perimetro label-count-preserving; se il null lo ricrea, il residuo resta proprieta del reader. - **Proiezione**: tenere fisse le feature delle 13 righe, permutare solo le label preservando `8/5`, misurare se i due target restano `27/27`. - **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nei domini del seme; matematica M = null di label su grafo kNN; fisico B = ritorno verso percolazione/logistica come fenomeni fisici. Il ritorno fisico fallisce in questo ciclo: resta vincolo sul reader. ## Aderenza alla direzione - `relation`: `follows_direction` - `why`: il ciclo testa esattamente se i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro 8 GUE / 5 Poisson. - `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o candidato prime; usa lo stesso N=512 del null label-count-preserving precedente. - `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche percolation/logistica; qui il perimetro e solo graph-reader/label. ## Re-discovery audit - **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, label permutation null, cluster-boundary stability, graph rewiring; per il contesto fisico restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come baseline di crossover spettrale. - **Cosa assorbe il baseline**: righe stabili possono comparire quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo; non basta la stabilita `27/27`. - **Cosa resta Lab-specific**: il contratto null-first che impedisce di sommare graph-only residue al boundary a due lettori. - `two_reader_boundary_confirmed`: non misurato come nuovo conteggio; i target sono entrambi `graph_only_bridge`, non due lettori. - `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. - `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson. - `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null sullo stesso graph reader. ## Claim Under Test > Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il loro `27/27` non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5. ## Question I residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano? ## Ritorno fisico - **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson su logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY. - **Attraversamento matematico**: grafo kNN in feature canonical+rigidity+shuffle-z con null label-count-preserving. - **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino a biforcazione e percolazione come transizione critica. - **Controllo concretezza**: il ritorno non e promosso; il null mostra ricostruzione frequente del bridge status. - **Relazione nuova**: il graph-reader puo nominare logistica/percolation come bridge senza costo sufficiente della label sorgente. - **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local che rompe ordine temporale/logistico o geometria del cluster percolativo senza permutare label globali. - **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; il ciclo resta vincolo grafico e contratto per il prossimo null fisico. ## Experiment Design - **Script**: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`. - **Run**: `python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512`. - **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. - **Classical/stability audit**: `tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json`. - **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture. - **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati. - **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`. - **Non misurato**: nuovi autovalori, nuovo generatore percolativo/logistico, null fisico interno, limite asintotico. ## Results | target | source label | observed | null 27/27 | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | 27/27 original label | 27/27 swapped label | label state | |---|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---| | `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 223/512 | 0.435546875 | 0.436647173 | [0.393236226, 0.478817486] | 107 | 116 | does_not_survive_label_null | | `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 270/512 | 0.527343750 | 0.528265107 | [0.484056280, 0.570223964] | 108 | 162 | does_not_survive_label_null | | aggregate | count | |---|---:| | any graph-only row reaches 27/27 under null | 417/512 | | observed stable 27/27 rows | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `numeri_primi`, `percolation` | ## Key Findings 1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader. 2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata. 3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` in `270/512` permutazioni; `162` di questi hit avvengono con label scambiata. 4. Verificato: almeno una riga graph-only raggiunge `27/27` in `417/512` null; la stabilita piena e frequente nel reader. 5. Inferito dal perimetro: i due residui non portano costo di label sorgente; sono target utili per un null fisico interno, non scoperte promuovibili. ## Verdict CONSTRAINT. Il gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno fisico ne boundary a due lettori. Il prossimo passo regressivo e un null row-local specifico per dinamica: rompere ordine logistico/percolativo mantenendo feature marginali, poi chiedere se il bridge cade. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: residuo graph-only osservato / residuo ricostruito dal null. - **Singolare**: la riga del dominio prima della label sorgente e prima del nome fisico. - **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5. - **Campo di possibilita**: possibile = usare i due target come stress test per null fisici interni; non-possibile = sommare graph-only residue al boundary o proporre ritorno fisico dal solo grafo. ## Consecutio Costruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` diventa gate riusabile per audit multi-target su residui graph-only prima di qualunque promozione. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - `python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` completato. - Primo run 12:06 incoerente dopo join difettoso `audit_state/classical_audit_state`; corretto il nodo regressivo nel join e rieseguito con `512` permutazioni. - Verifica baseline separata: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1` riproduce `27/27` per il target prime e mostra lo stesso set osservato `logistica`, `numeri_primi`, `percolation`, `reaction_diffusion` nel controllo rapido. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme. - Nessuna promozione e nessun public sync. ## Files - Script: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` - Data: `tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md` exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json p='tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json' with open(p) as f: d=json.load(f) print(d['observed']) print(d['null']['any_graph_only_eq_27'], d['null']['any_graph_only_eq_27_frequency']) for row in d['null']['target_rows']: print(row['target'], row['observed_hits'], row['null_eq_27'], row['raw_p'], row['null_eq_27_with_swapped_label']) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: {'stable_27_rows': ['logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13', 'numeri_primi:cycle_3', 'percolation:cycle_9'], 'target_rows': [{'classical_audit_state': 'graph_only_bridge', 'observed_frequency': 1.0, 'observed_hits': 27, 'source_label': 'GUE', 'target': 'logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13'}, {'classical_audit_state': 'graph_only_bridge', 'observed_frequency': 1.0, 'observed_hits': 27, 'source_label': 'Poisson', 'target': 'percolation:cycle_9'}]} 417 0.814453125 logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 27 223 0.435546875 116 percolation:cycle_9 27 270 0.52734375 162 exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json tools/data/reports/agent_20260516_1206.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json ?? tools/data/reports/agent_20260516_1206.md ?? tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5d2dfaef8eee1928b684e690789083d650dbcdf9 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# Agent Report - Graph-Only Residue Label Null Audit +**Date**: 2026-05-16 12:06 +**Piano**: 134 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - I due residui graph-only nominati dal seme (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) sono osservati `27/27` nello stesso reader 13-righe, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso: `223/512` per logistica e `270/512` per percolation. Le label sorgente non sopravvivono come costo: entrambi restano `27/27` anche con label scambiata. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, source_label_survival_state, any_graph_only_stable_under_null, classical_audit_state] +**observable_contract**: claim=i residui graph-only portano costo di label sorgente solo se il loro `27/27` e raro sotto permutazioni label-count-preserving 8/5 e non persiste con label scambiata; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal graph reader, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare i residui graph-only Lab-specific se `27/27` viene ricostruito frequentemente o con label sorgente scambiata; not_tested=nuovo grafo, dinamica fisica sorgente, scaling asintotico, promozione a due lettori. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza Q/G come lettore + residui graph-only nominati dal seme. +- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / ricostruzione label-null. Punto-zero: la riga prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor. +- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il costo vive nel fatto che il nome resta o cade quando il perimetro 8/5 viene preservato ma riassegnato. +- **Operatori laterali scelti**: graph spectrum/kNN boundary, label-count-preserving null, degree/cluster boundary stability come baseline grafica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione dello stesso kernel 11:48 sui residui nominati; CE-none per altri adapter, perche il ciclo doveva chiudere comparabilita N=512 e non aprire nuovo dominio. +- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only e strutturale solo se il suo bridge status costa piu del perimetro label-count-preserving; se il null lo ricrea, il residuo resta proprieta del reader. +- **Proiezione**: tenere fisse le feature delle 13 righe, permutare solo le label preservando `8/5`, misurare se i due target restano `27/27`. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nei domini del seme; matematica M = null di label su grafo kNN; fisico B = ritorno verso percolazione/logistica come fenomeni fisici. Il ritorno fisico fallisce in questo ciclo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: il ciclo testa esattamente se i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro 8 GUE / 5 Poisson. +- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o candidato prime; usa lo stesso N=512 del null label-count-preserving precedente. +- `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche percolation/logistica; qui il perimetro e solo graph-reader/label. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, label permutation null, cluster-boundary stability, graph rewiring; per il contesto fisico restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come baseline di crossover spettrale. +- **Cosa assorbe il baseline**: righe stabili possono comparire quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo; non basta la stabilita `27/27`. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto null-first che impedisce di sommare graph-only residue al boundary a due lettori. +- `two_reader_boundary_confirmed`: non misurato come nuovo conteggio; i target sono entrambi `graph_only_bridge`, non due lettori. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson. +- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null sullo stesso graph reader. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il loro `27/27` non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5. + +## Question +I residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano? + +## Ritorno fisico +- **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson su logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY. +- **Attraversamento matematico**: grafo kNN in feature canonical+rigidity+shuffle-z con null label-count-preserving. +- **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino a biforcazione e percolazione come transizione critica. +- **Controllo concretezza**: il ritorno non e promosso; il null mostra ricostruzione frequente del bridge status. +- **Relazione nuova**: il graph-reader puo nominare logistica/percolation come bridge senza costo sufficiente della label sorgente. +- **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local che rompe ordine temporale/logistico o geometria del cluster percolativo senza permutare label globali. +- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; il ciclo resta vincolo grafico e contratto per il prossimo null fisico. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`. +- **Run**: `python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512`. +- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. +- **Classical/stability audit**: `tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json`. +- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture. +- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati. +- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`. +- **Non misurato**: nuovi autovalori, nuovo generatore percolativo/logistico, null fisico interno, limite asintotico. + +## Results +| target | source label | observed | null 27/27 | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | 27/27 original label | 27/27 swapped label | label state | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 223/512 | 0.435546875 | 0.436647173 | [0.393236226, 0.478817486] | 107 | 116 | does_not_survive_label_null | +| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 270/512 | 0.527343750 | 0.528265107 | [0.484056280, 0.570223964] | 108 | 162 | does_not_survive_label_null | + +| aggregate | count | +|---|---:| +| any graph-only row reaches 27/27 under null | 417/512 | +| observed stable 27/27 rows | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `numeri_primi`, `percolation` | + +## Key Findings +1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader. +2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata. +3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` in `270/512` permutazioni; `162` di questi hit avvengono con label scambiata. +4. Verificato: almeno una riga graph-only raggiunge `27/27` in `417/512` null; la stabilita piena e frequente nel reader. +5. Inferito dal perimetro: i due residui non portano costo di label sorgente; sono target utili per un null fisico interno, non scoperte promuovibili. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno fisico ne boundary a due lettori. Il prossimo passo regressivo e un null row-local specifico per dinamica: rompere ordine logistico/percolativo mantenendo feature marginali, poi chiedere se il bridge cade. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: residuo graph-only osservato / residuo ricostruito dal null. +- **Singolare**: la riga del dominio prima della label sorgente e prima del nome fisico. +- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5. +- **Campo di possibilita**: possibile = usare i due target come stress test per null fisici interni; non-possibile = sommare graph-only residue al boundary o proporre ritorno fisico dal solo grafo. + +## Consecutio +Costruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` diventa gate riusabile per audit multi-target su residui graph-only prima di qualunque promozione. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` completato. +- Primo run 12:06 incoerente dopo join difettoso `audit_state/classical_audit_state`; corretto il nodo regressivo nel join e rieseguito con `512` permutazioni. +- Verifica baseline separata: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1` riproduce `27/27` per il target prime e mostra lo stesso set osservato `logistica`, `numeri_primi`, `percolation`, `reaction_diffusion` nel controllo rapido. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md` diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Eseguito il ciclo e scritto il report richiesto: [tools/data/reports/agent_20260516_1206.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md) Ho aggiunto anche lo script riusabile e il deposito dati: [tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py) [tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json) Esito: `CONSTRAINT`. I residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` sono osservati `27/27`, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso (`223/512` e `270/512`) anche con label sorgente scambiata. Quindi non passano come ritorno fisico o boundary a due lettori; restano target per un prossimo null fisico row-local. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5d2dfaef8eee1928b684e690789083d650dbcdf9 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# Agent Report - Graph-Only Residue Label Null Audit +**Date**: 2026-05-16 12:06 +**Piano**: 134 +**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) +**verdict**: CONSTRAINT - I due residui graph-only nominati dal seme (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) sono osservati `27/27` nello stesso reader 13-righe, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso: `223/512` per logistica e `270/512` per percolation. Le label sorgente non sopravvivono come costo: entrambi restano `27/27` anche con label scambiata. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, source_label_survival_state, any_graph_only_stable_under_null, classical_audit_state] +**observable_contract**: claim=i residui graph-only portano costo di label sorgente solo se il loro `27/27` e raro sotto permutazioni label-count-preserving 8/5 e non persiste con label scambiata; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal graph reader, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare i residui graph-only Lab-specific se `27/27` viene ricostruito frequentemente o con label sorgente scambiata; not_tested=nuovo grafo, dinamica fisica sorgente, scaling asintotico, promozione a due lettori. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza Q/G come lettore + residui graph-only nominati dal seme. +- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / ricostruzione label-null. Punto-zero: la riga prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor. +- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il costo vive nel fatto che il nome resta o cade quando il perimetro 8/5 viene preservato ma riassegnato. +- **Operatori laterali scelti**: graph spectrum/kNN boundary, label-count-preserving null, degree/cluster boundary stability come baseline grafica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione dello stesso kernel 11:48 sui residui nominati; CE-none per altri adapter, perche il ciclo doveva chiudere comparabilita N=512 e non aprire nuovo dominio. +- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only e strutturale solo se il suo bridge status costa piu del perimetro label-count-preserving; se il null lo ricrea, il residuo resta proprieta del reader. +- **Proiezione**: tenere fisse le feature delle 13 righe, permutare solo le label preservando `8/5`, misurare se i due target restano `27/27`. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nei domini del seme; matematica M = null di label su grafo kNN; fisico B = ritorno verso percolazione/logistica come fenomeni fisici. Il ritorno fisico fallisce in questo ciclo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: il ciclo testa esattamente se i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro 8 GUE / 5 Poisson. +- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o candidato prime; usa lo stesso N=512 del null label-count-preserving precedente. +- `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche percolation/logistica; qui il perimetro e solo graph-reader/label. + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, label permutation null, cluster-boundary stability, graph rewiring; per il contesto fisico restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come baseline di crossover spettrale. +- **Cosa assorbe il baseline**: righe stabili possono comparire quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo; non basta la stabilita `27/27`. +- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto null-first che impedisce di sommare graph-only residue al boundary a due lettori. +- `two_reader_boundary_confirmed`: non misurato come nuovo conteggio; i target sono entrambi `graph_only_bridge`, non due lettori. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson. +- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null sullo stesso graph reader. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il loro `27/27` non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5. + +## Question +I residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano? + +## Ritorno fisico +- **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson su logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY. +- **Attraversamento matematico**: grafo kNN in feature canonical+rigidity+shuffle-z con null label-count-preserving. +- **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino a biforcazione e percolazione come transizione critica. +- **Controllo concretezza**: il ritorno non e promosso; il null mostra ricostruzione frequente del bridge status. +- **Relazione nuova**: il graph-reader puo nominare logistica/percolation come bridge senza costo sufficiente della label sorgente. +- **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local che rompe ordine temporale/logistico o geometria del cluster percolativo senza permutare label globali. +- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; il ciclo resta vincolo grafico e contratto per il prossimo null fisico. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`. +- **Run**: `python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512`. +- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. +- **Classical/stability audit**: `tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json`. +- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture. +- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati. +- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`. +- **Non misurato**: nuovi autovalori, nuovo generatore percolativo/logistico, null fisico interno, limite asintotico. + +## Results +| target | source label | observed | null 27/27 | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | 27/27 original label | 27/27 swapped label | label state | +|---|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 223/512 | 0.435546875 | 0.436647173 | [0.393236226, 0.478817486] | 107 | 116 | does_not_survive_label_null | +| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 270/512 | 0.527343750 | 0.528265107 | [0.484056280, 0.570223964] | 108 | 162 | does_not_survive_label_null | + +| aggregate | count | +|---|---:| +| any graph-only row reaches 27/27 under null | 417/512 | +| observed stable 27/27 rows | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `numeri_primi`, `percolation` | + +## Key Findings +1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader. +2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata. +3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` in `270/512` permutazioni; `162` di questi hit avvengono con label scambiata. +4. Verificato: almeno una riga graph-only raggiunge `27/27` in `417/512` null; la stabilita piena e frequente nel reader. +5. Inferito dal perimetro: i due residui non portano costo di label sorgente; sono target utili per un null fisico interno, non scoperte promuovibili. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno fisico ne boundary a due lettori. Il prossimo passo regressivo e un null row-local specifico per dinamica: rompere ordine logistico/percolativo mantenendo feature marginali, poi chiedere se il bridge cade. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: residuo graph-only osservato / residuo ricostruito dal null. +- **Singolare**: la riga del dominio prima della label sorgente e prima del nome fisico. +- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5. +- **Campo di possibilita**: possibile = usare i due target come stress test per null fisici interni; non-possibile = sommare graph-only residue al boundary o proporre ritorno fisico dal solo grafo. + +## Consecutio +Costruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico. + +## Ricadute pratiche +ssp_value: yes. `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` diventa gate riusabile per audit multi-target su residui graph-only prima di qualunque promozione. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` completato. +- Primo run 12:06 incoerente dopo join difettoso `audit_state/classical_audit_state`; corretto il nodo regressivo nel join e rieseguito con `512` permutazioni. +- Verifica baseline separata: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1` riproduce `27/27` per il target prime e mostra lo stesso set osservato `logistica`, `numeri_primi`, `percolation`, `reaction_diffusion` nel controllo rapido. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. +- Nessun update del seme. +- Nessuna promozione e nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md` diff --git a/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..be4e2a1e0f0bdd256f198f82680e316f44ca213f --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Label-count-preserving null audit for BOUNDARY graph-only residues. + +The script reuses the 13-row 8 GUE / 5 Poisson reader grid and asks whether +named graph-only residues remain 27/27 bridge rows when only source labels are +permuted with the 8/5 count preserved. It does not promote graph-only rows to a +two-reader boundary; it measures their null cost inside the graph reader. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + +import numpy as np + +from exp_boundary_bridge_stability_audit import classical_map, parse_ints +from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( + classify_geometry, + compute_observables, + load_scope, + row_spacings, + shuffle_z, + standardized_matrix, +) + + +DEFAULT_TARGETS = "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13,percolation:cycle_9" + + +def parse_targets(raw: str) -> list[str]: + targets = [part.strip() for part in raw.split(",") if part.strip()] + if not targets: + raise ValueError("empty target list") + return targets + + +def load_reader_runs(args: argparse.Namespace) -> tuple[list[dict[str, Any]], list[dict[str, Any]]]: + ks = parse_ints(args.k_values) + n_gaps_values = parse_ints(args.n_gaps_values) + seeds = parse_ints(args.seeds) + source_rows = load_scope(Path(args.scope)) + selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] + selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) + gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected} + + reader_runs = [] + for k in ks: + for n_gaps in n_gaps_values: + for seed in seeds: + rng = np.random.default_rng(seed) + rows = [] + for source in selected: + gaps = gap_cache[source["domain_window"]] + if len(gaps) < args.min_gaps: + continue + gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps + obs = compute_observables(gaps) + z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng) + rows.append( + { + "domain_window": source["domain_window"], + "domain": source["domain"], + "cycle": source["cycle"], + "source_domain_type": source["source_domain_type"], + "n_gaps": int(len(gaps)), + "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, + "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, + } + ) + reader_runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": rows}) + return selected, reader_runs + + +def relabel_rows(rows: list[dict[str, Any]], labels_by_name: dict[str, str]) -> list[dict[str, Any]]: + relabeled = [] + for row in rows: + item = dict(row) + item["source_domain_type"] = labels_by_name[row["domain_window"]] + relabeled.append(item) + return relabeled + + +def geometry_hits(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> set[str]: + geometry = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), k) + return set(geometry["third_included_candidates"]) + + +def summarize_hits( + reader_runs: list[dict[str, Any]], + names: list[str], + labels_by_name: dict[str, str] | None = None, +) -> dict[str, Any]: + hit_counts = {name: 0 for name in names} + stable_rows_by_run = [] + for run in reader_runs: + rows = run["rows"] if labels_by_name is None else relabel_rows(run["rows"], labels_by_name) + hits = geometry_hits(rows, run["k"]) + for name in hits: + hit_counts[name] += 1 + stable_rows_by_run.append( + { + "k": run["k"], + "n_gaps": run["n_gaps"], + "seed": run["seed"], + "third_included_candidates": sorted(hits), + } + ) + stable_27_rows = sorted(name for name, count in hit_counts.items() if count == len(reader_runs)) + return { + "hit_counts": hit_counts, + "stable_27_rows": stable_27_rows, + "per_run": stable_rows_by_run, + } + + +def wilson_interval(k: int, n: int, z: float = 1.959963984540054) -> list[float]: + if n <= 0: + return [0.0, 0.0] + phat = k / n + denom = 1 + z * z / n + center = (phat + z * z / (2 * n)) / denom + margin = z * ((phat * (1 - phat) / n + z * z / (4 * n * n)) ** 0.5) / denom + return [round(max(0.0, center - margin), 9), round(min(1.0, center + margin), 9)] + + +def audit_state(row: dict[str, Any]) -> Any: + return row.get("audit_state", row.get("classical_audit_state")) + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + targets = parse_targets(args.targets) + selected, reader_runs = load_reader_runs(args) + names = [row["domain_window"] for row in selected] + original_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} + label_values = [original_labels[name] for name in names] + classical = classical_map(Path(args.classical_audit)) + observed_summary = summarize_hits(reader_runs, names) + + for target in targets: + if target not in names: + raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") + + rng = np.random.default_rng(args.null_seed) + target_stats: dict[str, dict[str, Any]] = { + target: { + "null_ge_observed": 0, + "null_eq_27": 0, + "null_eq_27_with_original_label": 0, + "null_eq_27_with_swapped_label": 0, + "null_label_distribution": {"GUE": 0, "Poisson": 0}, + "null_hit_distribution": {}, + } + for target in targets + } + any_graph_only_eq_27 = 0 + null_examples = [] + + graph_only_names = [ + name + for name in names + if audit_state(classical.get(name, {})) == "graph_only_bridge" + ] + + for trial in range(args.null_trials): + permuted = list(rng.permutation(label_values)) + labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) + summary = summarize_hits(reader_runs, names, labels_by_name) + stable_27 = set(summary["stable_27_rows"]) + if any(name in stable_27 for name in graph_only_names): + any_graph_only_eq_27 += 1 + + example_targets = [] + for target in targets: + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + hits = summary["hit_counts"][target] + stats = target_stats[target] + stats["null_hit_distribution"][str(hits)] = stats["null_hit_distribution"].get(str(hits), 0) + 1 + assigned_label = labels_by_name[target] + stats["null_label_distribution"][assigned_label] += 1 + if hits >= observed_hits: + stats["null_ge_observed"] += 1 + if hits == len(reader_runs): + stats["null_eq_27"] += 1 + if assigned_label == original_labels[target]: + stats["null_eq_27_with_original_label"] += 1 + else: + stats["null_eq_27_with_swapped_label"] += 1 + example_targets.append(target) + if len(null_examples) < args.example_count and example_targets: + null_examples.append( + { + "trial": trial, + "stable_target_rows": sorted(example_targets), + "stable_graph_only_rows": sorted(name for name in graph_only_names if name in stable_27), + "target_labels": {target: labels_by_name[target] for target in targets}, + } + ) + + target_rows = [] + for target in targets: + stats = target_stats[target] + observed_hits = observed_summary["hit_counts"][target] + null_ge = stats["null_ge_observed"] + null_eq = stats["null_eq_27"] + target_rows.append( + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit": classical.get(target, {}), + "observed_hits": observed_hits, + "observed_frequency": round(observed_hits / len(reader_runs), 9), + "null_ge_observed": null_ge, + "null_eq_27": null_eq, + "raw_p": round(null_ge / args.null_trials, 9), + "add_one_p": round((null_ge + 1) / (args.null_trials + 1), 9), + "wilson_95": wilson_interval(null_ge, args.null_trials), + "null_eq_27_with_original_label": stats["null_eq_27_with_original_label"], + "null_eq_27_with_swapped_label": stats["null_eq_27_with_swapped_label"], + "null_label_distribution": stats["null_label_distribution"], + "null_hit_distribution": dict( + sorted(stats["null_hit_distribution"].items(), key=lambda item: int(item[0])) + ), + "label_survival_state": ( + "does_not_survive_label_null" + if stats["null_eq_27_with_swapped_label"] > 0 + else "not_reconstructed_when_label_swapped" + ), + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_residue_label_count_null_audit", + "question": "Do graph-only residues survive a label-count-preserving null on the same 13-row BOUNDARY reader?", + "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", + "observables_used": [ + "target_graph_bridge_hits", + "target_graph_bridge_frequency", + "label_count_preserving_null_hits", + "source_label_survival_state", + "any_graph_only_stable_under_null", + "classical_audit_state", + ], + "params": { + "scope": args.scope, + "classical_audit": args.classical_audit, + "targets": targets, + "k_values": parse_ints(args.k_values), + "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), + "seeds": parse_ints(args.seeds), + "n_shuffle": args.n_shuffle, + "min_gaps": args.min_gaps, + "null_trials": args.null_trials, + "null_seed": args.null_seed, + }, + "observable_contract": { + "claim": "graph-only residues carry source-label cost only if their 27/27 graph-reader status is rare under 8/5 label-count-preserving permutations and does not persist under swapped labels", + "observable": "target row bridge hit count across the same 27 graph-reader perturbations", + "operator": "label-count-preserving permutation null over the 13 row-aligned BOUNDARY labels", + "generator": "fixed row-local feature vectors from boundary_graph_curvature_gate; only source_domain_type changes under null", + "denominator": f"13 rows, 27 graph-reader reads, {args.null_trials} null label permutations", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N and add_one_p=(k+1)/(N+1), k = null trials with target_hits >= observed target_hits", + "non_possible": "calling graph-only rows Lab-specific residues if 27/27 is reconstructed frequently or under swapped source label", + "not_tested": "new graph construction, physical source dynamics, asymptotic scaling, two-reader promotion", + }, + "observed": { + "stable_27_rows": observed_summary["stable_27_rows"], + "target_rows": [ + { + "target": target, + "source_label": original_labels[target], + "classical_audit_state": audit_state(classical.get(target, {})), + "observed_hits": observed_summary["hit_counts"][target], + "observed_frequency": round(observed_summary["hit_counts"][target] / len(reader_runs), 9), + } + for target in targets + ], + }, + "null": { + "any_graph_only_eq_27": any_graph_only_eq_27, + "any_graph_only_eq_27_frequency": round(any_graph_only_eq_27 / args.null_trials, 9), + "target_rows": target_rows, + "examples": null_examples, + }, + } + + 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({"observed": output["observed"], "null": output["null"]}, indent=2, sort_keys=True)) + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") + parser.add_argument("--classical-audit", default="tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json") + parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) + parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") + parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") + parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") + parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) + parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) + parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=512) + parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) + parser.add_argument("--example-count", type=int, default=8) + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json") + args = parser.parse_args() + run(args) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 127,323 Eseguito il ciclo e scritto il report richiesto: [tools/data/reports/agent_20260516_1206.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260516_1206.md) Ho aggiunto anche lo script riusabile e il deposito dati: [tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py) [tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json) Esito: `CONSTRAINT`. I residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` sono osservati `27/27`, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso (`223/512` e `270/512`) anche con label sorgente scambiata. Quindi non passano come ritorno fisico o boundary a due lettori; restano target per un prossimo null fisico row-local.