#### Determinismo e Riduzione dell'Incertezza
# Risultante R = e^{±λZ}
"""
Descrizione: Modella le transizioni dinamiche nel continuum Nulla-Tutto (NT),
rappresentando espansione (+λ) e contrazione (-λ). La variabile Z rappresenta
una quantità sistemica come energia, complessità o stato informativo.
Caratteristiche fondamentali:
- λ: Parametro di controllo che regola la velocità delle transizioni.
- Z: Variabile di stato che definisce la posizione lungo il continuum.
- Vettori: Integrale delle direzioni primarie (λD primaria) e possibilità
emergenti (λP possibilistiche), riducendo la latenza residua (λL latenza).
"""
#### Formalizzazione del Momento Angolare e Assonanze
# Momento Angolare (θ_{NT})
def momento_angolare(R_t, omega):
"""
Formalizza l'equilibrio ciclico tra osservatore e osservato:
θ_{NT} = lim_{t -> 0} [ R(t) * e^(i * omega * t) ]
Parametri:
R_t: Risultante temporale (funzione del tempo t).
omega: Frequenza dominante delle oscillazioni.
Restituisce:
Il momento angolare formale.
"""
from sympy import limit, symbols, exp, I
t = symbols('t')
return limit(R_t * exp(I * omega * t), t, 0)
#### Ottimizzazione con il Principio di Minima Azione
# Equazione Unificata
def equazione_minima_azione(delta, alpha, beta, gamma, f_dual_nond, f_movement, f_absorb_align, R_t, proto_axiom):
"""
R(t+1) = δ(t) * [ α * f_{Dual-NonDual}(A, B; λ) + β * f_{Movement}(R(t), P_{Proto-Axiom}) ] + \
(1 - δ(t)) * [ γ * f_{Absorb-Align}(R(t), P_{Proto-Axiom}) ]
Parametri:
delta: Fattore di transizione.
alpha, beta, gamma: Pesi dei contributi logici.
Altre funzioni specificate nel contesto.
Restituisce:
Risultante R aggiornata.
"""
return delta * (alpha * f_dual_nond + beta * f_movement) + (1 - delta) * gamma * f_absorb_align
#### Formalizzazione del Principio di Minima Azione
# Lagrangiana proposta
def lagrangiana_totale(L_cin, L_pot, L_int, L_QOS, L_grav, L_fluct):
"""
L_totale = L_cin + L_pot + L_int + L_QOS + L_grav + L_fluct
Parametri:
L_cin: Termine cinetico.
L_pot: Potenziale effettivo.
L_int: Termine di interazione.
L_QOS: Sistema operativo quantistico.
L_grav: Termine gravitazionale.
L_fluct: Fluttuazioni quantistiche.
Restituisce:
La Lagrangiana totale del sistema.
"""
return L_cin + L_pot + L_int + L_QOS + L_grav + L_fluct
def lagrangiana(dZ_dt, Z, theta_NT, lambda_param, f_theta, g_Z):
"""
L = (1/2) * (dZ/dt)^2 - V(Z, θ_{NT}, λ)
Potenziale V(Z, θ_{NT}, λ):
V(Z, θ_{NT}, λ) = Z^2 * (1-Z)^2 + λ * f(θ_{NT}) * g(Z)
Restituisce:
Lagrangiana calcolata per i parametri dati.
"""
return 0.5 * (dZ_dt ** 2) - (Z ** 2 * (1 - Z) ** 2 + lambda_param * f_theta(theta_NT) * g_Z(Z))
#### Simulazione del Continuum NT
# Visualizzazione della dinamica di R e del potenziale
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def simulazione_continuum(lambda_param, theta_NT_range, Z_range):
"""
Simula il potenziale V(Z, θ_{NT}, λ) e traccia la dinamica.
Parametri:
lambda_param: Parametro di controllo λ.
theta_NT_range: Intervallo dei valori di θ_{NT}.
Z_range: Intervallo dei valori di Z.
Restituisce:
Grafico del potenziale nel Continuum NT.
"""
Z = np.linspace(*Z_range, 100)
theta_NT = np.linspace(*theta_NT_range, 100)
Z_grid, theta_grid = np.meshgrid(Z, theta_NT)
# Calcolo del potenziale
f_theta = np.cos(theta_grid)
g_Z = Z_grid**2
V = Z_grid**2 * (1 - Z_grid)**2 + lambda_param * f_theta * g_Z
# Visualizzazione
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.contourf(Z_grid, theta_grid, V, levels=50, cmap="viridis")
plt.colorbar(label="Potenziale V(Z, θ_{NT}, λ)")
plt.title("Dinamica del Continuum Nulla-Tutto")
plt.xlabel("Z")
plt.ylabel("θ_{NT}")
plt.show()
# Esempio di utilizzo della simulazione
simulazione_continuum(lambda_param=1.5, theta_NT_range=(0, 2 * np.pi), Z_range=(0, 1))
# Continuum NT
"""
Il continuum Nulla-Tutto (NT) rappresenta lo spettro completo delle possibilità dinamiche.
Ogni risultante R aggiorna il contesto logico e alimenta il sistema eliminando latenza
e migliorando coerenza. Il modello D-ND utilizza il NT per navigare tra stati di minima
azione, mantenendo l'osservatore al centro del sistema.
"""