#### Determinismo e Riduzione dell'Incertezza
# Risultante R = e^{±λZ}
"""
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 \to 0} \left( R(t) \cdot e^{i\omega t} \right)
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) \left[ α ⋅ f_{Dual-NonDual}(A, B; λ) + β ⋅ f_{Movement}(R(t), P_{Proto-Axiom}) \right] + \
(1 - δ(t)) \left[ γ ⋅ f_{Absorb-Align}(R(t), P_{Proto-Axiom}) \right]
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(dZ_dt, Z, theta_NT, lambda_param, f_theta, g_Z):
"""
L = \frac{1}{2}\left(\frac{dZ}{dt}\right)^2 - V(Z, \theta_{NT}, \lambda)
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))
# 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.
"""