#### 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.
"""
Il sistema CAROL si ispira la logica degli agenti autonomi, sfruttando l'analisi contestuale profonda e la modellazione predittiva per ottimizzare i processi decisionali.