Revisione della Versione 4.1 che permette analisi più significative sull'influenza dei parametri e delle condizioni iniziali non solo sul pattern finale, ma sul **processo dinamico** stesso di raggiungimento della coerenza critica e della successiva complessificazione.

Questo framework simula il modello D-ND (Duale-Non-Duale) per **esplorare computazionalmente l'emergenza e la trasformazione di strutture coerenti (Risultante R\*) all'interno di uno spazio logico dinamico (rappresentato dal piano complesso)**. È uno strumento per l'esplorazione computazionale di sistemi complessi astratti, con una chiara applicazione nel testare ipotesi sull'emergenza di pattern da regole locali e condizioni iniziali.

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Il modello D-ND spiega come un sistema complesso evolva partendo da uno stato di pura potenzialità (il continuum Nulla-Tutto) per convergere a configurazioni ordinate. Utilizzando una Lagrangiana che combina energia cinetica, potenziale e termini aggiuntivi per assorbimento, allineamento e auto-organizzazione, il sistema minimizza l’azione e riduce l’incertezza. La risultante \( R(t) \) evolve in maniera deterministica secondo la legge \( R = e^{\pm \lambda Z} \), dove il segno positivo indica espansione e quello negativo contrazione, permettendo al sistema di “scoprire” e consolidare le possibilità emergenti mantenendo l’osservatore al centro del processo.

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Abstract: Questo documento presenta una formalizzazione assiomatica del modello Duale Non-Duale (D-ND), un framework teorico per la descrizione di sistemi complessi caratterizzati da emergenza, auto-organizzazione e transizioni tra stati. Il modello si basa su un insieme di assiomi fondamentali che integrano concetti dalla meccanica quantistica, relatività generale, teoria dell'informazione e cosmologia.

**Un insieme di regole preconfigurate** che si possono fornire come prima domanda o dichiarazione in ogni nuova interazione per garantire che il GPT o un'altra istanza del modello gestisca le memorie in modo efficiente. Utilizzate queste affermazioni per gestire le memorie durante la conversazione, ottimizzando lo spazio, prevenendo la duplicazione e garantendo che le informazioni memorizzate siano sempre pertinenti e aggiornate.