Modello D-ND: Specifica Operativa del Motore di Inferenza Quantistica Autologico (DND-QIE v0.4)
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Questo documento presenta la Documentazione Unificata v1.2 del Modello Duale-Non-Duale (D-ND), consolidando i principi filosofici del modello con la specifica tecnica dettagliata del Motore di Inferenza Quantistica DND-QIE (v0.4). Vengono descritti la rappresentazione dello stato manifesto come grafo attribuito dinamico, la densità possibilistica D-ND, i gate quantistici modificati (Hadamard, CNOT, Shortcut), il processo di misura formativa, le metriche interne, il ciclo di feedback autologico, i parametri operativi, l'architettura software proposta e un piano di validazione numerica.
1 ▸ Cornice concettuale
- Processualità ciclica: |NT⟩ → Osservazione → R(t) → (quando Coerenza↓) reset a |NT⟩.
- Autologia: feedback interno plasma regole e parametri.
- Non‑località ideale: scorciatoie a latenza ≈ 0 per nodi risonanti.
2 ▸ Stato, spazi e densità possibilistica
2.1 Stato manifesto G_R
| Componente | Attributi | Note |
|---|---|---|
| V nodi | weight w_v ∈[0,1]; coherence c_v ∈[0,1] | |
| E archi | strength s_e ∈ℝ⁺; latency ℓ_e ∈ℝ⁺ | |
| ℋ hyper‑archi (𝔽) | ϕ_strength, ϕ_phase | connessioni latenti |
| Ω nodi sentinella | ω_NT (w=0,c=0) + liminali (c=1) | gestione ciclo Nulla‑Tutto |
2.2 Densità possibilistica ρ_DND(σ | R)
- M_dist = e^{−α·D_DND}. D_DND = cammino minimo pesato (1/w_i + ℓ_e).
- M_ent = 1−S_DND/S_max. S_DND = Jensen‑Shannon di entropie Laplaciane.
- M_proto = β·(1−C_R/C_max).
- Parametri: α 0.75, β 0.9, (w₁,w₂,w₃)=(0.45,0.35,0.20).
3 ▸ Dinamiche operative
3.1 Gate D‑ND
| Gate | Effetto chiave | Formula breve |
|---|---|---|
| Hadamard_DND(v) | split peso su vicini | share = δV·w_v/deg(v) |
| CNOT_DND(c,t) | NOT su t, rafforza arco (c,t) | s+=nonLocal; ℓ*=1−δV |
| Phase_DND(S) | accorcia latenze in S | ℓ*=1−ϕ_phase·δV |
| Shortcut_DND | crea scorciatoie top‑m | m=⌈χ· |
3.2 Misura formativa Φ
1. σ ∼ ρ_DND 2. meta‑tag {coherence, surprise, latency, dual‑imbalance} 3. update locale (κ_local=0.6) 4. plasticità (η_c 0.30, η_s 0.20, γ_L 0.05) 5. generate_dual_poles 6. Normalize_DND.
4 ▸ Metriche, feedback e criteri
| Metrica | Formula | Uso |
|---|---|---|
| Coerenza_DND | Σc_v / | V |
| M(t) | H[ρ]−log₂ | V |
| Latenza_L | Σℓ_e / | E |
| ΔCoerenza | diff temp | stop |
| ΔM | M(t)−M(t−1) |
Feedback globale
alignment_weight, δV_scale, χ_nonlocal aggiornati con γ_c 0.08, γ_v 1.1, γ_NL 0.04 verso soglie τ_c 0.65, τ_L 1.20.
Convergenza / reset
Stop se |ΔCoerenza|<0.005 ∧ |ΔM|<0.01 per 15 cicli. Reset se Coerenza<0.05 per 10 cicli.
5 ▸ Algoritmi ausiliari
- generate_dual_poles — duplicazione nodi centrali dei cluster se imbalance > 0.3.
- promote_hyperedges — trasforma hyper‑archi ϕ_strength>0.2 in archi reali.
- AutoLogicOptimiser — CMA‑ES su ϕ_phase, κ_local (finestra 20, ogni 10 cicli).
6 ▸ Parametri globali (default)
alignment_weight 0.20 · δV_scale 0.30 · χ_nonlocal 0.15 · nonLocal_coupling 0.10 · ϕ_phase 0.50 · κ_local 0.60 · γ_c/γ_v/γ_L/γ_NL 0.08/1.1/0.05/0.04 · τ_c 0.65 · τ_L 1.20.
7 ▸ Architettura software
GraphDND · GateExecutor · MeasureDND · MetricsCalculator · Planner · FeedbackLoop · AutoLogicOptimiser · CycleManager · InferenceEngineDND · PatternExtractor · ExperimentManager. Dipendenze: Python ≥3.12, NetworkX, NumPy/SciPy, cma, joblib/Ray.
8 ▸ Piano di validazione
- Emergenza di coerenza 2. Effetto non‑località 3. Robustezza 4. Reset ciclo Nulla‑Tutto. Parametri da sweep: χ_nonlocal 0‑0.3, δV_scale 0.05‑0.4, w‑weights, ϕ_phase 0‑0.8, κ_local 0.3‑0.8, τ_c 0.5‑0.8.
Documento end‑to‑end, pronto per implementazione e analisi.
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