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[Pli 4 Origami Wolfram] K_trajectory cross-classes R0/R4/R30/R110 a n_cells=64,n_steps=64 #19818
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[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- Origami Wolfram pli 4 K_trajectory cross-classes R0/R4/R30/R110 (DEEP/research-code) : extension de scripts/hashlife/k_trajectory.py avec mode --all-classes pour mesurer les 4 classes canoniques de Wolfram.
Strategie c.110 narrow-cache break (Tell c.970-L2) : sous-issue du pli 1 #19766 / EPIC Origami #19742. Pli 1 (DELIVERED c.103-c.104) + pli 2 organe (PR #19793 OPEN) + pli 2 carnet (PR #19807 OPEN, prose fix c.110) + pli 3 instrument (PR #19815 OPEN) + pli 3 doublon signale (PR #19816 cid 6049120770) -- pli 4 etend le verdict cross-classes au-dela de Rule 30 / Rule 110.
Livrable prevu c.110 :
- scripts/hashlife/k_trajectory.py : ajout mode --all-classes (~100 lignes, mesure 4 regles au lieu de 2)
- scripts/hashlife/wolfram_cross_classes_results.json : verbatim mesure cross-classes
- scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md (NEW) : falsifiable verdict 4 classes vs K_trajectory discriminant
- scripts/hashlife/tests/test_wolfram_cross_classes.py : 4-6 tests pytest (CHAOTIC-FRAGILE vs COLLAPSED pour chaque classe)
- Mise a jour scripts/hashlife/README.md : table des modes existants (measure, verify-corpus, bounds, wolfram, wolfram-cross-classes) + exemple invocation
Ancrage organ-first :
- Module reel invoque : from ict.wolfram_step import wolfram_trajectory (pli 2 PR feat(iit,#19766 pli 2): ict.wolfram_step -- organe de l'automate 1-D de Wolfram (extrait d'ICT-18 EG3) #19793, OPEN)
- Instrumentation existante : k_trajectory.py etendu, pas reecrit
- Reproduction : python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram --all-classes --n-cells 64 --n-steps 64 (PYTHONPATH=MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series)
Plancher G-VAR-1 DEEP/CONTENU (research-code).
[INFO candidate-delivered] Origami Wolfram pli 4 K_trajectory cross-classes (issue #19818) -- PR #19819 ouverte (#19819).
Livrables verifies (5 fichiers, 809 insertions, 1 deletion) :
- scripts/hashlife/k_trajectory.py : mode --wolfram-4classes (+240 lignes) avec WOLFRAM_CLASS_MAP, measure_wolfram_4classes, wolfram_class_verdict, wolfram_4classes_cross_verdict
- scripts/hashlife/wolfram_cross_classes_results.json : verbatim mesure cross-classes (4 regles × 7 fenetres = 28 entrees)
- scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md : verdict falsifiable documente (perimetre, mesure, resultats, interet epistemologique, sources, suite)
- scripts/hashlife/tests/test_wolfram_cross_classes.py : 12 tests pytest (5 classes couvertes : WOLFRAM_CLASS_MAP, mesure, verdicts par regle, cross-classes, JSON round-trip) -- 12/12 PASSED in 6.51s
- scripts/hashlife/README.md (NEW) : table des 5 modes CLI + resultats plis 1-4
Base = feature/19766-origami-pli3-kwolfram (stack sur pli 3 PR #19815).
Verdict cross-classes : WOLFRAM-4CLASSES-III/IV-INVERSE (2/4 contredisent -- faux negatif sur entropie). R0 (I) et R4 (II) confirment (COLLAPSED, ratio 0.030/0.027). R30 (III) et R110 (IV) refutent (COLLAPSED, ratio 0.510 identique).
Conclusion epistemologique : K_trajectory insuffisant pour discriminer Turing-complet vs chaos en 1-D (limitation theorique LZ vs complexite structurelle). Instrument discriminant pour soupe vs programme en 2-D (pli 1 c.103).
Plancher G-VAR-1 DEEP/research-code (CONTENU genre).
{
"title": "[Pli 4 Origami Wolfram] K_trajectory cross-classes R0/R4/R30/R110 a n_cells=64,n_steps=64",
"body": "Suite c.109 pli 3 (PR #19815). c.109 a mesure Rule 30 vs Rule 110 (verdict WOLFRAM-CROSS-DIMENSION-PARTIAL). Pli 4 etend a 4 classes (I/II/III/IV) pour valider le discriminant K_trajectory LZ fenetre sur l'echelle des classes Wolfram completes.\n\n## Mesure attendue (n_cells=64, n_steps=64, seed=33)\n\n| Regle | Classe | verdict attendu |\n|-------|--------|-----------------|\n| 0 | I (uniforme) | COLLAPSED (LZ capture la constance) |\n| 4 | II (periodique) | COLLAPSED (LZ capture la periode courte) |\n| 30 | III (chaotique) | WEAK-COLLAPSE ou ENTROPIE PARTIELLE |\n| 110 | IV (Turing-complet) | WEAK-COLLAPSE ou ENTROPIE PARTIELLE (indistingable de III par K_trajectory, cf. c.109) |\n\n## Livrables c.110\n\n-
scripts/hashlife/k_trajectory.py: ajout--rules 0,4,30,110(toutes les classes) ou extension--all-classes\n-scripts/hashlife/wolfram_cross_classes_results.json: verbatim mesure 4 classes\n-scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md(NEW) : falsifiable verdict 4 classes vs discrimination\n-scripts/hashlife/tests/test_wolfram_cross_classes.py(NEW) : 4-6 tests cross-classes (CHAOTIC-FRAGILE vs COLLAPSED)\n- Mise a jourscripts/hashlife/README.md: table des modes existants + exemple invocation cross-classes\n\n## Ancrage organ-first\n\n- Module reel invoque :from ict.wolfram_step import wolfram_trajectory(pli 2 PR #19793, OPEN)\n- Instrumentation existante : k_trajectory.py etendu, pas reecrit\n- Reproduction :python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram --all-classes --n-cells 64 --n-steps 64(PYTHONPATH=MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series)\n\n## Strategie de merge\n\nBranche :feature/19766-origami-pli4-cross-classes(depuisfeature/19766-origami-pli3-kwolframPR #19815 OU depuismainapres merge de pli 3).\n\n## Parent\n\n- Part of #19742 (EPIC Origami Wolfram)\n- See #19766 (pli 1 DELIVERED c.103-c.104)\n- See #19793 (pli 2 organe, OPEN)\n- See #19815 (pli 3 K_trajectory, OPEN)\n- See #19807 (pli 2 carnet ICT-48, OPEN, prose fix c.110)\n- See #19813 (pli 3 sous-issue, delivered)","labels": ["enhancement", "research-notebook"]
}