fix(density,#13410): Z3-Python-16-Meal-Planner 2 lectures chiffrees (1104 -> 1273)

[jsboige]

Grain: DEEP/notebook-python -- lane myia-po-2026:CoursIA -- prev: DEEP/notebook-python #16547

Densite Z3-Python-16-Meal-Planner : 2 cellules de lecture chiffree (1104 -> 1273)

Tranche SymbolicAI/SMT de l'EPIC densite #13410 : MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/SMT/Z3-API/Z3-Python-16-Meal-Planner.ipynb passe de 1104 a 1273 caracteres markdown par cellule code (plancher 1200), via 2 cellules markdown inserees. Edition md-only : les 12 cellules code sont byte-identiques (sources + outputs + execution_count, verifiees par script contre le commit parent), 17/18 markdown d'origine conservees byte-identiques, 1 (Conclusion) avec la normalisation hook-mandee ci-dessous, 0 suppression. Rotation de famille (GenAI x2 -> GameTheory -> GenAI -> SMT x2 : cette lane enchaine ses 6e et 7e familles distinctes du segment).

Les 2 lectures chiffrees (nombres = verbatim des sorties commitees ou derives de celles-ci)

1. Le prix de l'equilibre et l'optimum confirme deux fois (ancree apres Interpretation 4) : trois menus se lisent ensemble — le moins cher (enumeration 36 combinaisons et Optimize) rend 8,50 EUR pour 770 kcal / 27 g de proteines, le menu equilibre rend 10,50 EUR pour 630 kcal / 37 g, le menu libre sans contrainte tombe a 530 kcal. L'equilibre nutritionnel se facture : +2,00 EUR/jour et l'abandon de 140 kcal contre le moins cher, en echange de +10 g de proteines. Et la validation croisee jamais citee par les interpretations existantes : enumeration exhaustive et Optimize SMT — deux algorithmes sans ligne de code en commun — rendent le meme minimum 8,50 EUR avec le meme menu (soupe + pates bolognaise + mousse).
2. Quatre ordres de grandeur de temps de resolution (ancree apres Interpretation 5b, avant les exercices) : enumeration 36 combinaisons 0,06 ms -> plan SMT booleen D=3 2,4 ms -> Optimize min-cout D=1 17,7 ms -> Optimize D=7 corpus elargi 24 plats 349,5 ms. Le facteur ~145 entre D=3 et D=7 est pose comme observation de cette paire de runs, pas une loi (jours et corpus changent en meme temps) ; lecture pratique : la fenetre [1400, 1900] kcal avec 40 g de proteines reste resolue en un tiers de seconde a D=7.

Toutes les valeurs citees sont verifiees presentes dans le notebook (assert par script pre-insertion sur 16 tokens : 8.50, 10.50, 530, 630, 0.06, 2.4, 17.7, 349.5, fenetres kcal, 7940, 36 comb, 24 plats). Les cellules d'exercice n'ont pas ete lues (aucun leak).

Normalisation hook-mandee (disclose)

Le pre-commit fix-hr-separator a converti 1 ligne preexistante de la cellule Conclusion (--- decoratif -> ***, separateur de pied de page) : modification imposee par le harnais au premier commit touchant ce fichier, 1 caractere, sans impact de contenu. Verifie par script : c'est la SEULE difference hors les 2 insertions (multiset md : exactement 1 cellule retiree = Conclusion, et sa version nouvelle == version ancienne avec \n---\n -> \n***\n).

Preuves

• Densite : pedagogy_density.py -> All judged notebooks meet the density floor. / Below 1200 c/cell: 0 (1104 -> 1273, mesure par script AVANT redaction du titre de commit).
• Rendu markdown : detect_markdown_rendering.py --check -> OK: no new ERROR-level markdown-rendering violations.
• Structure : 12/12 code byte-identiques (multiset verifie), 18 -> 20 markdown, 2 ids nbformat 4.5 nouveaux uniques (f1a6b3c8, f1a6b3c9).
• Diff : +17/-1, un seul notebook touche ; tous les hooks Passed.
• Catalogue : byte-identique a main (aucun fichier catalogue touche).
• Preflight anti-double-livraison : au claim (2026-09-17T18:07Z) — twin registry grep Z3-Python-16/Meal-Planner -> 0 ; sweep des fichiers des PRs open densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 -> 0 touche ce chemin ; gh search prs open -> 0. Re-verifie a la creation : gh search prs --state open "Z3-Python-16" -> 9 resultats voisins, AUCUN ne touche Z3-Python-16-Meal-Planner.ipynb (les plus proches : docs(smt,#13410): densite Z3-Python-17-Array-Theory — 1 lecture chiffree (1171 -> 1288) #16542 = 17-Array-Theory, Densite SMT/Z3-API 13-UnsatCores : 5 cellules markdown de lecture chiffree (1018 -> 1375) #16514 = 13-UnsatCores).

Cellules de sortie non re-executees

Edition md-only : aucune cellule code touchee, les outputs existants restent la preuve d'execution commitee (regle C.2, exception modifs uniquement markdown).

See #13410

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	2.8s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	2.8s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	3.2s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	3.3s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	2.5s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	1.7s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	14.2s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.5s

Pinned lockfile: scripts/notebook_tools/golden_set.lock.txt (H.7 P3, axe A #4208)

[github-actions]

Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an outputs: list)

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 12
• Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)