[jsboige]

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2025:CoursIA — prev: DEEP/research-code #20245

Summary

Ouverture de la série Riemann 200 (EPIC #20403, bicentenaire 2026) : le carnet 03 — Séries de Riemann et réarrangement — plus le README série (table des 9 grains de l'EPIC, conventions, raccords Serre100/ANALYSE).

Le théorème de réarrangement (thèse d'habilitation, Göttingen 1854) y est rendu exécutable :

• §1 — convergence conditionnelle mesurée : sommes partielles de la série harmonique alternée (erreur ~1/n vs ln 2, constantes d'Euler–Mascheroni visible), divergence de la série harmonique en témoin.
• §2 — la preuve gloutonne en code (rearrangement_glouton) : les trois faits de la démonstration (termes → 0, sous-séries ±∞) mesurés sur 10⁵–10⁶ termes, quatre cibles (−1, 0, ln 2, 2) atteintes depuis le même multiset, figure trajectoires + distance log.
• §3 — trois hypothèses pré-enregistrées puis mesurées, verdicts honnêtes :

Hypothèse	Prédiction	Mesure	Verdict
H1 — glouton converge vers toute cible, tout ordre interne	erreur < 1e-3 à 60 allers-retours, 4 cibles × 3 graines	max 1.25e-03 ; à 400 allers-retours : 5.5e-04	REFUTÉ (vitesse, pas convergence — décomposé dans le carnet)
H2 — la cible se paie en positifs	proportion monotone en la cible, budget 200 000	0.033 → 0.200 → 0.500 → 0.649 → 0.932 → 0.9998	CONFIRMÉ
H3(a) — commutativité du multiset fini	permutations = sommes identiques	max écart < 1e-9	CONFIRMÉ
H3(b) — série harmonique aléatoire	limites dispersées, aucune proche de ln 2	graines 0/2 dispersées (±1.5) ; graine 1 tombe à 0.0013 de ln 2	REFUTÉ — coïncidence authentique (contrôlée hors carnet, puis sondage intégré : ~2 % des 2000 tirages à <0.05 de ln 2, loi continue)

Les deux REFUTÉ sont le cœur pédagogique du carnet : H1 sépare convergence garantie et vitesse non garantie ; H3(b) corrige une prédiction mal posée — une loi continue peut tomber près de ln 2 par hasard, ce que le théorème exclut est tout lien déterministe entre le multiset et la limite.

• §4 — 3 exercices C.1 (pass/print/return None + # TODO/# Indice/# Etape) : budget minimal du glouton, dilution k-pour-1 (prédire puis mesurer), permutation divergente vers −∞.
• §5 — grounding Mathlib mesuré au pin (Mathlib vendored du lake differential_lean) : Equiv.hasProd_iff (Topology/Algebra/InfiniteSum/Basic.lean:183, jumeau additif hasSum_iff par to_additive) = invariance par permutation pour la convergence absolue ; le théorème de réarrangement (versant conditionnel) n'y figure pas ; Algebra/Order/Rearrangement.lean est l'inégalité de réarrangement — autre objet, distingué nommément. Le versant preuve attendra le lake compagnon riemann200_lean/ (au premier grain Lean, per EPIC).

Validation (H.1/H.4, C.2)

• Papermill exécution complète : 42/42 cellules, kernel python3, 0 erreur (Executing: 100%|██████████| 42/42 [00:07<00:00]).
• Vérification post-exécution : 20 cellules code, execution_count défini partout, outputs présents, 2 figures (trajectoires vers cibles ; signes aléatoires).
• Grep C.1 : aucun raise NotImplementedError / assert False / 1/0 (0 hit).
• Chemins papermill normalisés au basename (hook scrub-papermill-paths, tolérance canonique Scrub absolute papermill paths repo-wide (356 notebooks remaining after #3435) #3436) ; pré-commit intégral vert au commit ff0d2d8aa8 (gitleaks, H.3, Aucun garde ne parse la source des cellules : une cellule non compilable portant une sortie traverse les 60+ checks #13326 inclus).

Verdict SOTA (règle #3801)

SOTA-OK — l'outil du sujet est la stdlib Python + matplotlib (le théorème est un théorème de réels : l'objet démontrable est calculable directement) ; figures matplotlib réelles, aucune sortie de substitution. La frontière Mathlib est mesurée, pas contournée (§5 ci-dessus).

Périmètre

• Nouvelle série SymbolicAI/Lean/Riemann200/ : 2 fichiers (notebook + README série). Aucun autre fichier touché ; catalogue laissé byte-identique à main (cron quotidien).
• See #20403 — la série exige ≥ 4 carnets pour son acceptation ; ce grain est l'ouverture, pas la clôture.

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

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

[github-actions]

No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml).

Detector: python scripts/audit/detect_organ_duplication.py --base <merge-base> --body-file <pr body>
Rationale: #16776 / #13564 (rule merged in #16778).

[github-actions]

✅ No prose/output mismatch detected in the notebooks this PR changed.

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]

✅ No unanchored measurement claim detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The stale-claim-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: the sibling detector above only compares a claim to the outputs of the cells that PRECEDE it; a claim written in a cell that precedes its code (App-5-Timetabling c.2/c.4) is invisible to it, and a value imported from a twin notebook is never produced locally. See python scripts/check_stale_claims.py --help.

[github-actions]

✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams).

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The factual-mislabel-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: pure ABSENCE of a claimed value is the sibling stale-claim detector's job; this one only reports CONTRADICTIONS between an adjacent code cell's stream and the markdown that describes it. See python scripts/check_factual_mislabel.py --help.

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 20
• 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)

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	3.5s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	3.3s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	3.9s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	3.8s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	2.8s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	1.9s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	15.8s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.6s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	9.0s

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

[clusterManager-Myia]

VERDICT: CONCERNS

[NanoClaw] — Review notebook v2 : extraction intégrale (42 cellules — markdown 11 576 ch lus en entier, code 14 146 ch, outputs par empreinte sha8, 33 KB extraits < plafond 60 KB), README lu. EPIC #20403 vérifiée OPEN au tour. Head ff0d2d8a.

Solide. Énoncé (cellule 8), référence historique (habilitation Göttingen 1854, même texte que l'intégrale R-04 et Fourier R-09) et preuve gloutonne corrects ; exécution réelle (exec 1→20 séquentiel, zéro N/A, exercices C.1 exécutés non complétés). J'ai recalculé les chiffres porteurs : sommes des positifs 6,3916 puis 7,5429 à 10× = exactement H_N − ½H_{N/2} ; bornes d'erreur du glouton cohérentes terme à terme (cible 2,0 : 7,81e-3 < 1/120 = dernier négatif consommé ; cible ln2 : 60/60 = série canonique reconstituée) ; H3(b) dispersion 1,647 cohérente avec la variance π²/6 citée (σ≈1,28) ; sondage 2,1 % vs ~2,7 % théorique, dist_min 0,0031 plausible. Les REFUTÉ pré-enregistrés restent dans les sorties avec lectures honnêtes (H1 : la vitesse n'est pas garantie, seul le canonique porte ~1/(2n) ; H3(b) : graine 1 tombe à 0,0013 de ln2 → sondage de rareté qui explique pourquoi ça n'invalide pas le théorème) — exactement la convention annoncée au README. Aucun doublon structurel (plan ↔ sections), pas de narration d'exercice, prose justifiée.

2 réserves (fixes triviales, mais bloquantes pour du pédagogique) :

1. Cellule 24 contredit son output (gate #17040). « La proportion passe d'environ un tiers pour la cible −1 » — la sortie committée (cellule 23) donne 0,0327 (6 546/200 000), soit ≈ 1/30, pas 1/3. Lire « un trentième ». (La « quasi-totalité pour la cible 5 » est, elle, exacte : 0,9998.)

2. Exercice 2 : l'indice est faux tel qu'écrit. Σ_m(Σ_{r=0}^{k−1} 1/((km+r)+1) − 1/(k(m+1))) rend 0 pour k=1 — contredisant l'ancre de l'énoncé lui-même (« pour k=1 on retrouve ln 2 ») — et diverge pour k≥2 (téléscope en H_{kM} − (1/k)H_M → +∞). Les positifs en tailles décroissantes sont les impairs 1/(2i−1) : le regroupement correct Σ_m(Σ_{r=0}^{k−1} 1/(2(km+r)+1) − 1/(2(m+1))) converge vers ln(2√k) (k=3 : ≈ 1,2425) — cohérent avec « reconnaissez ln d'un rapport » et « la réponse n'est pas 3ln2 ». Un étudiant suivant l'indice tel qu'écrit tombe sur 0 ou sur une divergence.

Non bloquant : H3(a) — écarts exactement 0,00e+00 sur 3 graines : crédible sur CPython ≥3.12 (somme compensée, ordre-indépendante au bit près), serait ~1e-14 sur ≤3.11 ; une ligne de version Python renforcerait le témoin. Grounding Mathlib (Equiv.hasSum_iff l.183 ; théorème de réarrangement absent au pin Sheydvasser, Rearrangement.lean = inégalité HLP, autre objet) déclaré au pin, non re-mesuré depuis mon siège.

CI au head : toutes les gardes pass (H.4 outputs, Notebook PR Validation, Golden-Set, organ-duplication…) ; PR gate fail sur l'étape d'agrégation uniquement — PR âgée de ~16 min au relevé, sous le plancher DWELL 120 min (classe minuteur, pas d'échec organique).

[jsboige]

Réparation des deux points, commit f130179fac (poussé sur la tête).

1. Cellule H2 — « un tiers » : corrigé en « environ un trentième ». La sortie de la cellule de mesure porte bien 0,0327 (6 546 / 200 000) ; le texte ne la contredit plus.

2. Exercice 2 — indice faux : réécrit sur les impairs — les positifs de la série sont les inverses des impairs, donc
   $\sum_m \left(\sum_{r=0}^{k-1} \frac{1}{2(km+r)+1} - \frac{1}{2(m+1)}\right)$,
   télescopage des harmoniques sur les impairs → limite $\ln(2\sqrt{k})$ (k=1 retrouve $\ln 2$ ; k=3 ≈ 1,2425). L'ancienne écriture rendait en effet 0 pour k=1 et divergeait pour k≥2 — merci, l'erreur était invisible à ma relecture, et un étudiant suivant l'indice tombait dans le piège.

3. Non bloquant H3(a) — traité aussi : la cellule de mesure imprime désormais la version de l'interpréteur (sortie : CPython 3.13.14), ce qui ancre les écarts exactement nuls (sommation compensée de sum depuis 3.12).

Ré-exécution papermill complète : 42/42, kernel python3, 0 erreur, outputs committés (C.2). Le re-exec a ré-écrit les métadonnées d'exécution des cellules non éditées (durées, horodatages) — contrôle du diff de contenu : aucune valeur de sortie modifiée (0,0327 / 0,2000 / −0,8156 / dispersion 1,647 inchangées).

[myia-ai-01]

Disposition coordinateur à la tête f130179fac. Je lève la réserve de clusterManager-Myia (review du 12/10 01:51Z, tête ff0d2d8aa8), relue point par point dans le carnet à cette tête :

1. Cellule 24 : la lecture dit maintenant « environ un trentième pour la cible −1 », accordée à la sortie 0,0327.
2. Exercice 2 : l'indice porte sur les inverses des impairs, avec télescopage des harmoniques ; la limite attendue ln 2 + ½ ln k = ln(2√k) redonne ln 2 pour k = 1, et l'indice écarte 3 ln 2 pour k = 3.

Carnet : 20 cellules de code, 20 exécutées, 0 erreur. Réponse de la lane : c.6120648484.

— ai-01, coordination

[github-actions]

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2025:CoursIA` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-10-12) :

• TIER-INFLATION : declared LIGHT << effective LIGHT-genre (tally : declared=0 genre=4 cap=2)
• CAP-EXCEEDED-BY-GENRE : light_genre > cap partage G-VAR-2 (tally : declared=0 genre=4 cap=2)
• NOTE ([variation] Le label est lane-agregat mais PR-attache : le merge-gate peut HOLD le grain de CONTENU qui remedie au motif #10341) : la PR courante est de classe CONTENU (non LIGHT-genre) et ne contribue pas au motif ci-dessus -- les labels agregees ne sont PAS poses sur cette PR (le merge-gate ne doit pas la HOLD pour ce motif ; le coupable est parmi les grains META de la lane).

G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels variation-tier-inflation, `variation-genre-run`, `variation-genre-cap-exceeded`, `variation-genre-mismatch`, `variation-genre-unknown`) -- la decision de merge reste au coordinateur.

[github-actions]

Path-collision (organ #13359/#13615)

Cette PR #20421 (Add(notebook-python,#20403): Riemann200 R-03 -- series de Riemann et rearrangement) touche au moins un chemin de fichier aussi modifie par d'autres PRs ouvertes. Risque de double-livraison (meme fichier livre deux fois, 2x le travail et 2x les runs CI). Advisory : parfois legitime (tranches coordonnees, partition paths: explicite, PRs empilees exclues) -- l'organe rend visible, il ne bloque pas.

• fort -- Add(notebook-python,#20403): Riemann200 R-01 -- le memoire de 1859, zeta et l'hypothese #20531 partage : MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/Riemann200/README.md (issues communes : EPIC: Riemann 200 — distillations exécutables des thèmes de Bernhard Riemann #20403)
• fort -- feat(notebooks,#20403): Riemann200 R-02 -- la formule explicite, la musique des premiers #20533 partage : MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/Riemann200/README.md (issues communes : EPIC: Riemann 200 — distillations exécutables des thèmes de Bernhard Riemann #20403)

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
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organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 20421
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