Cel: dostarczyć minimalny, otwarty silnik do badania dynamiki hipergrafu romionowego i lokalnych reguł transformacji (τ), z pomiarem inwariantów i wyprowadzaniem metryki emergentnej.

ROMION SIM™ jest narzędziem eksperymentalnym. Interfejs i nazwy modułów w wersji α mogą ulec zmianie.

Instalacja i Uruchomienie

Wymagania

  • Python 3.10+ lub Julia 1.10+ (docelowo oba backendy)
  • Brak kompilacji C/C++ — prototyp jest czysto wysokopoziomowy
Open Source (wkrótce) MIT/Apache-2.0 (propozycja)

Szybki start (CLI — koncept)

# Python (po publikacji repo)
pip install romion-sim

# Uruchom przykładowy eksperyment
romion-sim run examples/loop_stability.yaml --steps 500

Minimalne API (wersja α)

Struktury Danych

  • Hypergraph: wierzchołki V, hiperrelacje E.
  • Rule: lokalny przepis pattern → rewrite.
  • InvariantProbe: funkcje f(H) → 𝕀 (np. klasy pętli).
  • EmergentMetric: funkcjonał „kosztu transformacji” dem(x,y).

Operacje (Pseudokod w Pythonie)

H = Hypergraph.from_edges([(["a","b","c"], {"type":"R3"})])
rule = Rule(pattern="R3(x,y,z)", rewrite="R3(x,z,w)")
sim = Simulator(H, [rule], probes=[loops, degree_dist])

for step in sim.run(max_steps=1000):
    if stable(sim.measure()): break

d = sim.metric("dem").between("a","w")

Przykład Eksperymentu: Stabilność Pętli

Konfiguracja (YAML)

hypergraph:
  edges:
    - { nodes: [A,B,C], attrs: {type: R3} }
    - { nodes: [C,D,E,F], attrs: {type: R4} }

rules:
  - name: loop-grow
    when: { match: {type: R3} }
    do:
      remove: { nodes: [x,y,z], type: R3 }
      add:    { nodes: [x,z,w], type: R3 }
    guard:
      invariants: { preserve_loop_class: true }

probes: [loops, degree_dist, entropy]
run: { steps: 5000, schedule: random }

Roadmapa (α → β)

  1. Silnik β: wybór strategii stosowania reguł, profile wydajności.
  2. Inwarianty rozszerzone: klasy homotopii, wskaźniki spektralne.
  3. Wizualizacja: interaktywny podgląd stanu i historii.
  4. Publikacja: preprint i repozytorium open-source.

FAQ

Czy ROMION SIM™ to komputer kwantowy?

Nie. To ontologiczny symulator hiperrelacji. „Kwantowość” pojawia się wtórnie.

Jak weryfikować „cząstki”?

Przez stabilność inwariantów 𝕀 i odporność na lokalne zakłócenia.

Czy metryka dem jest unikalna?

Nie musi być. Zależy od kosztów transformacji. Porównujemy klasy metryk.

Licencja i wkład?

Plan: MIT/Apache-2.0. Wkład przez PR/Issues po upublicznieniu repo.

Dołącz / Zostaw Uwagi

Chcesz przetestować wersję α lub pomóc w rozwoju backendu w Julii? Daj znać.