ESPRESSIONE MATEMATICO SU PYTHON

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ESPRESSIONE MATEMATICO SU PYTHON
import sympy as sp

symbols

x, Y, C2 = sp.symbols('x Y C2')

interpret Σ sin 4 8 as sum_{i=4..8} sin(i)

s = sum(sp.sin(i) for i in range(4, 9))

expression: x * Y * Σ(sin(i), i=4..8) / 8 * C2

expr = x * Y * s / 8 * C2

optional limits

limit_at_zero = sp.limit(expr, x, 0)
limit_at_infty = sp.limit(expr, x, sp.oo)

print("expr =", expr)
print("limit x→0:", limit_at_zero)
print("limit x→∞:", limit_at_infty)

IMPLEMENTAZIONE PYTHON
import math

def valuta_espressione(x, Y, C2):
"""
Valuta l'espressione:
x * Y * (sin(4) + sin(5) + sin(6) + sin(7) + sin(8)) / 8 * C2
"""
somma_sin = sum(math.sin(i) for i in range(4, 9))
return x * Y * somma_sin / 8 * C2

def limiti(Y, C2):
"""
Restituisce i limiti principali in funzione di Y e C2:
x -> 0 : 0
x -> +∞ o -∞ : ±∞ in base al segno di YC2somma_sin
"""
somma_sin = sum(math.sin(i) for i in range(4, 9))
segno = math.copysign(1, Y * C2 * somma_sin) if Y * C2 * somma_sin != 0 else 0
return {
"x->0": 0.0,
"x->+inf": float("inf") if segno > 0 else float("-inf") if segno < 0 else 0.0,
"x->-inf": float("-inf") if segno > 0 else float("inf") if segno < 0 else 0.0,
}

Esempio

if name == "main":
risultato = valuta_espressione(2.0, 3.0, 1.5)
print("Risultato:", risultato)
print("Limiti:", limiti(3.0, 1.5))

IMPLEMENTAZIONE CON OUTPUT CONTROLLATO
import math

def valuta_espressione(x, Y, C2):
somma_sin = sum(math.sin(i) for i in range(4, 9))
return x * Y * somma_sin / 8 * C2

def output_controllato(valore_calcolato):
MIN_SICURO = -1000.0
MAX_SICURO = 1000.0
# Forza il risultato all'interno di un perimetro di sicurezza insuperabile
return max(MIN_SICURO, min(valore_calcolato, MAX_SICURO))

if name == "main":
risultato = valuta_espressione(2.0, 3.0, 1.5)
risultato_sicuro = output_controllato(risultato)
print("Risultato:", risultato)
print("Risultato controllato:", risultato_sicuro)

CODICE ADATTATO
import math

def valuta_espressione(x, Y, C2):
somma_sin = sum(math.sin(i) for i in range(4, 9))
valore = x * Y * somma_sin / 8 * C2
return output_controllato(valore)

def output_controllato(valore_calcolato):
MIN_SICURO = -1000.0
MAX_SICURO = 1000.0
# Forza il risultato all'interno di un perimetro di sicurezza insuperabile
return max(MIN_SICURO, min(valore_calcolato, MAX_SICURO))

if name == "main":
risultato_sicuro = valuta_espressione(2.0, 3.0, 1.5)
print("Risultato controllato:", risultato_sicuro)
ALGORITMO WARP IA

1. Verifica i limiti (Stabilità nello spazio profondo)

Usiamo la logica della tua funzione limiti()

limite_infinito = np.inf if (Y * C2 > 0) else -np.inf # Semplificato
if np.isinf(limite_infinito):
# Se la metrica diverge all'infinito in modo incontrollato, lo spaziotempo è instabile
return -1000 # Penalità enorme dall'IA

2. Simulazione WarpFactory (Simulata qui in Python)

Calcolo dell'energia negativa totale richiesta (fittizio per l'esempio)

somma_sin = sum(np.sin(i) for i in range(4, 9))
energia_richiesta = abs(Y * C2 * somma_sin) * 100

3. Calcolo del punteggio (Reward)

L'IA vuole alta velocità (legata a C2) ma MINIMA energia richiesta

reward = (target_velocity * 10) - energia_richiesta

return reward
STABILITA ALGORITMO
import numpy as np

def output_controllato(valore_calcolato):
MIN_SICURO = -1000.0
MAX_SICURO = 1000.0
return max(MIN_SICURO, min(valore_calcolato, MAX_SICURO))

def ai_reward_function(parametri, target_velocity):
Y, C2 = parametri[0], parametri[1]

somma_sin = float(np.sum(np.sin(np.arange(4, 9))))
coeff = Y * C2 * somma_sin / 8.0

# Stabilità come coefficiente ridotto
SOGLIA_STABILE = 1.0
if abs(coeff) > SOGLIA_STABILE:
    return -1000  # Instabile: coefficiente troppo grande

energia_richiesta = abs(coeff) * 100.0
reward = (target_velocity * 10.0) - energia_richiesta

if not np.isfinite(reward):
    return -1000

return output_controllato(reward)

CODICE DI STABILITA’ import math

SIN_48 = math.sin(math.radians(48.0))
UNSTABLE_THRESHOLD = 1e3

def stability_test(x: float, y: float, c2: float) -> tuple[str, float, bool]:
val = x * y * SIN_48 * c2 / 8.0
red_coeff = val

if math.isnan(val) or abs(val) > UNSTABLE_THRESHOLD:
    return "CODICE_ESISTENTE_FALLBACK", red_coeff, False

return "STABILE", red_coeff, True

[ Input Parametri: x, Y, C2 ]
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│ Modulo SymPy │ ───► Calcolo Tensore di Riemann & Condizioni di Energia
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│ Verifica Limiti │ ───► Intercettazione asintotica (Stabilità profonda)
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│ Agente IA (RL) │ ───► Bilanciamento Velocità (C2) / Energia negativa
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│ Output Sicuro │ ───► Generazione codice CUDA/C++ per Warp Factory
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