From de9b7bbe4340fda5e260b852698f80580bb4542c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bobbafenner1-glitch Date: Fri, 18 Sep 2026 13:19:11 +0000 Subject: [PATCH 1/2] ESPRESSIONE MATEMATICO SU PYTHON import sympy as sp MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit # 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 Y*C2*somma_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 ] │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Modulo SymPy │ ───► Calcolo Tensore di Riemann & Condizioni di Energia └───────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Verifica Limiti │ ───► Intercettazione asintotica (Stabilità profonda) └───────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Agente IA (RL) │ ───► Bilanciamento Velocità (C2) / Energia negativa └───────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Output Sicuro │ ───► Generazione codice CUDA/C++ per Warp Factory └───────────────────┘ --- .vscode/settings.json | 7 +++++++ 1 file changed, 7 insertions(+) create mode 100644 .vscode/settings.json diff --git a/.vscode/settings.json b/.vscode/settings.json new file mode 100644 index 000000000..3e99ede35 --- /dev/null +++ b/.vscode/settings.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "python.testing.pytestArgs": [ + "." + ], + "python.testing.unittestEnabled": false, + "python.testing.pytestEnabled": true +} \ No newline at end of file From 32f570d1ab8adadc4bc8e351049a15e9cd788278 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bobbafenner1-glitch Date: Fri, 18 Sep 2026 13:22:51 +0000 Subject: [PATCH 2/2] ESPRESSIONE MATEMATICO SU PYTHON import sympy as sp MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit # 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 Y*C2*somma_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 ] │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Modulo SymPy │ ───► Calcolo Tensore di Riemann & Condizioni di Energia └───────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Verifica Limiti │ ───► Intercettazione asintotica (Stabilità profonda) └───────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Agente IA (RL) │ ───► Bilanciamento Velocità (C2) / Energia negativa └───────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Output Sicuro │ ───► Generazione codice CUDA/C++ per Warp Factory └───────────────────┘ --- .github/agents/Untitled-1.agent.md | 0 1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) create mode 100644 .github/agents/Untitled-1.agent.md diff --git a/.github/agents/Untitled-1.agent.md b/.github/agents/Untitled-1.agent.md new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb