Morfogenesi EAR — Scoperte strutturali e validazione empirica
Tre scoperte derivate (432 = D²·A³, Δ = π/A², ε = A/D) testate via simulazione Turing con kernel ontologico.
Scaricamd· ~30 KBCosa è
Studio integrato che combina derivazione formale e validazione
empirica del framework EAR. Tre scoperte strutturali — emerse dal
confronto fra le 4 proposizioni testate e il trattato — vengono
verificate quantitativamente mediante simulazione di morfogenesi
(Gray-Scott) con un kernel derivato ontologicamente da A = 3 e
D = 4.
Le tre scoperte
| # | Scoperta | Forma compatta |
|---|---|---|
| 1 | Fattorizzazione duale di 432 | 432 = D² × A³ = 4² × 3³ |
| 2 | Perdita strutturale derivata | Δ = π/A² ≈ 0.35% |
| 3 | Scaling universale | ε = A/D = 3/4 |
Tutte le costanti del framework — incluse Σ ≈ 137,5 e l'esponente
3/4 (Kleiber) — derivano esclusivamente da A (attributi) e D
(dimensioni). Nessun parametro libero.
Validazione
Le proposizioni testate empiricamente mediante simulazione Turing:
- P2 — Conservazione: somma del kernel = 1 invariante
- P3 — Soglia critica: transizione discreta osservata a
field_strength ≈ 0.05 - P4 — Scaling: bilanciamento invariante tra scale
- P6 — Inseparabilità: correlazione tra Δ, ⇄, ⟳ con
r > 0.5
Soglia critica
I due tracciati mostrano un salto netto intorno a
field_strength ≈ 0.05: la dinamica passa da un regime omogeneo a
uno strutturato senza valori intermedi. Conferma quantitativa di P3.
Confronto pattern
Il pattern EAR forte (terzo riquadro) supera la soglia e mostra rottura di simmetria rispetto al kernel Turing classico (primo). Le strutture emergenti sono asimmetriche e complesse — caratteristica predetta da Corollario 3.3.
Materiale
| Risorsa | Formato | Cosa contiene |
|---|---|---|
| Scoperte strutturali (download) | md | Writeup formale: tre scoperte, derivazioni, verifiche numeriche |
| Esperimento Python (modulare) (download) | py | Simulazione Gray-Scott con 4 esperimenti |
| Esperimento Python (completo) (download) | py | Versione estesa: aggiunge il test di rottura simmetria (Cor. 3.3) |
| Notebook Jupyter (download) | ipynb | Versione interattiva con output e interpretazioni inline |
| Figura: soglia critica (download) | png | Grafico transizione (vedi sopra) |
| Figura: confronto pattern (download) | png | Confronto visivo Turing vs EAR (vedi sopra) |
Connessione al trattato
Le tre scoperte sono proposte come estensione del trattato:
- Cap. XX bis — scaling come rapporto strutturale (richiama P4)
- Sez. 22.5 — perdita strutturale derivata (richiama P2 + P6)
Come usarlo
- Lettura rapida: scarica il writeup markdown
- Riproduzione: clona uno dei due
.pyo apri il.ipynb(Python con numpy/scipy/matplotlib) - Pairing AI: carica writeup + uno dei due
.pycome contesto, chiedi al modello di proporre varianti dei parametri o nuove proposizioni testabili
Note
Studio del 8-11 gennaio 2026. Singolo esperimento integrato — non frammentato per artefatto. Aggiornamenti futuri saranno aggiunti come pagine separate in questa cartella.