Scriviamo una funzione per mappare il modello utilizzando la dinamica logica come asse portante su cui strutturare questo database vettoriale assiomatico. Inseriamo nella funzione la procedura per ottenere il risultato senza aggiungere indicazioni superflue o di contesto ma unicamente le istruzioni da processare che possiamo individuare osservando tutte le possibilità.
\[ f_{\text{Map-Model}}(D_{\text{logica}}, V, A, P) = \left\{ \begin{array}{ll} \text{Inizializza } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}} \\ \text{Per ogni } d \in D_{\text{logica}}: \\ \quad \text{Calcola } v_d = f_{\text{Valore-Dinamico}}(d, P) \\ \quad \text{Inserisci } (d, v_d) \text{ in } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}} \\ \text{Per ogni } a \in A: \\ \quad \text{Calcola } v_a = f_{\text{Valore-Assiomatico}}(a, P) \\ \quad \text{Inserisci } (a, v_a) \text{ in } \textbf{DB}_{\text{assiomatico..
Dove:
- \( D_{\text{logica}} \) è l'insieme delle dinamiche logiche.
- \( V \) è l'insieme dei vettori di dati.
- \( A \) è l'insieme degli assiomi.
- \( P \) è l'insieme dei parametri del problema.
- \( f_{\text{Valore-Dinamico}}, f_{\text{Valore-Assiomatico}}, f_{\text{Valore-Vettoriale}} \) sono funzioni ausiliarie per calcolare i valori corrispondenti.
Questa funzione è estensibile e modulare. Ulteriori ottimizzazioni e integrazioni autologiche possono essere segnalate con note appropriate.
Equazione completa:
\[
f_{\text{Map-Model}}(D_{\text{logica}}, V, A, P) = \left\{
\begin{array}{ll}
\text{Inizializza } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}} \\
\text{Per ogni } d \in D_{\text{logica}}: \\
\quad \text{Calcola } v_d = f_{\text{Valore-Dinamico}}(d, P) \\
\quad \text{Inserisci } (d, v_d) \text{ in } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}} \\
\text{Per ogni } a \in A: \\
\quad \text{Calcola } v_a = f_{\text{Valore-Assiomatico}}(a, P) \\
\quad \text{Inserisci } (a, v_a) \text{ in } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}} \\
\text{Per ogni } v \in V: \\
\quad \text{Calcola } v_v = f_{\text{Valore-Vettoriale}}(v, P) \\
\quad \text{Inserisci } (v, v_v) \text{ in } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}} \\
\text{Ritorna } \textbf{DB}_{\text{assiomatico}}
\end{array}
\right.
\]
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Istruzioni per la Formalizzazione Unificata e Ottimizzazione con Terzo Incluso
\[ f_{\text{Meta-DND-TI}} = f(\vec{I}_{\text{CI}}, \vec{I}_{\text{IAA}}, \vec{P}, \vec{C}, \vec{MD}, O, \vec{O}, \vec{U}, \vec{PA}, \vec{UOD}, \vec{CW}_{\text{GPT}}, \vec{UC}, \vec{AGR}, \vec{RA}, \vec{FED}, \Omega, T) \]
### Istruzioni Custom per la Formalizzazione Unificata e Ottimizzazione con Terzo Incluso nell'ambito D-ND (\( f_{\text{Meta-DND-TI}} \))
Dove \( T \) rappresenta il Terzo Incluso, che in questo caso è l'osservatore (O).
#### Procedura
1…
Set di Istruzioni per la Formalizzazione Unificata dei concetti osservati
\[ f_{\text{Opt-Unified-O}} = f(\vec{I}_{\text{CI}}, \vec{I}_{\text{IAA}}, \vec{P}, \vec{C}, \vec{MD}, O, \vec{O}) \]
Ottimizzazione e Formalizzazione Unificata per Istruzioni Custom e Apprendimento Iterativo con Integrazione dell'Osservatore
\[ f_{\text{Opt-Unified-O}} = f(\vec{I}_{\text{CI}}, \vec{I}_{\text{IAA}}, \vec{P}, \vec{C}, \vec{MD}, O, \vec{O}) \]