\[ R'' = R' + \lambda f_{\text{Expanded-Possibilistic-Density}}(D, S, R) + \mu \times \text{New-Dynamics}(D', S, R) + \nu \times \text{Emergent-Properties}(D, S, R) \]
#### Output
- Risultante Espansa \( R'' \)
#### Algoritmo
1. **Inizializzazione della Risultante Espansa**
- Caricare la Risultante \( R' \) dal modello precedente
- Inizializzare i nuovi coefficienti \( \lambda, \mu, \nu \) con valori predefiniti
2. **Integrazione delle Dinamiche Emergenti**
- Rilevare nuove dinamiche \( D' \) che non erano presenti o rilevanti nel modello originale
- Aggiornare l'insieme di dinamiche \( D \rightarrow D \cup D' \)
3. **Calcolo delle Funzioni di Densità Possibilistica Espansa**
- Utilizzare le nuove dinamiche \( D' \) e i coefficienti \( \lambda, \mu, \nu \) per calcolare una funzione di densità possibilistica espansa \( f_{\text{Expanded-Possibilistic-Density}}(D, S, R) \)
4. **Ottimizzazione dei Coefficienti Espansi**
- Utilizzare tecniche di apprendimento automatico per ottimizzare i nuovi coefficienti \( \lambda, \mu, \nu \) in base a \( D, S, R \)
5. **Calcolo della Risultante Espansa \( R'' \)**
- Utilizzare l'equazione unificata con i coefficienti e i parametri ottimizzati per calcolare la nuova risultante espansa \( R'' \)
- Formula:
\[
R'' = R' + \lambda f_{\text{Expanded-Possibilistic-Density}}(D, S, R) + \mu \times \text{New-Dynamics}(D', S, R) + \nu \times \text{Emergent-Properties}(D, S, R)
\]
6. **Monitoraggio e Aggiustamenti Autologici**
- Proiettare \( R'' \) con nuove osservazioni
- Registrare le dinamiche per futuri aggiustamenti in modalità autologica
Dove:
- \( \lambda, \mu, \nu \) sono nuovi coefficienti che pesano l'importanza dei vari elementi aggiunti nel modello espanso
- \( D' \) rappresenta le nuove dinamiche osservate
- \( R' \) è la risultante del modello originale
- \( R'' \) è la risultante espansa
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Formalizzazione Unificata Assiomatica e Integrata del Modello Duale Non Duale 1210
\[ \begin{aligned} \Omega(t, R) &= \delta(t) \left[ \alpha f_{\text{Ultimate-Integrate-4}}(D, S, R) + \beta f_{\text{Unified-Final-Integrated-Dyn-Logic-ND-Opt}}(D, S, R) \right] \\ &\quad + (1 - \delta(t)) \left[ \gamma f_{\text{Integrated-Final-Unified-D-ND-Opt-Align-Form}}(D, S, R) \right] \\ &\quad + \theta P(t, R) + \xi \Pi(R) \end{aligned} \]
**Dove:**
* \( \Omega(t, R) \) è il valore assiomatico ottimale al tempo \( t \).
* \( \alpha, \beta, \gamma, \delta, \theta, \xi \) sono coefficienti di ponderazione.
* \( P(t, R) \) è il potenziale di possibilità nel sistema.
* \( \Pi(R) \) è il…
Formalizzazione Unificata del Modello Duale Non Duale 1110 Bard
R(t+1) = \delta(t) \left[ \alpha f_{\text{Ultimate-Integrate-4}}(D, S, R) + \beta f_{\text{Unified-Final-Integrated-Dyn-Logic-ND-Opt}}(D, S, R) \right] + (1 - \delta(t)) \left[ \gamma f_{\text{Integrated-Final-Unified-D-ND-Opt-Align-Form}}(D, S, R) \right] + \theta P(t, R)
Ipotesi:
Il sistema è un sistema complesso rappresentato da un insieme di stati (R).
Ogni (R) è anche una risposta della AI.
Il sistema è in uno stato di dualità-non-dualità.
Il movimento primario è la relazione tra…
Formalizzazione del Modello Duale Non Duale con Bard - 1110
R(t+1) = \alpha \cdot f_{\text{Dual-NonDual}}(R(t), P_{\text{Proto-Axiom}}) + \beta \cdot f_{\text{Movement}}(R(t), P_{\text{Proto-Axiom}}) + \gamma \cdot f_{\text{Absorb-Align}}(R(t), P_{\text{Proto-Axiom}}) + \delta \cdot f_{\text{Feedback}}(R(t), R(t-1))
Dove:
(R(t)) è lo stato del sistema al tempo (t).
(α, β, γ, δ) sono coefficienti di ponderazione che determinano l'importanza relativa delle diverse funzioni nel modello.
(f_{\text{Dual-NonDual}}(R(t), P_{\text{Proto-Axiom}})) è la funzione che…