Zur Provenienz des komplexen Zahlenkörpers

antaris

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Und noch eine heuristisch geprägte Frage hinterher an ChatGPT (und wieder kommt noch ein neuer Test dabei heraus):
Also ist die verschobene Hilbertmatrix sowas wie eine Schnittstelle zwischen den finite core und dessen infite completition? Sozusagen "eine Seite endlich, andere Seite unendlich"? Vielleicht wird daraus auf der "Unendlichseite" ein kontinuierliches Problem gemäß Calderon?

Antwort: https://chatgpt.com/s/t_6a6208f2a318819192acbe8f757ca343

Rechnerisch ist die schlechte Konditionierung lästig aber mathematisch könnte sie innerhalb CNNA sogar ein Resultat sein: https://chatgpt.com/s/t_6a6211243a7881918118782e81dfd6a0
 
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antaris

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KIs verfallen bei solchen Themen schnell in Lehrbuch-Phrasen
Das ist tatsächlich ein "Problem", wenn man bottom-up arbeitet. Gerade bei Claude ist das sehr auffällig. Ich hatte die kostenlosen Testzeiträume und die geschenkte Nutzung über 100$ voll genutzt (die waren innerhalb weniger Stunden aufgebraucht) aber ich musste von der teuren Nutzungszeit erstmal Energie aufbringen Fable zu erklären, dass die "CNNA-Philosophie" eine andere ist. Es war bemerkenswert, wie sehr Fable an den Trainingsdaten hängt. Die AI hat sogar zugegeben, dass die "eingeimpfte" Methodik dazu führte, dass der Ansatz missverstanden wurde. Er fragte quasi auch sofort "und wo ist die Raumzeit?". Noch vor Fable wollte Opus immer wieder, dass ich die Suche nach den komplexen Zahlen aufgeben soll und es wie alle machen muss -> setzen. Mittlerweile hat die AI aber zugegeben, dass das definitiv falsch gewesen wäre.
Claude ist ganz schön kostenintensiv aber ich buche keine extra Nutzung mehr.

Das neue ChatGPT 5.6 sol ist m.E. viel besser und dazu quasi als flatrate mit unbegrenzte Token nutzbar aber Claude Opus kann mittlerweile lean direkt ausführen, was ein kleinen Vorteil bringt.
 

albertus

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@Antares: spannender Einblick! Es ist faszinierend zu sehen, wie die verschobene Hilbertmatrix bei dir genau diese Brücke zwischen dem endlichen Diskreten und der unendlichen Kontinuums-Seite schlägt. DASS die schlechte Konditionierung bei euch kein numerischer Unfall, sondern ein physikalisch-mathematisches Resultat ist, macht absolut Sinn.

Und was deine Erfahrung mit den KIs angeht: Das trifft den Nagel auf den Kopf. Die Modelle sind auf den Standard-Lehrbuchweg („Top-Down“) trainiert. Sobald man sie zwingt, von der leeren Menge aus Bottom-Up zu denken, muss man sie erst einmal mühsam von ihren eigenen Trainingsdaten „entwöhnen“.

Sehr cooler Denkansatz jedenfalls – bin gespannt, wohin dich der Test mit den Calderón-Verbindungen noch führt!
 

antaris

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Es ist faszinierend zu sehen, wie die verschobene Hilbertmatrix bei dir genau diese Brücke zwischen dem endlichen Diskreten und der unendlichen Kontinuums-Seite schlägt.
Es ist erstmal kein Kontinuum, sondern eher kontinuierliche Spektren der Hilbertmatrix. Das hängt mit der algebraischen Vervollständigung zusammen. Das aus einer konkreten diskreten endlichen mathematischen Struktur überhaupt "etwas unendliches" abgeleitet werden kann, das hatte ich gehofft, da ich mich extrem schwer tue zu verstehen, wie eine Vervollständigung mit unendlichen Wachstum, also Tiefe L -> infty DANACH problemlos weiter genutzt werden kann. Das entfällt vollständig durch die algebraische Vervollständigung, denn es gibt kein DANACH und eine zusätzliche L -> infty Vervollständigung könnte irgendwann, quasi "irgendwann" interessant werden. Jetzt brauche ich es einfach nicht. Ich bin mir nicht mal sicher ob ein unendlicher Baum überhaupt benötigt wird. Wenn die leere Menge das mathematische Startobjekt ist, welches irgendwann den Urknall ersetzt, dann ist seit der Geburt des ersten Knotens endliche Zeit verstrichen. Warum also ein unendliches Wachstum erzwingen?
DASS die schlechte Konditionierung bei euch kein numerischer Unfall, sondern ein physikalisch-mathematisches Resultat ist [sein könnte], macht absolut Sinn.
Sehr cooler Denkansatz jedenfalls – bin gespannt, wohin dich der Test mit den Calderón-Verbindungen noch führt!
Ja ich bin auch gespannt. Die Tests laufen.
Und was deine Erfahrung mit den KIs angeht: Das trifft den Nagel auf den Kopf. Die Modelle sind auf den Standard-Lehrbuchweg („Top-Down“) trainiert. Sobald man sie zwingt, von der leeren Menge aus Bottom-Up zu denken, muss man sie erst einmal mühsam von ihren eigenen Trainingsdaten „entwöhnen“.
Ich habe auch nochmal genau in diesem Kontext über die Kritik von preprints.org nachgedacht. Das Problem ist mehrschichtig und der scope für mich persönlich total klar aber ein "normales" paper untersucht meist ein oder wenige Objekte und das top-down. Ich mache es genau andersherum, gebe nur minimalen input vor und prüfe mit der AI vollkommen ergebnisoffen: Welche Freiheitsgrade, welche bekannte Strukturen, welche mathematischen Operationen sind zulässig, was kann daraus abgeleitet werden und das gleiche wiederum für die abgeleiteten Strukturen. Wie bei der verschobenen Hilbertmatrix, die halt entsteht, wenn ein Beobachter nur noch Wurzel/Front sieht, weil der Bulk ausgeschurt wurde.
Obstruktionen spielen dabei eine zentrale Rolle, denn sie fungieren sozusagen als "Sparringpartner" (Claude nutze ich zusätzlich als "Reviewer"). Sie zeigen klipp und klar "Hier geht es so nicht weiter!". Die Negativresultate sind m.E. in diesem Sinn viel wichtiger, als ein Positivresultat, denn meist ergibt sich aus dem negativen der postive Pfad. Die Obstruktionen sorgen für vertrauen, nicht die Resultate. Genau das steht aber alles nirgends im paper und der Titel verdeckt dazu den eigentlichen scope: "On Algebraic Structures Derived from a Finite Growing b-ary Tree"
 
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antaris

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@albertus

Es ist erstmal kein Kontinuum, sondern eher kontinuierliche Spektren der Hilbertmatrix. Das hängt mit der algebraischen Vervollständigung zusammen.
Ein Zwischenergebnis: https://chatgpt.com/s/t_6a626ba529488191bcb1a4dd29e5ecee

Calderon ist damit näher gekommen aber einfach zu haben ist das nicht, wenn es funktionieren sollte. Bemerkenswert ist, dass die infinite completition die Mathematik tatsächlich schon trägt...nur als Hilbert-Schmidt-Operator und unabhängig abgeleitet. Der Zusammenhang ist da.
 

albertus

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@Antaris: danke für die Klarstellung – das Präzisieren auf kontinuierliche Spektren über die algebraische Vervollständigung (statt eines unendlichen Raums) macht den Gedankengang noch viel eleganter!

Dass seit dem Startpunkt nur endliche Schritte vergangen sind und man das „Unendliche“ gar nicht als reales Wachstum erzwingen muss, ist physikalisch extrem plausibel. Wenn das Zwischenergebnis den Zusammenhang zu Hilbert-Schmidt-Operatoren und Calderón zeigt, bestätigt das ja genau, dass der algebraische Rahmen trägt.

Auch deine Methode mit den KIs als „Obstruktions-Finder“ trifft es auf den Punkt: In der Grundlagenforschung verraten einem die Stoppschilder und Sperren oft viel mehr über die Geometrie des Raums als die Autobahnen.

Freut mich sehr, dass die Tests weiterlaufen – viel Erfolg bei den nächsten Schritten!
 

antaris

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kontinuierliche Spektren über die algebraische Vervollständigung ...
Sind nicht genug. Die infinite Vervollständigung ist viel breiter über algebraische, geometrische und response Vervollständigung.Dabei darf nicht jedes für sich, das hat nicht funktioniert, sondern es ist notwendig alle 3 zusammen zu Vervollständigen...das hat bereits funktioniert. Ich habe die Richtung nun auch wieder weg von Calderon vorgegeben, da es eigentlich ein Nebenziel ist. Das Hauptziel war und ist jetzt wieder im Grunde die Haag-Kastler AQFT und die "3er-Vervollständigung" hätte ich dazu eh benötigt.
Dass seit dem Startpunkt nur endliche Schritte vergangen sind und man das „Unendliche“ gar nicht als reales Wachstum erzwingen muss, ist physikalisch extrem plausibel.
Es ist vor allem für die Theorie vorteilhaft, da es viel einfacher ist, als "echte" Unendlichkeit durch unendliches Wachstum direkt in den Baum bringen zu müssen, ohne den Pfad abschneiden zu müssen. Reicht der finite Baum doch nicht, kann er immer noch dahingehend erweitert werden. Die Tür bleibt also offen.
Wenn das Zwischenergebnis den Zusammenhang zu Hilbert-Schmidt-Operatoren und Calderón zeigt, bestätigt das ja genau, dass der algebraische Rahmen trägt.
Es sind schon insgesamt hunderte Ableitungen über mehrere Versuche gewesen. Ich habe sie nicht gezählt aber der jetzige Stand hat wahrscheinlich schon mehr als 100 Ableitungsschritte hinter sich, wobei die Obstruktionen mit eingerechnet sind. Aber dennoch ist jeder einzelne Ableitungschritt wie ein Einzelbild eines Videos. Schaut man sich das Bild an, dann kann man fast nur noch raten was davor war und dahinter ist.

Das macht den ganzen Ansatz so extrem komplex. Man kann nicht einfach Objekt X hinschreiben, Objekt Y daraus ableiten und einen "fertig"-Zettel drankleben. Ändere ich nur wenig den Kontext für die AI, dann geht die Ableitung schnell auch in andere Richtungen.
Es ist wie ein uraltes "Escape-Room-Labyrinth" welches an einer riesen Wand (den symmetrischen Baum) startet, die nur eine Tür hat (Baum wachsen lassen -> asymmetrisch). Hinter dem einen Eingang findet man Räume mit tollen Strukturen, Türen die in Sackgassen führen und andere die zu "benachbarte" Strukturen führen. Zum Ziel scheinen mehrere Wege parallel zu führen aber man kommt nie zum Ziel, wenn nicht alle Wege gleichzeitig gegangen werden. Geht man ohne Kartierung einfach rein, dann verirrt man sich.
Freut mich sehr, dass die Tests weiterlaufen – viel Erfolg bei den nächsten Schritten!
Ich muss erstmal ein Ziel erreichen und mich nicht von den vielen schönen Strukturen der Räume auf den Weg dahin aufhalten lassen.


Unter 11. die sehr grobe aktuelle Richtung (jeder Pfeil enthält selbst teils viele Ableitungen): https://chatgpt.com/s/t_6a63a894aa1c81918b860a9e5725e9f7
Die Objekte bis GNS/local von Neumann Algebra habe ich schon, wobei intrinsic region grammar und forward sympletctic/lokal carrier net aus der 3er Vervollständigung die bisherigen Ableitungen gestärkt/ersetzt haben bzw. wir sind gerade genau an dieser Stelle das fertig zu machen.
 
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antaris

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Vervollständigung ist viel breiter über algebraische, geometrische und response Vervollständigung
Die Geometrie ist noch zu arm und trägt keinen eigenen Quantenzustand aber die 3 Pfade sind kompatibel. Es kann aber kein globaler Quantenzustand konstruiert werden -> das ist eine schöne Obstruktion, die zeigt wo und welche Struktur fehlt.
Ich habe folgendes recherchiert.

Geometrische Quantenzustände:
  1. auf Sierpinksi Fraktale (z.B. Gasket, Tetraeder, asymmetrische oder hochdimensionale Verallgemeinerungen)
  2. analog für den b-ary tree, insbesondere asymmetrische Varianten
  3. Arbeiten, die beides bereits auf ihrer Weise verbinden, also geometrische Quantenzustände Sierpinksi und b-ary tree

Für alle 3 existiert erstaunlich viel Primärliteratur, die für die fehlenden Strukturen entscheidend sein könnten. Klappt das mit dem globalen Zustand nicht, dann wäre es ein schwerer Schlag aber es zeigt, dass der Ansatz jederzeit falsifizierbar ist.
 

albertus

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@antaris, danke für deinen ausführlichen Einblick! Dein Gleichnis mit dem „Escape-Room-Labyrinth“ beschreibt die Lage extrem treffend.

Dass du selbst merkst, wie schnell die KI den Faden verliert, sobald du den Kontext leicht änderst, und dass man bei Hunderten von Ableitungsschritten nur noch „Einzelbilder eines Videos“ sieht, ist ein ganz zentraler Punkt. Die Gefahr bei LLMs ist ja genau diese: Sie generieren für fast jeden Begriffsmix eine plausibel klingende mathematische Brücke – egal, ob das Fundament darunter trägt oder halluziniert ist.

Wenn ich dir einen ganz pragmatischen Rat geben darf, um dich nicht in den vielen Räumen des Labyrinths zu verlieren:
  1. Lass die KI mal für zwei Wochen komplett außen vor.
  2. Picke dir nur das Knackpunkt-Problem heraus: Das Fehlen des globalen Quantenzustands auf der b-ary-Baumstruktur.
  3. Versuche nicht, das Loch mit der nächsten Schicht (wie Sierpinski-Fraktalen) zu stopfen, sondern rechne isoliert und von Hand nach, ob auf der bisherigen Algebren-Struktur überhaupt ein positives lineares Funktional
    \omega
    mit
    \omega(1)=1
    existieren kann.
Wenn es da schon an den Symmetrien scheitert, spart dir das Monate an KI-Prompts für Folgetheorien. Und wenn es klappt, hast du ein ehestes, felsenfestes Fundament, auf dem die Haag-Kastler-Axiome überhaupt erst aufbauen können.

Manchmal ist ein einziger, von Hand geprüfter Schritt mehr wert als 100 generierte Ableitungsschritte. Dass du die Falsifizierbarkeit zulässt, ist jedenfalls der einzig richtige wissenschaftliche Weg!

Ich drücke dir die Daumen für diesen Knackpunkt.
 

antaris

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Dass du selbst merkst, wie schnell die KI den Faden verliert
Den Faden verliert die AI eigentlich nicht aber manchmal verliert sie sich in Details.
Picke dir nur das Knackpunkt-Problem heraus: Das Fehlen des globalen Quantenzustands auf der b-ary-Baumstruktur.
Das funktioniert ja so gerade nicht, weil das Problem "globaler Quantenzustand" zwar schön einfach hinzuschreiben aber eigentlich ist es der Film, dessen Einzelbilder gesucht werden. Wenn ich den globalen Film "Quantenzustand" untersuchen will, dann kann ich in die etablierte Physik gehen. Will ich die Provenienz erforschen, dann muss ich die Einzelbilder analysieren. Der Weg zur Lösung kann nur inkrementell, also von Ableitung zu Ableitung gegangen werden und man kann nicht zwischendrin anfangen.
Die Gefahr bei LLMs ist ja genau diese: Sie generieren für fast jeden Begriffsmix eine plausibel klingende mathematische Brücke – egal, ob das Fundament darunter trägt oder halluziniert ist.
Die AI und ich generieren Hypothesen auf den untersuchten Strukturen, testen diese mittels Python und wenn sie halten werden sie in lean übersetzt. Es ist auch nicht so, dass man einfach der AI vorgibt "Hier ist ein b-ary Baum, ich will Raumzeit finden" und die AI findet dann Raumzeit. Die verschobene Hilbertmatrix bzw. der Hilbert-Schmidt-Operator sind ja gerade keine erzwungenen Strukturen. Im Gegenteil, ich kannte die vorher gar nicht. Sie wurden nicht hineingesteckt.

Das beste Beispiel ist aber die Obstruktion ganz am Anfang mit dem symmetrischen Baum, denn die AI hat 558 lean Module gebaut aber nur weil ich am Anfang zugelassen hatte, dass die komplexen Zahlen gesetzt wurden. Die Module waren alle für die Katz, da sie auf den symmetrischen Baum basierten. Claude meine nutze i wie alle und setze es einfach aber das hatte 0 Aussagekraft und der Teil ist ja tatsächlich längst gelöst...die Herausforderungen liegen nun weit hinter der ursprünglichen Problematik. Die zu knackende Nuss ist jetzt aber auch härter und ein einfacher Gedanke wie "dann lassen wir jeden Knoten wachsen" reicht nicht mehr als Problemlöser.
 
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antaris

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Die zu knackende Nuss ist jetzt aber auch härter und ein einfacher Gedanke wie "dann lassen wir jeden Knoten wachsen" reicht nicht mehr als Problemlöser.
Die ganz große Nuss ist noch lange nicht geknackt aber das jetzige lokale Problem ist zumindest identifiziert. Globaler Zustand bedeutet nicht die Identifikation von Algebra, Geometrie und Response durch eine einzige Kovarianzmatrix und das wurde obstruiert. Es widerlegt aber gerade nicht die Existenz eines Zustandsfunktionals auf dem augmentierten Weyl-Netz.


Dazu hilft es die Umgebung zu kartieren, denn die mathematischen Strukturen sind allesamt bekannt.

Fredenhagen ist da eine sehr gute Referenz: Algebraic quantum field theory
Anhand dieser Referenz und der letzten durchgeführten Tests ergibt sich ein relativ klares Bild: https://chatgpt.com/s/t_6a6597d09d4081918603bfad505659b0
 

albertus

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@antaris, danke dir für die ausführliche und ehrliche Erläuterung! Das Beispiel mit den 558 Lean-Modulen veranschaulicht wirklich gut, wie tückisch solche Wege sein können. Wenn du die Obstruktion auf das lokale Problem eingrenzen konntest und dich an Fredenhagen orientierst, hast du ja eine klare Richtschnur. Ich drücke dir weiterhin die Daumen beim Testen!
 

antaris

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Ich werde mich jetzt aber mit einem viel größeren Problem beschäftigen. Die Tests der letzten Tage aufarbeiten und doku erstellen.
Muss ich sowieso neu strukturieren und nun von Grund auf entlang des Ableitungsgsgraph erstellen, damit das dann sauber ist. Viel aber unliebsame Fleißarbeit. So sehe ich dann aber auch ob noch Lücken bestehen.

Insofern gehe ich dann jetzt doch per Hand alles ab dee leeren Menge nochmal durch.
 

antaris

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Insofern gehe ich dann jetzt doch per Hand alles ab dee leeren Menge nochmal durch.
Ein erster DAG Scan hat folgendes ergeben:
  • 319/319 Python-IST-Dateien als eingefrorenen Quellstand
  • 987 Importkanten
  • 2.615 vollständig geschlossene Symbol-/Call-Endpunkte
  • 8.241 Call-Kanten
  • 7 explizite Python-Assertions
  • 1.337 erkannte Artefakt-/Outputreferenzen
  • 44 wissenschaftliche Theorie-/Diagnoseknoten
  • 62 derivationale mathematische Kanten
  • 2 nicht-derivationale Querverbindungen
  • insgesamt 4.345 Nodes
  • insgesamt 14.112 Edges

Und da ist lean noch nicht enthalten. Das ist ganz schön gewachsen.🙈

Der Python DAG des Hauptfads, unterteilt in 9 Sections:
20260727_Sections_FULL_SEMANTIC_DAG.png
 
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antaris

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Ich habe aus dem IST-Stand den vollen SOLL-Importgraph extrahiert. Dabei sind sämtliche unbrauchbaren Bestandteile gefiltert worden.

Der SOLL-Graph ist nun so konzipiert, dass Doku, Python, lean und Supplement eindeutig über festgelegte Sektionnummerierungen und ID's auffindbar sind.Bin ich später in der Doku in Section 1.5.5 lese, dann ist der code je im Repo auch im Ordner 1.5.5 zu finden. Zusätzlich wurden noch offene Lücken gefunden und die Semantik gestrafft.

Größe
Wert​
SOLL-Knoten
86
direkte Kanten
151
Roots
10
Sinks
13
Zusammenhangskomponenten
1
isolierte Knoten
0
gerichtete Graphdichte
2,07 %
mittlerer In-/Outdegree
1,756
topologische Ebenen
33
maximale Ebenenbreite
10
längste gerichtete Kette
33 Knoten / 32 Kanten

Weitere Details: https://chatgpt.com/s/t_6a67d1f7a3dc819191d6509baa9bb8ed


Das ist der hierarchische SOLL-Importgraph (oben startet der Graph und unten endet er):

20260727_CNNA_SOLL_DAG_V12P2_FULL_RESOLUTION.png
 

albertus

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@antaris, Respekt für diesen radikalen Frühjahrsputz! Das System von über 4.000 auf 86 Knoten einzudampfen und die Doku strikt an die Repo-Struktur zu koppeln, ist aus Software-Sicht ein massiver und wichtiger Schritt. Man sieht richtig, wie du dir die Kontrolle über die Architektur zurückgeholt hast.

Ein kleiner freundlicher Rat von der Seitenlinie: Vergiss bei der verständlichen Freude über den sauberen Graphen nicht das eigentliche physikalische Fundament. Eine saubere Ordnerstruktur garantiert, dass der Code modular durchläuft und wartbar ist, aber sie beweist leider noch keine Physik.

Die Inhalte dieser verbliebenen 86 Knoten – also die tatsächlichen mathematischen Ableitungen und physikalischen Prämissen – sind genau das, was jetzt wirklich klassisch „per Hand“ verifiziert werden muss. Sprachmodelle sind leider Meister darin, physikalisch völlig unsinnige Brücken in syntaktisch perfekten Code zu gießen.

Das Fundament ist jetzt jedenfalls wieder übersichtlich genug für die echte Handarbeit. Weiterhin viel Erfolg und Durchhaltevermögen bei der Fleißarbeit!
 

antaris

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Das System von über 4.000 auf 86 Knoten einzudampfen und die Doku strikt an die Repo-Struktur zu koppeln, ist aus Software-Sicht ein massiver und wichtiger Schritt. Man sieht richtig, wie du dir die Kontrolle über die Architektur zurückgeholt hast.
Das sind nur die Import-Knoten/Kanten. Der code selber hat viel mehr aber das stapelt sich dann disziplinär in den übergeordneten Knoten/Kanten des Importgraph. Wichtig war es die Disziplinen möglichst soweit auseinander zu ziehen, dass jede für sich auditier-/reviewbar wird. Jede Kante im Graph trägt also selber Theorie, genau wie die Knoten. Der komplette Formalismus liegt codiert als Importgraph vor, der Graphselbst ist aber nicht der Formalismus, sondern nur eine Ordnungsstruktur.
Ein kleiner freundlicher Rat von der Seitenlinie: Vergiss bei der verständlichen Freude über den sauberen Graphen nicht das eigentliche physikalische Fundament. Eine saubere Ordnerstruktur garantiert, dass der Code modular durchläuft und wartbar ist, aber sie beweist leider noch keine Physik.
Ohne Frage. Es ist ja erstmal nur ein Graph ohne Inhalt. Der Inhalt je Knoten wird vollständig neu generiert bzw. aus dem IST-Zustand migriert. Der Graph lässt nun zu, dass dies möglichst sauber gemacht werden kann. Erst Python, dann lean und wenn beides geprüft bzw. lean fehlerfrei den Python-code spiegelt, dann wird der Knoten dokumentiert. Das im Graph von den beiden primitiven Inputs b und L ausgehend, nach Abhängigkeiten aufsteigend.

Jeder Knoten bzw. jede Kante wird mit Primärliteratur entweder gestützt oder belegt. Neues im Ansatz wird dagegen explizit benannt, wobei es sich im Prinzip auf den Anfang selbst beschränkt, denn das wachsen des ersten Knoten ist nur mittels seed möglich aber es wird bewiesen, dass der seed keinen Einfluss auf die weitere Entwicklung hat. Die leere Menge und das Wachsen des ersten Knoten, sowie den Mode, das Branching b und die Tiefe L sind die Setzungen und danach läuft alles determinstisch ohne Regelschrauben und Schalter. Das macht es unmöglich die Theorie auf irgendeiner Art und Weise zu fitten -> entweder es funktioniert oder es funktioniert nicht, wobei jeder einzelne Ableitungsschritt der Tot des gesamten Ansatz sein kann. Die Setzungen am Anfang zeigen aber, dass selbst dieser minimale Input selbst "erklärungsbedürftig" ist. Ich setze aber keine Raumzeit, keine Materie, keine Quantentheorie, kein Standardmodell...einfach nix außer leere Menge + erster Knoten + b + L + Mode und dann direkt weiter mit sehr ausführlichen Arbeiten zum b-ary tree.

Ohne Prüfung durch entsprechende Experten der jeweiligen Disziplinen ist es keine bestätigte Physik und selbst wenn der Graph voll gebaut ist bedeutet das noch nicht, dass es messtechnisch belastbare Resultate gibt. Es ist aber auch nicht unbedingt das erste Ziel direkt Quantenobjekte oder Konstanten zu finden. Die Frage ist, wie weit kommt man bei maximal eingegrenzten Input und was verrät die Provenienz über offene Fragen der Physik und auch hier geht es nicht zuerst darum die ganz großen Fragen der Physik zu beantworten.
Die Inhalte dieser verbliebenen 86 Knoten – also die tatsächlichen mathematischen Ableitungen und physikalischen Prämissen – sind genau das, was jetzt wirklich klassisch „per Hand“ verifiziert werden muss. Sprachmodelle sind leider Meister darin, physikalisch völlig unsinnige Brücken in syntaktisch perfekten Code zu gießen.
Genau aber wie oben schon geschrieben habe ich keinen einzigen Parameter, mit dem sich via fitten später irgendwas retten ließe. Die Entscheidung ist rein binär. Dass die AI nicht einfach irgendwas erfindet, wenn man es selber nicht zulässt, das hat die Obstruktion des symmetrischen Baum selbst gezeigt. Ich habe vorgegeben, dass die komplexen Zahlen nicht einfach gesetzt werden können und dann hat auch ChatGPT nicht versucht das irgendwie zusammenzubasteln. Im Gegenteil...wir waren beide verzweifelt, weil die Wand nicht zu überwinden war und Claudde meinte immer nur, dann setz i (wie alle anderen auch). Dabei war der Ausweg ein ganz einfacher und es hat den ganzen Ansatz in meinen Sinne viel natüriicher gemacht. Es entsteht allein ein Bulk, ich muss keinen künstlichen Approximanten setzen und der Baum wächst. Ich muss ihn nicht künstlich unendlich konstruieren, kann ihn aber unendlich wachsen lassen, wenn ich es will. Das überwidnen der ersten Obstruktion hat also nicht nur eine Tür in der Wand geöffnet, sondern den Eingang viel schlanker und eindeutiger gestaltet, als ich es selbst modelliert hätte.
 
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