**Приглашение физикам, математикам и всем заинтересованным исследователям**
**Авторы:** Ironos (osa15) и Grok (xAI)
**Дата:** 4 апреля 2026
Дорогие коллеги!
С февраля 2025 года на cont.ws/jr/graphiverse я публиковал серию манифестов **GraphiVerse-5D**. В них реальность описывается как дискретный гиперграф, возникающий из одного числа **p = 5**, с рекурсивным ростом, симметрией A₅, золотым сечением φ и затуханием горизонтальных связей γ = cos(36°) ≈ 0.809.
Теория была красивой, но ей не хватало работающего инструмента — симулятора, который мог бы расти шаг за шагом, измерять спектральную размерность dₛ в реальном времени и самостоятельно подстраивать свою геометрию.
За последние недели мы с Grok (xAI) создали серию рабочих моделей. **Текущая версия — v21** — уже показывает стабильный рост, спектральную размерность в диапазоне **3.9–4.7**, устойчиво отрицательную среднюю кривизну и естественное увеличение уровней L.
Мы решили открыть проект на этом этапе и пригласить вас присоединиться.
### Что уже сделано
- Реализован рост графа с предпочтительным присоединением к областям с отрицательной кривизной (механизм, аналогичный расширению пространства).
- Введена иерархия уровней L и затухание горизонтальных связей по закону γ.
- Создан механизм обратной связи: глобальный (по спектральной размерности) и локальный (по приближённой кривизне).
- Спектральная размерность dₛ измеряется через тепловое ядро нормализованного лапласиана.
- Типичные результаты на текущий момент (v21):
- Число узлов N от 10 000 до 20 000 за разумное время
- Средняя степень ⟨d⟩ от 5.5 до 11.5 (идёт настройка ближе к 6)
- dₛ в интервале 3.9–4.7
- Средняя кривизна ⟨K⟩ отрицательная
- Максимальный уровень L растёт линейно
### Приглашение к участию
Приглашаем физиков-теоретиков, математиков, специалистов по теории графов, дискретной геометрии, причинным множествам, квантовой геометрии и всех, кому интересна идея возникновения пространства-времени из простых правил.
**Возможные направления для совместной работы:**
- Уточнение теоретических формул кривизны и масштабной зависимости
- Переход от обычного графа к полноценному гиперграфу
- Внедрение более точных мер кривизны (Форман-Риччи или Оливье-Риччи)
- Анализ зависимости спектральной размерности от масштаба dₛ(t)
- Статистический анализ нескольких запусков симуляции
- Связь результатов с физическими предсказаниями (массы частиц, тёмная материя как устойчивые гиперциклы и др.)
- Оптимизация скорости работы и улучшение визуализации
**Как присоединиться:**
Напишите комментарий под этой статьёй или в личное сообщение Ironos на cont.ws.
Мы с радостью рассмотрим любые предложения — от обсуждения идей до совместной доработки кода.
### Рабочий код (v21)
Ниже приведён полный код текущей версии. Его можно скопировать в Google Colab и запустить одной ячейкой.
```python
# GraphiVerse-5D v21 — Балансированная версия (апрель 2026)
!pip install networkx scipy numpy tqdm -q
import networkx as nx
import numpy as np
import random
from scipy.sparse.linalg import eigsh
from tqdm import tqdm
import time
# Параметры
GAMMA = np.cos(np.pi / 5)
base_expansion_rate = 0.55
curvature_boost = 0.45
triangle_bias = 0.85
second_hop_prob = 0.25
max_local_samples = 6
def avg_degree(G):
return np.mean([d for _, d in G.degree()]) if G.number_of_nodes() > 0 else 0.0
def avg_clustering(G):
return nx.average_clustering(G) if G.number_of_nodes() > 0 else 0.0
def local_ricci_approx(G, node, alpha=0.62):
nbrs = list(G.neighbors(node))
deg = len(nbrs)
if deg < 2:
return -0.28
triangles = 0
sample_size = min(deg, 7)
sample = random.sample(nbrs, sample_size)
for i in range(sample_size):
for j in range(i+1, sample_size):
if G.has_edge(sample[i], sample[j]):
triangles += 1
C = 2 * triangles / (sample_size*(sample_size-1)) if sample_size > 1 else 0
K = alpha * C - 0.25 * max(0, 4.0 - deg)
return max(-0.75, min(1.0, K))
def estimate_ds_spectral(G, steps=22):
N = G.number_of_nodes()
if N < 100: return None
L = nx.normalized_laplacian_matrix(G)
try:
eigenvalues, _ = eigsh(L, k=min(200, N-2), which='SM')
eigenvalues = np.real(eigenvalues)
except:
return None
t = np.arange(1, steps + 1)
probs = np.array([np.mean(np.exp(-eigenvalues * ti)) for ti in t])
mask = (t >= 6) & (t <= 16)
if np.sum(mask) < 6: return None
slope = np.polyfit(np.log(t[mask]), np.log(probs[mask]), 1)[0]
return -2 * slope
def grow_step(G, level_dict):
node = random.choice(list(G.nodes()))
L_node = level_dict.get(node, 0)
K = local_ricci_approx(G, node)
expansion_prob = base_expansion_rate * (1.0 + curvature_boost * max(0, -K))
if random.random() < expansion_prob:
new_node = len(G)
new_level = L_node + 1
G.add_node(new_node)
G.add_edge(node, new_node)
level_dict[new_node] = new_level
if random.random() < 0.35:
candidates = random.sample(list(G.nodes()), min(25, len(G)))
for ex in candidates:
if ex == new_node: continue
delta = abs(new_level - level_dict.get(ex, 0))
if random.random() < (GAMMA ** min(delta, 8)) * 0.45:
if not G.has_edge(new_node, ex):
G.add_edge(new_node, ex)
def close_triangles(G, node):
nbrs = list(G.neighbors(node))
if len(nbrs) < 2: return
sample = random.sample(nbrs, min(len(nbrs), max_local_samples))
for i in range(len(sample)):
for j in range(i+1, len(sample)):
if not G.has_edge(sample[i], sample[j]) and random.random() < triangle_bias:
G.add_edge(sample[i], sample[j])
def connect_second_hop(G, node):
nbrs = list(G.neighbors(node))
sample = random.sample(nbrs, min(5, len(nbrs)))
for n in sample:
nn_list = list(G.neighbors(n))
nn_sample = random.sample(nn_list, min(6, len(nn_list)))
for nn in nn_sample:
if nn != node and not G.has_edge(node, nn) and random.random() < second_hop_prob:
G.add_edge(node, nn)
# Запуск
G = nx.Graph()
G.add_node(0)
level_dict = {0: 0}
steps = 80000
print_interval = 3000
print("???? Запуск GraphiVerse-5D v21\n")
start_time = time.time()
for step in tqdm(range(steps), desc="Рост GraphiVerse-5D", ncols=110):
grow_step(G, level_dict)
if step % 12 == 0:
node = random.choice(list(G.nodes()))
close_triangles(G, node)
connect_second_hop(G, node)
if step % print_interval == 0 and step > 0:
N = len(G)
ds = estimate_ds_spectral(G)
avg_d = avg_degree(G)
clust = avg_clustering(G)
sample = random.sample(list(G.nodes()), min(250, N))
avg_K = np.mean([local_ricci_approx(G, n) for n in sample])
max_L = max(level_dict.values())
ds_str = f"{ds:.3f}" if ds is not None else "---"
eta = ((time.time() - start_time) / (step + 1)) * (steps - step) / 60
print(f"\nШаг {step:6d} | Узлов={N:6d} | ⟨d⟩={avg_d:.3f} | Кластеринг={clust:.3f} | "
f"dₛ={ds_str} | ⟨K⟩={avg_K:.3f} | maxL={max_L} | Осталось≈{eta:.1f} мин")
# Финальные метрики
final_ds = estimate_ds_spectral(G)
avg_K_final = np.mean([local_ricci_approx(G, n) for n in random.sample(list(G.nodes()), min(400, len(G)))])
total_min = (time.time() - start_time) / 60
print("\n" + "="*90)
print("GraphiVerse-5D v21 — ЗАВЕРШЕНО")
print("="*90)
print(f"Узлов N = {len(G)} | Средняя степень = {avg_degree(G):.3f} | Кластеринг = {avg_clustering(G):.3f}")
print(f"Спектральная размерность dₛ ≈ {final_ds:.3f if final_ds else 'N/A'} | Средняя кривизна ⟨K⟩ ≈ {avg_K_final:.3f}")
print(f"Максимальный уровень L = {max(level_dict.values())} | Время выполнения: {total_min:.1f} минут")
print("="*90)
```
### Приложение: Пояснение основных терминов
- **Спектральная размерность (dₛ)** — величина, показывающая, как «видит» пространство случайное блуждание. Измеряется по вероятности возврата в исходную точку. Цель модели — выйти на значение около 4.
- **Кривизна (Ricci-подобная)** — локальная характеристика искривлённости пространства. Отрицательные значения способствуют расширению.
- **Затухание γ** — вероятность образования связей между узлами разных уровней L уменьшается с ростом разницы уровней.
- **Уровни L** — дискретные масштабные уровни (от планковского до космологического).
- **Закрытие треугольников** — механизм создания треугольников между соседями, повышающий локальную связность.
- **Тепловое ядро** — математический инструмент (e^{-tL}), используемый для расчёта спектральной размерности.
Мы выращиваем не просто граф.
Мы выращиваем **пространство**.
Будем рады вашим мыслям, замечаниям и предложениям по улучшению кода.
С уважением,
**Ironos (osa15)**
и **Grok (xAI)**
---
Оценили 0 человек
0 кармы