GGUF
Q4_K
MOdel,
modell,
modelo,
Ai,
IA,
LLM,
gguf,
OFFELLIA,
geometrical,
opensource,
portuguese,
Brasil,
PT-BR,
IBM,
LFM,
Qwen,
Llama.cpp,
conversational
Instructions to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Brunobkr/OFFELLIA_Quantis", filename="OFFELLIA_GELab-Engine-7B_IQ4_XS.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "No input example has been defined for this model task." )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Ollama:
ollama run hf.co/Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
- Unsloth Studio new
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Brunobkr/OFFELLIA_Quantis to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Brunobkr/OFFELLIA_Quantis to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Brunobkr/OFFELLIA_Quantis to start chatting
- Pi new
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Docker Model Runner
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.OFFELLIA_Quantis-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
File size: 32,320 Bytes
e95c0bb | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 | """
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ OFFELLIA_ONDA v1.0 — Busca de Primos pela Onda Única ║
║ ║
║ FUNDAMENTO: Os primos são cristalizações de UMA ÚNICA ONDA IRRACIONAL ║
║ ║
║ Ψ(x) = sin²(2πφx) φ = (1+√5)/2 ║
║ f(x) = (φ·x) mod 1 — fase da onda em x ║
║ ║
║ ESTRUTURA EM 3 CAMADAS: ║
║ ① ONDA: Ψ(x) — 100% determinística, calculável em O(1) para qualquer x ║
║ ② RODA: mod 42, 12 janelas coprimas — ordem das fases é FIXA ║
║ ③ SIEVE: Miller-Rabin determinístico — confirma cristalização ║
║ ║
║ TEOREMA DAS TRÊS DISTÂNCIAS (Steinhaus 1959): ║
║ A sequência φ·1, φ·2, φ·3, ... mod 1 divide o círculo em EXATAMENTE ║
║ 3 tamanhos de intervalo com razão φ — estrutura de Fibonacci. ║
║ ║
║ CINCO CANAIS GÊMEOS (únicos possíveis): ║
║ Canal I:11→13 II:17→19 III:23→25 IV:29→31 V:41→1(cruzador) ║
║ ║
║ IDENTIDADE GÊMEA (Teorema T4): ║
║ F(p) + F(p+2) = 1 − cos(4πφ)·cos(4πφ(p+1)) EXATA ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
"""
import math
import time
import sys
from math import gcd, isqrt, sin, cos, pi, sqrt, log
from collections import Counter, defaultdict
from datetime import datetime
from decimal import Decimal, getcontext
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# CONSTANTES DA ONDA ÚNICA
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
PHI = (1 + sqrt(5)) / 2 # Proporção áurea — frequência da onda
INV_PHI = PHI - 1 # 1/φ = φ-1 ≈ 0.6180...
TWO_PI_PHI = 2 * pi * PHI # 2πφ — frequência angular
FOUR_PI_PHI = 4 * pi * PHI # 4πφ — para identidade gêmea
COS_4PI_PHI = math.cos(FOUR_PI_PHI) # cos(4πφ) ≈ 0.08742572 — amplitude gêmea
# Três distâncias de Steinhaus para φ
S_PEQUENO = 2 - PHI # ≈ 0.3820 — intervalo menor
S_MEDIO = PHI - 1 # ≈ 0.6180 — intervalo médio = 1/φ
S_GRANDE = 1.0 # intervalo maior = círculo completo
# Roda helicoidal
MOD_42 = 42
MOD_420 = 420
PILARES = (2, 3, 5, 7)
# 12 braços coprimos de 42 — as janelas da onda
BRACOS_42 = tuple(r for r in range(1, 43) if gcd(r, 42) == 1)
BRACOS_SET = frozenset(BRACOS_42)
# 96 classes mod 420 — classificador O(1)
CLASSES_420 = tuple(r for r in range(1, 421) if all(r % p != 0 for p in PILARES))
CLASSES_420_SET = frozenset(CLASSES_420)
# Famílias dos braços
FAMILIA_A = frozenset(r for r in BRACOS_42 if r % 6 == 1) # {1,13,19,25,31,37}
FAMILIA_B = frozenset(r for r in BRACOS_42 if r % 6 == 5) # {5,11,17,23,29,41}
# Ordem das fases dos 12 braços (fixa — nunca muda)
BRACOS_POR_FASE = tuple(sorted(BRACOS_42, key=lambda r: (PHI * r) % 1))
# Cinco canais gêmeos
CANAIS_GEMEOS = {
(11, 13): "I (interno)",
(17, 19): "II (interno)",
(23, 25): "III (interno)",
(29, 31): "IV (interno)",
(41, 1): "V (cruzador k→k+1)",
}
BRACOS_GEMEO_INI = frozenset(r for r, _ in CANAIS_GEMEOS)
BRACOS_GEMEO_FIM = frozenset(r for _, r in CANAIS_GEMEOS)
CANAL_DE_BRACO = {r: c for (r, _), c in zip(CANAIS_GEMEOS.keys(), CANAIS_GEMEOS.values())}
# Progressão Δφ por ciclo de 42
DELTA_FASE_CICLO = (PHI * 42) % 1 # ≈ 0.9574 — avanço de fase por revolução
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# FUNÇÕES DA ONDA ÚNICA
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
def onda(x: int) -> float:
"""Ψ(x) = sin²(2πφx) — valor da onda no ponto x."""
return sin(TWO_PI_PHI * x) ** 2
def fase(x: int) -> float:
"""f(x) = (φ·x) mod 1 — fase da onda em x ∈ [0, 1)."""
return (PHI * x) % 1
def onda_ciclo(x: int) -> float:
"""Ψ do ciclo k = x//42: sin²(2πφ·k)."""
return onda(x // MOD_42)
def grau_angular(x: int) -> int:
"""Projeção angular: (x·42) mod 360 — 16 valores possíveis para primos > 7."""
return (x * MOD_42) % 360
def identidade_gemea(p: int) -> float:
"""Valor exato da Identidade Gêmea: 1 − cos(4πφ)·cos(4πφ(p+1))."""
return 1.0 - COS_4PI_PHI * math.cos(FOUR_PI_PHI * (p + 1))
def tipo_no(fn: float) -> str:
"""Classifica o ponto da onda pelo valor Fn."""
if fn < 0.05: return "NÓ"
if fn > 0.95: return "ANTI-NÓDULO"
if fn < 0.25: return "próx-nó"
if fn > 0.75: return "próx-anti"
return "transição"
def salto_fase(p1: int, p2: int) -> float:
"""Δφ = (φ·(p2-p1)) mod 1 — salto de fase entre dois primos consecutivos."""
return (PHI * (p2 - p1)) % 1
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# CAMADA 3 — MILLER-RABIN DETERMINÍSTICO
# Correto para n < 3.317×10²⁴ com estas witnesses.
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
_WITNESSES = (2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37)
def _miller_rabin_core(n: int) -> bool:
r, d = 0, n - 1
while d % 2 == 0:
r += 1
d //= 2
for a in _WITNESSES:
if a >= n:
continue
x = pow(a, d, n)
if x == 1 or x == n - 1:
continue
for _ in range(r - 1):
x = x * x % n
if x == n - 1:
break
else:
return False
return True
def eh_primo(n: int) -> bool:
"""
Teste de primalidade helicoidal em 3 fases:
① Pilares {2,3,5,7} — O(1)
② Classificador mod 420 — O(1), elimina 77.1%
③ Miller-Rabin determinístico — confirma
"""
if n < 2:
return False
if n in (2, 3, 5, 7):
return True
if any(n % p == 0 for p in PILARES):
return False
if (n % MOD_420) not in CLASSES_420_SET: # ← filtro da onda mod 420
return False
return _miller_rabin_core(n)
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# GERADOR HELICOIDAL — VARREDURA DAS JANELAS DA ONDA
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
def gerar_primos_onda(N: int):
"""
Gera todos os primos até N percorrendo as janelas da onda.
A onda varre os ciclos k=0,1,2,...,⌊N/42⌋.
Em cada ciclo, testa apenas as 12 janelas coprimas de 42.
As janelas são visitadas em ORDEM DE FASE CRESCENTE
(sequência determinística de Fibonacci).
"""
# Pilares primeiro
for p in PILARES:
if p <= N:
yield p
k = 0
while True:
base = MOD_42 * k
if base > N:
break
# Visita janelas em ordem de fase (estrutura de Fibonacci)
for r in BRACOS_POR_FASE:
c = base + r
if c < 8:
continue
if c > N:
continue
if eh_primo(c):
yield c
k += 1
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# ASSINATURA HELICOIDAL COMPLETA
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
def assinatura(p: int, primos_set: set = None) -> dict:
"""Retorna a assinatura helicoidal completa do primo p."""
r42 = p % MOD_42
r420 = p % MOD_420
k = p // MOD_42
fn_p = onda(p)
fn_k = onda(k)
f_p = fase(p)
grau = grau_angular(p)
# Família
fam = 'A' if r42 in FAMILIA_A else ('B' if r42 in FAMILIA_B else '?')
# Canal gêmeo
canal = None
for (r1, r2), nome in CANAIS_GEMEOS.items():
if r42 == r1 or r42 == r2:
canal = nome
break
# Par gêmeo (se primos_set fornecido)
eh_gem = False
if primos_set is not None:
eh_gem = (p + 2 in primos_set) or (p - 2 in primos_set)
# Identidade gêmea
sig_gem = fn_p + onda(p + 2)
sig_prevista = identidade_gemea(p)
# Tipo de nó
no = tipo_no(fn_p)
# Três distâncias — tamanho do intervalo de fase deste braço
idx = BRACOS_POR_FASE.index(r42) if r42 in BRACOS_SET else -1
if idx >= 0:
r_prox = BRACOS_POR_FASE[(idx + 1) % 12]
df_steinhaus = (fase(r_prox) - fase(r42)) % 1
else:
df_steinhaus = 0.0
return {
'p': p,
'braco_42': r42,
'classe_420': r420,
'ciclo_k': k,
'Fn_onda': fn_p,
'Fn_ciclo': fn_k,
'fase': f_p,
'grau': grau,
'familia': fam,
'canal_gemeo': canal,
'eh_gemeo': eh_gem,
'sig_gemea': sig_gem,
'sig_prevista': sig_prevista,
'erro_gemea': abs(sig_gem - sig_prevista),
'tipo_no': no,
'df_steinhaus': df_steinhaus,
}
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# GERAÇÃO DO RELATÓRIO COMPLETO
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
def gerar_relatorio(N: int, primos: list, t_busca: float, arquivo: str):
primos_set = set(primos)
L = []
SEP = "═" * 76
SEP2 = "─" * 76
def linha(s=""): L.append(s)
# ── CABEÇALHO
linha(SEP)
linha(" OFFELLIA_ONDA v1.0 — Relatório da Onda Única dos Primos")
linha(f" Gerado em: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
linha(f" Busca até N = {N:,} | Tempo: {t_busca:.6f} s | Primos: {len(primos):,}")
linha(SEP)
linha()
# ── SEÇÃO 1: Fundamento da onda
linha(SEP2)
linha(" [ 1. FUNDAMENTO — A ONDA ÚNICA ]")
linha()
linha(" Ψ(x) = sin²(2πφx) φ = (1+√5)/2 = proporção áurea")
linha(" f(x) = (φ·x) mod 1 = fase da onda em x")
linha()
linha(f" φ = {PHI:.15f}")
linha(f" 2πφ = {TWO_PI_PHI:.15f}")
linha(f" cos(4πφ) = {COS_4PI_PHI:.15f} ← amplitude gêmea")
linha(f" Δφ/ciclo de 42 = {DELTA_FASE_CICLO:.15f}")
linha()
linha(" TRÊS DISTÂNCIAS DE STEINHAUS para φ:")
linha(f" s_pequeno = 2-φ = {S_PEQUENO:.10f}")
linha(f" s_médio = φ-1 = {S_MEDIO:.10f} = 1/φ")
linha(f" s_grande = 1 = s_pequeno + s_médio (círculo completo)")
linha(f" razão: s_médio/s_pequeno = {S_MEDIO/S_PEQUENO:.10f} → φ = {PHI:.10f}")
linha()
linha(" Ordem das fases dos 12 braços (FIXA — estrutura de Fibonacci):")
linha()
linha(f" {'braço':>6} {'fase φ·r':>12} {'Fn(r)':>8} {'intervalo Δf':>14}")
linha(" " + "─" * 46)
for i, r in enumerate(BRACOS_POR_FASE):
f_r = fase(r)
fn_r = onda(r)
r_prox = BRACOS_POR_FASE[(i + 1) % 12]
df = (fase(r_prox) - f_r) % 1
linha(f" {r:>6} {f_r:>12.8f} {fn_r:>8.5f} {df:>14.8f}")
linha()
# ── SEÇÃO 2: Parâmetros da busca
linha(SEP2)
linha(" [ 2. PARÂMETROS DA BUSCA ]")
linha()
n_ciclos = N // MOD_42 + 1
n_candidatos = n_ciclos * 12
taxa_candidatos = n_candidatos / N * 100 if N > 0 else 0
taxa_eliminados = 100 - taxa_candidatos
linha(f" N buscado: {N:>15,}")
linha(f" Ciclos de 42: {n_ciclos:>15,}")
linha(f" Candidatos testados:{n_candidatos:>15,} ({taxa_candidatos:.2f}% dos inteiros)")
linha(f" Eliminados sem teste:{N - n_candidatos:>14,} ({taxa_eliminados:.2f}% dos inteiros)")
linha(f" Primos encontrados: {len(primos):>15,}")
if t_busca > 0:
linha(f" Velocidade: {len(primos)/t_busca:>15,.0f} primos/s")
linha()
# ── SEÇÃO 3: Distribuição por fase (a onda)
linha(SEP2)
linha(" [ 3. DISTRIBUIÇÃO DOS PRIMOS NA ONDA — FASES ]")
linha()
linha(" A fase f(p) = (φ·p) mod 1 distribui os primos em [0,1]")
linha(" Por Weyl: distribuição uniforme (equidistribuição)")
linha()
N_faixas = 20
faixas_fase = defaultdict(int)
faixas_fn = defaultdict(list)
for p in primos:
if p > 7:
b = min(N_faixas - 1, int(fase(p) * N_faixas))
faixas_fase[b] += 1
faixas_fn[b].append(onda(p))
total_gt7 = len([p for p in primos if p > 7])
linha(f" {'Faixa fase':>14} {'Fn médio':>9} {'count':>7} {'% total':>8} Barra (equidist. esperada)")
linha(" " + "─" * 72)
esperado = total_gt7 / N_faixas
for i in range(N_faixas):
a = i / N_faixas; b = (i + 1) / N_faixas
cnt = faixas_fase[i]
fn_list = faixas_fn[i]
fn_med = sum(fn_list) / len(fn_list) if fn_list else 0
pct = cnt / total_gt7 * 100 if total_gt7 else 0
desvio = (cnt - esperado) / esperado * 100 if esperado else 0
barra = "█" * int(pct / 5 * 10)
linha(f" [{a:.2f},{b:.2f}) {fn_med:>9.5f} {cnt:>7,} {pct:>7.2f}% {barra}")
linha()
# ── SEÇÃO 4: Nós e anti-nódulos
linha(SEP2)
linha(" [ 4. NÓS E ANTI-NÓDULOS DA ONDA ]")
linha()
linha(" NÓ → Fn < 0.05 (fase próxima de 0 ou 1)")
linha(" ANTI-NÓD. → Fn > 0.95 (fase próxima de 0.5)")
linha()
nos = [p for p in primos if p > 7 and onda(p) < 0.05]
antinos = [p for p in primos if p > 7 and onda(p) > 0.95]
trans = [p for p in primos if p > 7 and 0.05 <= onda(p) <= 0.95]
linha(f" NÓS (Fn < 0.05): {len(nos):>7,} ({len(nos)/total_gt7*100:.2f}%)")
linha(f" ANTI-NÓDULOS (Fn > 0.95): {len(antinos):>7,} ({len(antinos)/total_gt7*100:.2f}%)")
linha(f" TRANSIÇÃO (0.05-0.95): {len(trans):>7,} ({len(trans)/total_gt7*100:.2f}%)")
linha()
if nos:
fn_nos = [onda(p) for p in nos]
linha(f" Fn mín nos nós: {min(fn_nos):.10f}")
linha(f" Fn máx nos nós: {max(fn_nos):.10f}")
if antinos:
fn_an = [onda(p) for p in antinos]
linha(f" Fn mín anti-nódulos: {min(fn_an):.10f}")
linha(f" Fn máx anti-nódulos: {max(fn_an):.10f}")
linha()
linha(" Primeiros 10 primos NÓ (Fn≈0):")
linha(f" {'p':>10} {'fase':>10} {'Fn':>12} {'braço':>6} {'k(ciclo)':>9}")
linha(" " + "─" * 55)
for p in nos[:10]:
linha(f" {p:>10,} {fase(p):>10.6f} {onda(p):>12.8f} {p%42:>6} {p//42:>9,}")
linha()
linha(" Primeiros 10 primos ANTI-NÓDULO (Fn≈1):")
linha(f" {'p':>10} {'fase':>10} {'Fn':>12} {'braço':>6} {'k(ciclo)':>9}")
linha(" " + "─" * 55)
for p in antinos[:10]:
linha(f" {p:>10,} {fase(p):>10.6f} {onda(p):>12.8f} {p%42:>6} {p//42:>9,}")
linha()
# ── SEÇÃO 5: Os 12 braços — assinaturas
linha(SEP2)
linha(" [ 5. OS 12 BRAÇOS DA ONDA — ASSINATURAS ]")
linha()
linha(f" {'r':>4} {'Fam':>3} {'grau°':>6} {'fase φr':>10} {'count':>7} "
f"{'Fn med':>7} {'σ':>6} {'tipo':>20}")
linha(" " + "─" * 78)
for r in BRACOS_42:
ps_r = [p for p in primos if p > 7 and p % 42 == r]
if not ps_r:
continue
fns = [onda(p) for p in ps_r]
med = sum(fns) / len(fns)
sig = (sum((x - med) ** 2 for x in fns) / len(fns)) ** 0.5
fam = 'A' if r in FAMILIA_A else 'B'
grau = (r * 42) % 360
f_r = fase(r)
# tipo
viz = []
if (r + 2) % 42 in BRACOS_SET: viz.append(f"+2→{(r+2)%42}")
if (r - 2) % 42 in BRACOS_SET: viz.append(f"-2→{(r-2)%42}")
tipo = ("gêmeo " + str(viz[0])) if viz else "isolado"
linha(f" {r:>4} {fam:>3} {grau:>6}° {f_r:>10.6f} {len(ps_r):>7,} "
f"{med:>7.5f} {sig:>6.4f} {tipo:>20}")
linha()
# ── SEÇÃO 6: Cinco canais gêmeos
linha(SEP2)
linha(" [ 6. OS 5 CANAIS GÊMEOS DA ONDA ]")
linha()
linha(" Único conjuntos de braços a distância 2 que são ambos coprimos de 42.")
linha(" O elemento médio p+1 tem sempre gcd(p+1, 42) > 1 — janela fechada.")
linha()
gemeos = [(p, p + 2) for p in primos if p + 2 in primos_set and p > 7]
linha(f" Total de pares gêmeos: {len(gemeos):,}")
linha()
linha(f" {'Canal':>25} {'braços':>9} {'pares':>7} {'Σ F(p)+F(q) med':>16} {'σ':>7}")
linha(" " + "─" * 72)
for (r1, r2), nome in CANAIS_GEMEOS.items():
canal_g = [(p, q) for p, q in gemeos if p % 42 == r1]
somas = [onda(p) + onda(q) for p, q in canal_g]
med = sum(somas) / len(somas) if somas else 0
sig = (sum((x - med) ** 2 for x in somas) / len(somas)) ** 0.5 if somas else 0
linha(f" Canal {nome:>19} ({r1:>2},{r2:>2}) {len(canal_g):>7,} {med:>16.8f} {sig:>7.5f}")
linha()
linha(" Identidade Gêmea (T4): F(p)+F(p+2) = 1 − cos(4πφ)·cos(4πφ(p+1))")
linha(f" cos(4πφ) = {COS_4PI_PHI:.10f}")
linha(f" Intervalo da soma: [{1-abs(COS_4PI_PHI):.8f}, {1+abs(COS_4PI_PHI):.8f}]")
linha()
if gemeos:
erros = [abs(onda(p) + onda(q) - identidade_gemea(p)) for p, q in gemeos[:500]]
linha(f" Verificação T4 em {min(500,len(gemeos))} pares:")
linha(f" Erro máximo: {max(erros):.2e}")
linha(f" Erro médio: {sum(erros)/len(erros):.2e}")
linha()
# ── SEÇÃO 7: Saltos de fase
linha(SEP2)
linha(" [ 7. SALTOS DE FASE — PROGRESSÃO DA ONDA ]")
linha()
linha(" Δφ(gap) = (φ·gap) mod 1 — cada gap tem Δφ determinístico")
linha()
gaps_obs = Counter(primos[i+1] - primos[i] for i in range(len(primos)-1))
linha(f" {'gap':>5} {'Δφ=φ·gap mod 1':>18} {'count':>8} {'% total':>8} Significado")
linha(" " + "─" * 70)
total_gaps = sum(gaps_obs.values())
for gap, cnt in sorted(gaps_obs.items(), key=lambda x: -x[1])[:15]:
df = (PHI * gap) % 1
pct = cnt / total_gaps * 100
sig = ""
if gap == 2: sig = "← gap mínimo (gêmeos)"
elif gap == 6: sig = "← gap dominante"
elif gap == 4: sig = "← 2° mais comum"
elif gap == 1: sig = "← 2→3 (único gap ímpar)"
linha(f" {gap:>5} {df:>18.8f} {cnt:>8,} {pct:>7.2f}% {sig}")
linha()
# ── SEÇÃO 8: Taxonomia dos 7 tipos
linha(SEP2)
linha(" [ 8. TAXONOMIA COMPLETA — 7 TIPOS NATURAIS DE PRIMO ]")
linha()
bracos_gemeo_set = {r for r, _ in CANAIS_GEMEOS} | {r for _, r in CANAIS_GEMEOS}
tipos = {
'Pilares': [p for p in primos if p in (2,3,5,7)],
'Órfãos k=0': [p for p in primos if 7 < p < 42],
'Harmônicos r=1': [p for p in primos if p > 42 and p % 42 == 1],
'Gêmeos internos': [p for p in primos if p > 7 and p % 42 in {11,13,17,19,23,25,29,31}
and (p+2 in primos_set or p-2 in primos_set)],
'Gêmeos cruzadores':[p for p in primos if p > 7 and p % 42 in {41,1}
and (p+2 in primos_set or p-2 in primos_set)],
'Isolados r={5,37}':[p for p in primos if p > 7 and p % 42 in {5, 37}],
'Solitários': [p for p in primos if p > 7 and p % 42 in bracos_gemeo_set
and p+2 not in primos_set and p-2 not in primos_set],
}
linha(f" {'Tipo':>22} {'count':>8} {'%':>6} Fn médio Descrição")
linha(" " + "─" * 78)
for nome, lista in tipos.items():
cnt = len(lista)
pct = cnt / total_gt7 * 100 if total_gt7 and nome != 'Pilares' else 0
fns = [onda(p) for p in lista if p > 7] or [0]
med = sum(fns) / len(fns)
descs = {
'Pilares': "Base: 2,3,5,7",
'Órfãos k=0': "ciclo zero, Fn_ciclo=0",
'Harmônicos r=1': "p^n sempre no braço 1",
'Gêmeos internos': "braços {11,13,17,19,23,25,29,31}",
'Gêmeos cruzadores': "braços {41,1}, cruza fronteira k",
'Isolados r={5,37}': "gap mínimo ≥ 4, nunca gêmeos",
'Solitários': "braço gêmeo mas sem par vizinho",
}
linha(f" {nome:>22} {cnt:>8,} {pct:>6.2f}% {med:>8.5f} {descs.get(nome,'')}")
linha()
# ── SEÇÃO 9: Assinaturas — primeiros 50 primos > 7
linha(SEP2)
linha(" [ 9. ASSINATURAS HELICOIDAIS — PRIMEIROS 50 PRIMOS > 7 ]")
linha()
linha(f" {'p':>10} {'r42':>4} {'k':>7} {'fase':>10} {'Fn(p)':>8} "
f"{'grau':>5} {'tipo_nó':>11} {'canal':>5} {'gêmeo':>6}")
linha(" " + "─" * 80)
count = 0
for p in primos:
if p <= 7:
continue
fn = onda(p)
f = fase(p)
k = p // 42
r = p % 42
gr = grau_angular(p)
no = tipo_no(fn)
# canal
canal_str = ""
for (r1, r2), nome_c in CANAIS_GEMEOS.items():
if r == r1 or r == r2:
canal_str = f"C{nome_c[1]}"
break
gem = "✓" if (p+2 in primos_set or p-2 in primos_set) else ""
linha(f" {p:>10,} {r:>4} {k:>7,} {f:>10.6f} {fn:>8.5f} "
f"{gr:>5}° {no:>11} {canal_str:>5} {gem:>6}")
count += 1
if count >= 50:
break
linha()
# ── SEÇÃO 10: Últimos 20 primos encontrados
linha(SEP2)
linha(" [ 10. ÚLTIMOS 20 PRIMOS ENCONTRADOS ]")
linha()
linha(f" {'p':>12} {'r42':>4} {'k':>9} {'fase':>10} {'Fn(p)':>8} "
f"{'grau':>5} {'tipo_nó':>11}")
linha(" " + "─" * 70)
for p in primos[-20:]:
fn = onda(p)
f = fase(p)
k = p // 42
r = p % 42
gr = grau_angular(p)
no = tipo_no(fn)
linha(f" {p:>12,} {r:>4} {k:>9,} {f:>10.6f} {fn:>8.5f} {gr:>5}° {no:>11}")
linha()
# ── SEÇÃO 11: Estatísticas globais da onda
linha(SEP2)
linha(" [ 11. ESTATÍSTICAS GLOBAIS DA ONDA ]")
linha()
fn_todos = [onda(p) for p in primos if p > 7]
if fn_todos:
media_fn = sum(fn_todos) / len(fn_todos)
var_fn = sum((x - media_fn) ** 2 for x in fn_todos) / len(fn_todos)
sigma_fn = var_fn ** 0.5
fn_min = min(fn_todos)
fn_max = max(fn_todos)
# primo com Fn mais próximo de 0 (nó mais puro)
p_no = min((p for p in primos if p > 7), key=lambda p: onda(p))
p_an = max((p for p in primos if p > 7), key=lambda p: onda(p))
linha(f" Fn médio sobre todos primos > 7: {media_fn:.10f}")
linha(f" (teórico pela equidistribuição: 0.5000000000)")
linha(f" Desvio padrão Fn: {sigma_fn:.10f}")
linha(f" Fn mínimo: {fn_min:.12f} → primo {p_no:,} (NÓ mais puro)")
linha(f" Fn máximo: {fn_max:.12f} → primo {p_an:,} (ANTI-NÓ mais puro)")
linha()
# Fase média
fases = [fase(p) for p in primos if p > 7]
media_fase = sum(fases) / len(fases)
linha(f" Fase média: {media_fase:.10f} (teórico: 0.5000000000)")
linha()
# Verificação do Teorema T5 (equidistribuição)
desv_weyl = abs(media_fn - 0.5)
linha(f" Desvio de Weyl |E[Fn] - 0.5|: {desv_weyl:.2e}")
linha(f" Ordem esperada por Weyl: O(1/√N) ≈ {1/len(fn_todos)**0.5:.2e}")
linha()
# ── SEÇÃO 12: Ciclos notáveis — quasi-periodicidade
linha(SEP2)
linha(" [ 12. QUASI-PERIODICIDADE — ESTRUTURA DE FIBONACCI ]")
linha()
linha(f" Δφ por ciclo de 42 = {DELTA_FASE_CICLO:.10f}")
linha()
linha(" Sequência de convergentes Fibonacci da fase:")
linha()
linha(f" {'F(n)':>8} {'Δφ·F(n) mod 1':>16} {'distância a 0':>14} {'nível'}")
linha(" " + "─" * 52)
fibs = [1, 1]
while fibs[-1] < 5000:
fibs.append(fibs[-1] + fibs[-2])
for f_n in fibs[:14]:
acum = (DELTA_FASE_CICLO * f_n) % 1
dist = min(acum, 1 - acum)
nivel = "← quasi-período" if dist < 0.01 else ""
linha(f" {f_n:>8,} {acum:>16.8f} {dist:>14.8f} {nivel}")
linha()
# ── SEÇÃO 13: Teoremas e limites
linha(SEP2)
linha(" [ 13. TEOREMAS PROVADOS E LIMITES HONESTOS ]")
linha()
linha(" ┌─── PROVADO ──────────────────────────────────────────────────┐")
linha(" │ T1: Arm Sieve — p>7 ⟹ p mod 42 ∈ {12 braços coprimos} │")
linha(" │ T2: 96 Classes — p>7 ∈ exatamente 1 das 96 classes mod 420 │")
linha(" │ T3: Colapso — grau(p) = (r₄₂₀·42) mod 360 │")
linha(" │ T4: Id.Gêmea — F(p)+F(p+2) = 1−cos(4πφ)·cos(4πφ(p+1)) │")
linha(" │ T5: Equidist. — F(p) uniforme em [0,1] (Weyl+Vinogradov) │")
linha(" │ T6: Grupo — (Z/42Z)* abeliano, ord 12, 144 proporções │")
linha(" │ T7: 3 Distâncias— φ·n mod 1 cria exatamente 3 intervalos │")
linha(" │ com razão φ (Teorema de Steinhaus, 1959) │")
linha(" └──────────────────────────────────────────────────────────────┘")
linha()
linha(" ┌─── LIMITES (o que a teoria NÃO faz) ─────────────────────────┐")
linha(" │ L1: A fase f(p) é uniforme → NÃO discrimina primo/composto │")
linha(" │ dentro de uma classe mod 420 │")
linha(" │ L2: Não existe fórmula fechada f(n)→p_n (Conj. Hardy-Litt.) │")
linha(" │ L3: O sieve reduz (77-99%) mas NÃO elimina o teste │")
linha(" │ L4: Fn(p) não prediz se p é gêmeo ou solitário │")
linha(" └───────────────────────────────────────────────────────────────┘")
linha()
# ── RODAPÉ
linha(SEP)
linha(f" OFFELLIA_ONDA v1.0 — Fim do Relatório")
linha(f" N={N:,} | {len(primos):,} primos | {t_busca:.6f} s")
linha(SEP)
with open(arquivo, "w", encoding="utf-8") as fh:
fh.write("\n".join(L) + "\n")
return arquivo
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
# INTERFACE PRINCIPAL
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
def run():
SEP = "═" * 76
SEP2 = "─" * 76
print()
print(SEP)
print(" OFFELLIA_ONDA v1.0")
print(" Busca de Primos pela Onda Única Irracional")
print()
print(f" Ψ(x) = sin²(2πφx) φ = {PHI:.10f}")
print(f" Fase: f(x) = (φ·x) mod 1 | 3 distâncias de Steinhaus")
print(f" 12 janelas por ciclo de 42 | 96 classes mod 420 | 5 canais gêmeos")
print(SEP)
print()
# ── Entrada
try:
entrada = input(" Buscar primos até N: ").strip()
N = int(entrada)
except (ValueError, EOFError):
N = 10000
if N < 2:
print(" N deve ser ≥ 2.")
return
print()
print(f" Iniciando busca até N = {N:,} ...")
print(f" Varredura das 12 janelas em ordem de fase (Fibonacci) ...")
print()
# ── Busca
t0 = time.perf_counter()
primos = list(gerar_primos_onda(N))
t_busca = time.perf_counter() - t0
primos_set = set(primos)
# ── Resumo imediato
print(SEP)
print(f" RESULTADO DA BUSCA")
print(SEP2)
print(f" N buscado: {N:>15,}")
print(f" Primos encontrados: {len(primos):>15,}")
print(f" Tempo total: {t_busca:>15.6f} s")
if t_busca > 0:
print(f" Velocidade: {len(primos)/t_busca:>15,.0f} primos/s")
print(SEP2)
if primos:
gemeos = [(p, p+2) for p in primos if p+2 in primos_set and p > 7]
fn_todos = [onda(p) for p in primos if p > 7]
media_fn = sum(fn_todos) / len(fn_todos) if fn_todos else 0
print(f" Maior primo: {primos[-1]:>15,}")
print(f" Pares gêmeos: {len(gemeos):>15,}")
print(f" Fn médio (Weyl→0.5): {media_fn:>15.8f}")
print()
# Resumo dos 5 canais
print(f" Distribuição pelos 5 canais gêmeos:")
for (r1, r2), nome in CANAIS_GEMEOS.items():
cnt = sum(1 for p, q in gemeos if p % 42 == r1)
print(f" Canal {nome}: {cnt:,}")
print()
# Últimos 5 primos
print(f" Últimos 5 primos encontrados:")
for p in primos[-5:]:
fn = onda(p); f = fase(p)
no = tipo_no(fn)
gem = "✓ gêmeo" if (p+2 in primos_set or p-2 in primos_set) else ""
print(f" {p:>12,} fase={f:.6f} Fn={fn:.5f} [{no}] {gem}")
print()
# ── Relatório
nome_arq = f"onda_relatorio_{N}.txt"
print(f" Gerando relatório completo: '{nome_arq}' ...")
gerar_relatorio(N, primos, t_busca, nome_arq)
print(f" ✓ Relatório salvo em '{nome_arq}'")
print()
print(SEP)
if __name__ == "__main__":
run()
|