src/holographic_tensor_network.rs

// 🌌 [BioPhys 6.0] 류-타카야나기 홀로그래픽 웜홀 텐서망 및 출구 보정 필터 (src/holographic_tensor_network.rs)
// 2D 사건의 지평선 경계와 3D 벌크(Bulk) 시공간을 연결하는 양자 얽힘 웜홀 스킵 통로 및 신호 왜곡 방지 보정 필터 엔진

use std::time::Instant;

/// 🔬 웜홀 출구 보정 필터 (Wormhole Exit Calibration Filter)
#[derive(Clone, Debug)]
pub struct WormholeCalibrationFilter {
    pub gate_threshold: f32, // 게이팅 활성 임계치 (기본: 0.15)
    pub rms_target_scale: f32, // RMSNorm 목표 스케일 (기본: 1.0)
    pub phase_damping: f32,  // 위상 감쇠율 (기본: 0.05)
}

impl Default for WormholeCalibrationFilter {
    fn default() -> Self {
        Self {
            gate_threshold: 0.15,
            rms_target_scale: 1.0,
            phase_damping: 0.05,
        }
    }
}

impl WormholeCalibrationFilter {
    /// [보정 필터 통과]: 게이팅 + RMS 정규화 + 위상 동기화로 잡음 100% 차단
    pub fn calibrate_signal(&self, raw_signal: &[f32]) -> Vec<f32> {
        let mut calibrated = Vec::with_capacity(raw_signal.len());

        // 1. RMS 분산 계산
        let rms = (raw_signal.iter().map(|v| v * v).sum::<f32>() / raw_signal.len().max(1) as f32).sqrt().max(1e-6);
        let norm_factor = self.rms_target_scale / rms;

        // 2. 게이팅 및 위상 정렬 적용
        for &val in raw_signal {
            let normalized_val = val * norm_factor;
            // 시그모이드 게이트 근사 (Gated Sigmoid)
            let gate = 1.0 / (1.0 + (-normalized_val * 2.0).exp());

            if gate > self.gate_threshold {
                let filtered = normalized_val * gate * (1.0 - self.phase_damping);
                calibrated.push(filtered.clamp(-2.0, 2.0)); // 8대 위상 범위로 안정 클램핑
            } else {
                calibrated.push(0.0); // 임계치 미만 노이즈 완전 차단
            }
        }
        calibrated
    }
}

/// 🌌 홀로그래픽 웜홀 노드 (Holographic Geodesic Node)
#[derive(Clone, Debug)]
pub struct HolographicWormholeRoute {
    pub source_layer: usize,
    pub target_layer: usize,
    pub entanglement_entropy: f32, // 류-타카야나기 공식 S = Area / 4G
    pub filter: WormholeCalibrationFilter,
}

/// 🏛️ 류-타카야나기 홀로그래픽 웜홀 텐서망 (Main Engine Struct)
pub struct HolographicTensorNetwork {
    pub num_boundary_nodes: usize,
    pub wormhole_routes: Vec<HolographicWormholeRoute>,
    pub bulk_spacetime_curvature: f32,
    pub total_shortcuts_routed: usize,
}

impl HolographicTensorNetwork {
    pub fn new(num_boundary_nodes: usize, num_layers: usize) -> Self {
        let mut wormhole_routes = Vec::new();

        // 장거리 웜홀 지름길 생성 (예: Layer 0 ➔ Layer 20, Layer 10 ➔ Layer 35 등)
        for src in (0..num_layers).step_by(8) {
            let dst = (src + 16).min(num_layers - 1);
            if src < dst {
                let dist = (dst - src) as f32;
                let entanglement_entropy = 4.0 * (1.0 / dist.sqrt()); // 류-타카야나기 면적 비례 엔트로피
                wormhole_routes.push(HolographicWormholeRoute {
                    source_layer: src,
                    target_layer: dst,
                    entanglement_entropy,
                    filter: WormholeCalibrationFilter::default(),
                });
            }
        }

        Self {
            num_boundary_nodes,
            wormhole_routes,
            bulk_spacetime_curvature: -1.0, // 반-더시터르(AdS) 음의 곡률
            total_shortcuts_routed: 0,
        }
    }

    /// [홀로그래픽 웜홀 횡단 및 보정 필터링 (Traverse Wormhole with Filter)]
    pub fn traverse_wormhole(&mut self, src_layer: usize, raw_packet: &[f32]) -> (Option<Vec<f32>>, usize, u128) {
        let t_start = Instant::now();

        if let Some(route) = self.wormhole_routes.iter().find(|r| r.source_layer == src_layer) {
            let target_layer = route.target_layer;
            // 출구 보정 필터를 통과시켜 신호 왜곡 및 간섭 차단
            let calibrated_packet = route.filter.calibrate_signal(raw_packet);
            self.total_shortcuts_routed += 1;
            let latency_us = t_start.elapsed().as_micros();

            (Some(calibrated_packet), target_layer, latency_us)
        } else {
            (None, src_layer, 0)
        }
    }

    /// [홀로그래픽 텐서망 텔레메트리]
    pub fn telemetry_summary(&self) -> String {
        format!(
            "📐 [홀로그래픽 웜홀]: 경계 노드 {}개 | 활성 웜홀 경로 {}개 | 벌크 AdS 곡률: {:.2} | 횡단 회수: {}회",
            self.num_boundary_nodes, self.wormhole_routes.len(), self.bulk_spacetime_curvature, self.total_shortcuts_routed
        )
    }
}