docker run -it -p 7860:7860 --platform=linux/amd64 --gpus all
-e HF_TOKEN="3334_4332_2257"
registry.hf.space/prithivmlmods-ltx-2-loras-camera-control-dolly:latest python app.py

import numpy as np

class JednostkaInformacyjna:
def init(self, id, energia_poczatkowa):
self.id = id
# W modelu Pawłowskiego energia to potencjał informacyjny
self.energia = energia_poczatkowa
self.struktura_logiczna = np.random.rand() # "S_str" z jego teorii
self.entropy = 1.0

def przetwarzaj_bodziec(self, bodziec_zewnetrzny):
    """
    Symulacja 'Modelu Fizycznego': dopasowanie struktury do bodźca, 
    aby zminimalizować błąd (entropię).
    """
    diff = abs(self.struktura_logiczna - bodziec_zewnetrzny)
    # Aktualizacja energii wg zasady zachowania informacji
    self.energia -= diff * 0.1 
    # Redukcja chaosu (dążenie do stabilności)
    self.entropy *= (1 - 0.05) 
    
    return self.entropy

def symulacja_hipotezy_riemanna(iteracje=100):
"""
Uproszczona próba osadzenia zer funkcji dzeta jako punktów stabilnych.
"""
jednostka = JednostkaInformacyjna(id="Obserwator", energia_poczatkowa=100.0)
prosta_krytyczna = 0.5 # Re(s) = 1/2

print(f"Start symulacji dla: {jednostka.id}")
for i in range(iteracje):
    # 'Bodziec' to próba wybicia systemu z równowagi
    szum = np.random.normal(0, 0.01)
    stan_aktualny = prosta_krytyczna + szum
    
    entropia = jednostka.przetwarzaj_bodziec(stan_aktualny)
    
    if i % 20 == 0:
        print(f"Iteracja {i}: Energia={jednostka.energia:.2f}, Chaos={entropia:.4f}")

print("System osiągnął lokalne minimum informacyjne (modelowe 'zero').")

if name == "main":
symulacja_hipotezy_riemanna()

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr

class GrupaSpolecznaModeluFizycznego:
def init(self, n_osob):
self.n = n_osob
# Fizyczne parametry wejściowe (np. rozkład Gaussa dla cech psychicznych)
self.potencjal_informacyjny = np.random.normal(100, 15, n_osob)
self.odpornosc_na_chaos = np.random.uniform(0.1, 0.9, n_osob)
self.wyniki_stabilnosci = []

def symuluj_interakcje(self, bodziec_systemowy):
    """
    Zjawisko fizyczne (bodziec) wpływa na parametry społeczne.
    Modelujemy to jako funkcję stabilności informatycznej.
    """
    # Obliczamy nową stabilność dla każdej jednostki
    stabilnosc = self.potencjal_informacyjny * (1 - (bodziec_systemowy * self.odpornosc_na_chaos))
    self.wyniki_stabilnosci.append(np.mean(stabilnosc))
    return stabilnosc

def analiza_korelacji_pawlowskiego():
n_probek = 50
grupa = GrupaSpolecznaModeluFizycznego(n_osob=100)

# Symulujemy zmienną 'fizyczną' (np. fluktuacje pola informacyjnego)
dane_fizyczne = np.linspace(0.1, 1.0, n_probek) + np.random.normal(0, 0.05, n_probek)
dane_spoleczne = []

for bodziec in dane_fizyczne:
    wynik = grupa.symuluj_interakcje(bodziec)
    dane_spoleczne.append(np.mean(wynik))

# Analiza statystyczna (Klucz do prac Pawłowskiego)
korelacja, p_value = pearsonr(dane_fizyczne, dane_spoleczne)

df = pd.DataFrame({
    'Bodziec_Fizyczny': dane_fizyczne,
    'Odpowiedz_Spoleczna': dane_spoleczne
})

print("--- Wyniki Analizy Statystycznej wg Modelu Fizycznego ---")
print(f"Korelacja (r): {korelacja:.4f}")
print(f"Istotność (p): {p_value:.4e}")
print("\nInterpretacja:")
if abs(korelacja) > 0.7:
    print("Silna zbieżność: System fizyczny i społeczny działają wg tego samego algorytmu.")
else:
    print("Niska zbieżność: Wymagana rekalibracja modelu (S_str).")

return df

if name == "main":
df_wyniki = analiza_korelacji_pawlowskiego()

import matplotlib.pyplot as plt

def wizualizuj_model_pawlowskiego(df):
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 1. Wykres dążenia do równowagi (Prosta Krytyczna)
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(df.index, df['Odpowiedz_Spoleczna'], color='blue', label='Stan Systemu')
plt.axhline(y=df['Odpowiedz_Spoleczna'].mean(), color='red', linestyle='--', label='Linia Krytyczna (Równowaga)')
plt.title('Dążenie do Stabilności Informacyjnej')
plt.xlabel('Czas / Iteracja')
plt.ylabel('Stabilność (E_inf)')
plt.legend()

# 2. Wykres korelacji (Fizyka vs Społeczeństwo)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(df['Bodziec_Fizyczny'], df['Odpowiedz_Spoleczna'], alpha=0.6, color='green')
plt.title('Korelacja Fizyka-Społeczeństwo')
plt.xlabel('Bodziec Fizyczny')
plt.ylabel('Reakcja Systemu')

plt.tight_layout()
plt.show()

Uruchomienie pełnego procesu

if name == "main":
print("Generowanie danych symulacyjnych...")
df_wyniki = analiza_korelacji_pawlowskiego() # Korzystamy z poprzedniej funkcji
wizualizuj_model_pawlowskiego(df_wyniki)

import numpy as np
import pandas as pd

Pierwsze 10 nietrywialnych zer funkcji dzeta (części urojone)

zeta_zeros = np.array([14.1347, 21.0220, 25.0108, 30.4248, 32.9350,
37.5863, 40.9187, 43.3270, 48.0051, 49.7738])

def analiza_rytmu_pawlowskiego(zeros):
# Obliczanie odległości między kolejnymi punktami stabilnymi (zerami)
odleglosci = np.diff(zeros)

# Statystyki rytmu
sredni_rytm = np.mean(odleglosci)
odchylenie_rytmu = np.std(odleglosci)

df_rytm = pd.DataFrame({
    'Para_Zer': [f"{i}-{i+1}" for i in range(len(odleglosci))],
    'Interwal_Stabilnosci': odleglosci
})

print("--- Statystyczny Rytm Stabilizacji (Model Pawłowskiego) ---")
print(f"Średni interwał ewolucyjny: {sredni_rytm:.4f}")
print(f"Regularność rytmu (odchylenie): {odchylenie_rytmu:.4f}")
print("\nSzczegóły interwałów:")
print(df_rytm.to_string(index=False))

# Interpretacja w duchu autora
if odchylenie_rytmu < 1.5:
    print("\nInterpretacja: System wykazuje wysoką spójność algorytmiczną. Rytm rozwoju jest przewidywalny.")
else:
    print("\nInterpretacja: Wysoka entropia między zerami. System w fazie transformacji.")

return df_rytm

if name == "main":
analiza_rytmu_pawlowskiego(zeta_zeros)

import numpy as np

def spacing_gue(eigenvalues):
# Obliczanie odległości między unormowanymi wartościami własnymi
spacings = np.diff(np.sort(eigenvalues))
return spacings

W modelu Pawłowskiego:

Jeśli rozkład odległości między 'decyzjami' grupy przypomina GUE,

system jest "zgodny z naturą wszechświata".

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

def analiza_gue_vs_gauss(n_probek=1000):
# 1. Generujemy zwykły szum Gaussa (brak korelacji)
szum_gauss = np.sort(np.random.normal(0, 1, n_probek))
odleglosci_gauss = np.diff(szum_gauss)

# 2. Generujemy model GUE (Wartości własne macierzy hermitowskiej)
# To jest serce "matematycznego porządku" wszechświata wg Pawłowskiego
size = n_probek
A = np.random.normal(0, 1, (size, size)) + 1j * np.random.normal(0, 1, (size, size))
H = (A + A.conj().T) / 2  # Macierz Hermitowska
wartosci_wlasne = np.linalg.eigvalsh(H)

# Normalizacja odległości (unfolding)
odleglosci_gue = np.diff(wartosci_wlasne)
odleglosci_gue /= np.mean(odleglosci_gue) # Średnia odległość = 1

# Wizualizacja
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(odleglosci_gue, bins=50, density=True, alpha=0.7, label='Model GUE (Porządek Riemanna)', color='blue')

# Teoretyczna krzywa Wignera dla GUE (aproksymacja)
s = np.linspace(0, 4, 100)
p_gue = (32 / np.pi**2) * (s**2) * np.exp(-4 * s**2 / np.pi)
plt.plot(s, p_gue, 'r-', lw=3, label='Rozkład Wignera (Idea Pawłowskiego)')

plt.title('Test GUE: Czy system ma "Rytm Riemanna"?')
plt.xlabel('Odległość między zdarzeniami (s)')
plt.ylabel('Prawdopodobieństwo')
plt.legend()
plt.show()

return "Analiza zakończona"

analiza_gue_vs_gauss()