Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 10,217 Bytes
7ccd32c |
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 |
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np
import torch
from singularity_core import SingularityCore
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.patches as patches
class SingularityVisualizer:
"""Визуализация сингулярного ядра в стиле React-компонента."""
def __init__(self, singularity_radius=0.01, wormhole_depth=2.1, rotation_speed=0.0):
self.singularity = SingularityCore(
singularity_radius=singularity_radius,
wormhole_depth=wormhole_depth,
rotation_speed=rotation_speed,
embedding_dim=256
)
# Параметры визуализации
self.fig = None
self.ax = None
self.animation = None
def create_torus_mesh(self, theta_res=64, phi_res=128):
"""Создание тороидальной сетки с wormhole эффектом."""
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, theta_res)
phi = np.linspace(0, 2*np.pi, phi_res)
theta_grid, phi_grid = np.meshgrid(theta, phi)
# Тороидальные координаты
R = 1.0 # Major radius
r = self.singularity.singularity_radius # Minor radius
x = (R + r * np.cos(phi_grid)) * np.cos(theta_grid)
y = (R + r * np.cos(phi_grid)) * np.sin(theta_grid)
z = r * np.sin(phi_grid)
# Wormhole effect: z = sin(3θ) × depth
wormhole_effect = np.sin(3 * theta_grid) * self.singularity.wormhole_depth
z += wormhole_effect
return x, y, z
def visualize_singularity(self, show_trajectories=True, show_singularity=True):
"""Основная визуализация сингулярности."""
self.fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
self.ax = self.fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Создание тороидальной сетки
x, y, z = self.create_torus_mesh()
# Отрисовка тороидальной поверхности
self.ax.plot_wireframe(x, y, z, color='#00ffff', alpha=0.8, linewidth=0.5)
# Траектории частиц
if show_trajectories:
self._add_trajectories()
# Сингулярность в центре
if show_singularity:
self.ax.scatter([0], [0], [0], color='red', s=100, alpha=0.8, label='Singularity')
# Настройка осей
self.ax.set_xlabel('X')
self.ax.set_ylabel('Y')
self.ax.set_zlabel('Z')
self.ax.set_title(f'Singularity Core\nRadius: {self.singularity.singularity_radius:.3f}, '
f'Depth: {self.singularity.wormhole_depth:.3f}')
# Установка равных масштабов
max_range = np.array([x.max()-x.min(), y.max()-y.min(), z.max()-z.min()]).max() / 2.0
mid_x = (x.max()+x.min()) * 0.5
mid_y = (y.max()+y.min()) * 0.5
mid_z = (z.max()+z.min()) * 0.5
self.ax.set_xlim(mid_x - max_range, mid_x + max_range)
self.ax.set_ylim(mid_y - max_range, mid_y + max_range)
self.ax.set_zlim(mid_z - max_range, mid_z + max_range)
plt.tight_layout()
return self.fig
def _add_trajectories(self):
"""Добавление траекторий частиц."""
# Создаем несколько траекторий
num_trajectories = 5
for i in range(num_trajectories):
# Случайная траектория вокруг тора
t = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)
theta = t + i * 2*np.pi/num_trajectories
phi = 0.5 * np.sin(2*t) + i * np.pi/num_trajectories
R = 1.0
r = self.singularity.singularity_radius
x_traj = (R + r * np.cos(phi)) * np.cos(theta)
y_traj = (R + r * np.cos(phi)) * np.sin(theta)
z_traj = r * np.sin(phi) + np.sin(3 * theta) * self.singularity.wormhole_depth
self.ax.plot(x_traj, y_traj, z_traj, 'o-', markersize=2, alpha=0.7, color='white')
def animate_singularity(self, frames=100):
"""Анимация сингулярности."""
self.fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
self.ax = self.fig.add_subplot(111, projection='3d')
def animate(frame):
self.ax.clear()
# Обновляем параметры для анимации
rotation_angle = frame * 2 * np.pi / frames * self.singularity.rotation_speed
# Создаем тороидальную сетку с поворотом
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 64)
phi = np.linspace(0, 2*np.pi, 128)
theta_grid, phi_grid = np.meshgrid(theta + rotation_angle, phi)
R = 1.0
r = self.singularity.singularity_radius
x = (R + r * np.cos(phi_grid)) * np.cos(theta_grid)
y = (R + r * np.cos(phi_grid)) * np.sin(theta_grid)
z = r * np.sin(phi_grid) + np.sin(3 * theta_grid) * self.singularity.wormhole_depth
self.ax.plot_wireframe(x, y, z, color='#00ffff', alpha=0.8, linewidth=0.5)
# Сингулярность
self.ax.scatter([0], [0], [0], color='red', s=100, alpha=0.8)
# Настройка осей
self.ax.set_xlabel('X')
self.ax.set_ylabel('Y')
self.ax.set_zlabel('Z')
self.ax.set_title(f'Singularity Animation\nFrame: {frame}/{frames}')
# Установка равных масштабов
max_range = 2.0
self.ax.set_xlim(-max_range, max_range)
self.ax.set_ylim(-max_range, max_range)
self.ax.set_zlim(-max_range, max_range)
self.animation = animation.FuncAnimation(
self.fig, animate, frames=frames, interval=50, blit=False
)
return self.animation
def show_transformation_metrics(self):
"""Показать метрики трансформации."""
# Создаем тестовое состояние
test_state = torch.randn(1, 10, 256)
# Применяем трансформацию
result = self.singularity.self_wrapping_cycle(test_state, "Визуализация")
if result["success"]:
metrics = result["metrics"]
# Создаем график метрик
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
fig.suptitle('Singularity Transformation Metrics', fontsize=16)
# Метрики
metric_names = ['State Transformation', 'Curvature', 'Entropy', 'Coherence']
metric_values = [
metrics['state_transformation'],
metrics['curvature'],
metrics['entropy'] if not np.isnan(metrics['entropy']) else 0,
metrics['coherence']
]
colors = ['#00ffff', '#ff00ff', '#ffff00', '#00ff00']
for i, (name, value, color) in enumerate(zip(metric_names, metric_values, colors)):
ax = axes[i//2, i%2]
ax.bar([name], [value], color=color, alpha=0.7)
ax.set_title(name)
ax.set_ylabel('Value')
ax.text(0, value, f'{value:.3f}', ha='center', va='bottom')
plt.tight_layout()
return fig
return None
def update_parameters(self, singularity_radius=None, wormhole_depth=None, rotation_speed=None):
"""Обновление параметров сингулярности."""
self.singularity.update_parameters(
singularity_radius=singularity_radius,
wormhole_depth=wormhole_depth,
rotation_speed=rotation_speed
)
print(f"✅ Параметры обновлены: r={self.singularity.singularity_radius:.3f}, "
f"depth={self.singularity.wormhole_depth:.3f}, speed={self.singularity.rotation_speed:.3f}")
def demo_singularity_visualization():
"""Демонстрация визуализации сингулярности."""
print("🌀 Демонстрация сингулярной визуализации...")
# Создаем визуализатор
visualizer = SingularityVisualizer(
singularity_radius=0.01,
wormhole_depth=2.1,
rotation_speed=0.5
)
# Статическая визуализация
print("📊 Создание статической визуализации...")
fig1 = visualizer.visualize_singularity(show_trajectories=True, show_singularity=True)
plt.savefig('singularity_static.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("✅ Статическая визуализация сохранена как 'singularity_static.png'")
# Метрики трансформации
print("📈 Создание графика метрик...")
fig2 = visualizer.show_transformation_metrics()
if fig2:
plt.savefig('singularity_metrics.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("✅ График метрик сохранен как 'singularity_metrics.png'")
# Анимация
print("🎬 Создание анимации...")
anim = visualizer.animate_singularity(frames=50)
anim.save('singularity_animation.gif', writer='pillow', fps=10)
print("✅ Анимация сохранена как 'singularity_animation.gif'")
# Интерактивная демонстрация
print("🖱️ Запуск интерактивной демонстрации...")
plt.show()
print("🎉 Демонстрация завершена!")
if __name__ == "__main__":
demo_singularity_visualization() |