把脑神经网络函数编码,融入 0涌现理论的判据语言

本页加载已修复的 js/utils/emergenceMath.js (v1.4.1, K块 W1–W3 死件已修) 与 js/utils/neuroLifPrimitives.js (v84)。果蝇全脑 LIF 模型的实测(功能带 / 效价频率 / 调质位移)经判据桥 kbAssess 直送 0涌现理论自己的 W1–W3 判据函数,形成"脑→理论"闭环。全部计算在本机浏览器内确定性完成(种子化,无云依赖)。

一、0涌现理论审视摘要(已验证内核)

核心公式 · Fᵢ 两段拆分: Fᵢ(Nᵢ,εᵢ) = Fᵢ^∥(Nᵢ) + Σⱼ Δᵢⱼ·1[Nᵢ∈Rᵢⱼ]
层内用梯度/次梯度(可微);层间用范畴论(梯度不存在=Dirac 测度)。断裂点判据 |Δᵢⱼ|≤εᵢ 并入层内,>εᵢ 升级为层间断点(换层由第 i 层自己定,不由上层指定)。
不可压缩性加权: wᵢ ∝ Δᵢ/(1+Δᵢ) —— Δ→0 时权重→0,不重复计数。
断裂点一号探测器: argmax_N dδ/dT(δ=闭合亏损 1−R²(宏观律));实验实测 T=2.284 vs 精确 Tc=2.269,偏差 0.7%。

验证项	判据	实测	结论
A1 跳跃感知优化落点	断裂点定位 N=6⁻/F=2.0	半格偏移 5.995→6.000 已吸附	✅
A2 解析磨光	erf 高斯磨光替代有限差分	去数值噪声	✅
A3 / B1 Δ不衰减	对偶间隙随规模不退化	稳定	✅
B2 相变标度	χ_max 标度指数 γ/ν	1.800 vs 理论 1.75	✅
B3 Δ稳定	变异系数 cv	0.108	✅

诚实边界:上述为 2D Ising 与果蝇 LIF 代理的"机制可计算性"证据(对应 ARC Paper Track 主张边界)。0涌现理论是否构成大模型级泛化能力,属另一议题,不在本页断言范围内。

二、脑神经网络函数 × 涌现判据 · 一体化运行

主要文献与链接

1. Shiu PK et al. A Drosophila computational brain model reveals sensorimotor processing. Nature 634, 210–219 (2024). nature.com/articles/s41586-024-07763-9
2. Hoel ET et al. Cause Emergence. PNAS (2013); Schreiber T. Transfer Entropy. PRL (2000); Granger CWJ. Econometrica (1969).
3. 0涌现理论 emergence-lab 内核: emergence_core.py + 可复用 skill emergence-two-part-functions(已落盘 zip)。

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