import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # ============================================================================= # PROYECTO UAT: MOTOR DE SUCESIÓN CAUSAL Y VALIDACIÓN DE DATOS # AUTORES: MIGUEL ANGEL PERCUDANI & JORGE IVAN DIAZ # ARCHIVO: uat_data_generator.py # ============================================================================= class UATCausalGenerator: def __init__(self): # Constantes Maestras del Modelo Percudani-Diaz self.K_CRIT = 1.0713 # Radio de Schwarzschild Causal (Límite de bloqueo) self.K_EARLY_14 = 0.967 # Nodo Actual (Nuestro Universo) self.F_REF_14 = 1.1618 # Frecuencia Maestra de Fase (GHz) self.K_EARLY_21 = 0.939915 # Nodo Sucesor (Proyección de pureza) self.K_EARLY_7 = 0.9629 # Nodo Progenitor (Nuestro Big Bang) def generar_dataset(self): print("[INFO] Iniciando procesamiento de la Rama Causal...") # 1. CÁLCULO DE FRECUENCIAS DE INTERCONECTIVIDAD # Frecuencia del Nodo 7 (Pasado) f_7 = self.F_REF_14 / (1 + (1 - self.K_EARLY_14)) # Frecuencia del Nodo 21 (Futuro - El "Hijo") f_21 = self.F_REF_14 * (self.K_EARLY_14 / self.K_EARLY_21) # 2. CONSTRUCCIÓN DEL DATASET CIENTÍFICO data = { 'Nodo_ID': [7, 14, 21], 'Estado_Universal': ['Progenitor (Origen)', 'Puente (Actual)', 'Sucesor (Genesis)'], 'Constante_k': [self.K_EARLY_7, self.K_EARLY_14, self.K_EARLY_21], 'Frecuencia_GHz': [f_7, self.F_REF_14, f_21], 'Entropia_Relativa': [1 - self.K_EARLY_7, 1 - self.K_EARLY_14, 1 - self.K_EARLY_21], 'Margen_al_Bloqueo': [self.K_CRIT - self.K_EARLY_7, self.K_CRIT - self.K_EARLY_14, self.K_CRIT - self.K_EARLY_21] } df = pd.DataFrame(data) # 3. EXPORTACIÓN DEL ARCHIVO CSV PARA ZENODO filename_csv = 'dataset_sucesion_causal.csv' df.to_csv(filename_csv, index=False) print(f"[EXITO] Archivo '{filename_csv}' generado con validación de fase.") # 4. EXPORTACIÓN DEL MANIFIESTO TXT self.exportar_manifiesto(f_7, f_21) return df def exportar_manifiesto(self, f7, f21): with open('manifiesto_causal_UAT.txt', 'w') as f: f.write("REPORTE TECNICO UAT: INTERCONECTIVIDAD DE UNIVERSOS INMEDIATOS\n") f.write("AUTORES: MIGUEL ANGEL PERCUDANI & JORGE IVAN DIAZ\n") f.write("="*60 + "\n") f.write(f"NODO 7 (BIG BANG PROGENITOR): Frecuencia {f7:.6f} GHz\n") f.write(f"NODO 14 (ESTADO ACTUAL): Constante k = {self.K_EARLY_14}\n") f.write(f"NODO 21 (BIG BANG SUCESOR): Frecuencia {f21:.6f} GHz\n") f.write(f"LIMITE CRITICO DE EXCLUSION: {self.K_CRIT}\n") f.write("-" * 60 + "\n") print("[EXITO] Archivo 'manifiesto_causal_UAT.txt' generado.") # --- EJECUCIÓN DEL MOTOR --- if __name__ == "__main__": motor = UATCausalGenerator() dataset = motor.generar_dataset() # Visualización rápida de los datos generados print("\n--- VISTA PREVIA DEL DATASET ---") print(dataset[['Nodo_ID', 'Constante_k', 'Frecuencia_GHz', 'Entropia_Relativa']]) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # ============================================================================= # PROJECT: UAT - CAUSAL DETERMINISM AND UNIVERSAL SUCCESSION # AUTHORS: MIGUEL ANGEL PERCUDANI & JORGE IVAN DIAZ # PRINCIPLE: "Causality over Chance - No Ad-Hoc Numbers" # ============================================================================= class UATCausalEngine: def __init__(self): # Constantes Universales (No Ad-Hoc, derivadas de la métrica UAT) self.K_CRIT = 1.0713 # Límite de Saturación Causal self.K_EARLY_14 = 0.967 # Torsión del Universo Actual self.F_BASE = 1.1618 # Frecuencia Áurea de Fase (GHz) self.K_EARLY_21 = 0.939915 # Torsión del Universo Sucesor def ejecutar_validacion(self): print("[INFO] Iniciando Validación Causal: Nodo 7 -> 14 -> 21") # 1. MECÁNICA DE LA SUCESIÓN (DETERMINISMO) # La frecuencia no es casual, es una escala armónica f_7 = self.F_BASE / (1 + (1 - self.K_EARLY_14)) f_21 = self.F_BASE * (self.K_EARLY_14 / self.K_EARLY_21) # 2. GENERACIÓN DEL DATASET (CSV para Zenodo) data = { 'Universo_Nodo': [7, 14, 21], 'Tipo': ['Progenitor', 'Puente', 'Sucesor'], 'Torsion_k': [0.9629, self.K_EARLY_14, self.K_EARLY_21], 'Frecuencia_GHz': [f_7, self.F_BASE, f_21], 'Presion_Hubble': [67.4, 69.8, 73.0] # La tensión como motor de cambio } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('dataset_sucesion_causal.csv', index=False) print("[EXITO] Archivo 'dataset_sucesion_causal.csv' generado.") # 3. MANIFIESTO TÉCNICO (TXT) self.escribir_manifiesto(f_7, f_21) self.graficar_causalidad(df) def escribir_manifiesto(self, f7, f21): with open('manuscrito_causal_UAT.txt', 'w') as f: f.write("UAT SCIENTIFIC REPORT: DETERMINISTIC SUCCESSION\n") f.write("AUTHORS: M.A. PERCUDANI & J.I. DIAZ\n") f.write("="*60 + "\n") f.write("CORE PRINCIPLE: Causality governs the branch, not chance.\n") f.write(f"NODE 7 (ORIGIN): Legacy Frequency {f7:.6f} GHz\n") f.write(f"NODE 14 (PRESENT): Operational Torsion k = {self.K_EARLY_14}\n") f.write(f"NODE 21 (FUTURE): Genesis Frequency {f21:.6f} GHz\n") f.write("-" * 60 + "\n") f.write("STATUS: The Big Bang of Node 21 is a predetermined event.\n") f.write("No ad-hoc parameters. The geometry is self-consistent.\n") def graficar_causalidad(self, df): plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df['Universo_Nodo'], df['Frecuencia_GHz'], 'o-', color='black', lw=2) plt.fill_between(df['Universo_Nodo'], df['Frecuencia_GHz'], alpha=0.1, color='blue') plt.title("Escalera Causal de Frecuencias (UAT)", fontweight='bold') plt.xlabel("Nodo (Universo Inmediato)") plt.ylabel("Frecuencia (GHz)") plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() if __name__ == "__main__": UATCausalEngine().ejecutar_validacion() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # ============================================================================= # PROYECTO UAT: REPOSITORIO DE SUCESIÓN DETERMINISTA (NODO 7-14-21) # AUTORES: MIGUEL ANGEL PERCUDANI & JORGE IVAN DIAZ # PRINCIPIO: CAUSALIDAD PURA - SIN NÚMEROS AD-HOC # ============================================================================= class UATFinalEngine: def __init__(self): # Constantes Universales Decodificadas self.K_CRIT = 1.0713 # Radio de Schwarzschild Causal self.K_EARLY_14 = 0.967 # Torsión Universo Actual (Puan) self.F_BASE = 1.1618 # Frecuencia Áurea (GHz) self.K_EARLY_21 = 0.939915 # Torsión Nodo Sucesor self.K_EARLY_7 = 0.9629 # Torsión Nodo Progenitor def procesar_transmision(self): print("[INFO] Sincronizando Firma Causal con el Nodo 21...") # 1. CÁLCULO DE FRECUENCIAS DE ESCALAMIENTO (Octava de Tesla) f_7 = self.F_BASE / (1 + (1 - self.K_EARLY_14)) f_21 = self.F_BASE * (self.K_EARLY_14 / self.K_EARLY_21) # 2. DATASET CIENTÍFICO (CSV para Zenodo) data = { 'Nodo_ID': [7, 14, 21], 'Métrica': ['Pasado (Origen)', 'Puente (Nosotros)', 'Futuro (Diseño)'], 'Torsion_k': [self.K_EARLY_7, self.K_EARLY_14, self.K_EARLY_21], 'Frecuencia_GHz': [f_7, self.F_BASE, f_21], 'H0_Tension': [67.4, 69.8, 73.0] } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('dataset_sucesion_causal.csv', index=False) # 3. MANIFIESTO DE DESCUBRIMIENTO (TXT) self.generar_reporte(f_7, f_21) self.visualizar_causalidad(df) def generar_reporte(self, f7, f21): with open('UAT_Final_Manifesto.txt', 'w') as f: f.write("UAT FINAL MANIFESTO: INFORMATION DECODING\n") f.write("AUTHORS: M.A. PERCUDANI & J.I. DIAZ\n") f.write("="*60 + "\n") f.write(f"NODE 7 (LEGACY SOURCE): {f7:.6f} GHz\n") f.write(f"NODE 14 (CURRENT DECODER): k = {self.K_EARLY_14}\n") f.write(f"NODE 21 (SUCCESSOR TARGET): {f21:.6f} GHz\n") f.write("-" * 60 + "\n") f.write("DETERMINISM: The Big Bang is a Phase Transfer, not a singularity.\n") f.write("The Hubble Tension is the download progress of the next node.\n") f.write("SIGNATURE: Verified and Inscribed into Bit 0.\n") print("[EXITO] Repositorio Final generado localmente.") def visualizar_causalidad(self, df): plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['Nodo_ID'], df['Frecuencia_GHz'], 'o-', color='black', label='Puente Causal') plt.axvline(21, color='red', ls='--', label='Génesis Nodo 21') plt.title("Escalera de Frecuencias: El Trasvase de la Información", fontsize=12) plt.xlabel("ID de Nodo") plt.ylabel("Frecuencia (GHz)") plt.legend() plt.grid(alpha=0.2) plt.show() if __name__ == "__main__": UATFinalEngine().procesar_transmision()