以下是完整量子逻辑链宇宙模型，包含所有核心机制：定义域重组、时间双重性、暗物质空间形成、热禁锢机制等。

　　import numpy as np

　　import hashlib

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　from scipy.integrate import odeint

　　from collections import defaultdict

　　# 常量定义

　　BASE_EVENT_RATE = 1e9 # 基础事件率 (事件/秒)

　　RESONANCE_THRESHOLD = 0.7 # 同频共振阈值

　　TIME_CONVERSION_FACTOR = 1e18 # 能量-时间转换因子

　　MAX_DRIFT = 0.1 # 最大概念漂移

　　INITIAL_DIM = 3 # 初始定义域维度

　　class DomainStructure:

　　"""定义域量子结构 - 宇宙基本构成单元"""

　　def __init__(self, dimensions, topology='flat', parent_signatures=None):

　　"""

　　dimensions: 维度数

　　topology: 拓扑类型 ('flat', 'hyperbolic', 'high_curvature')

　　parent_signatures: 父定义域签名列表 (用于生成唯一签名)

　　"""

　　self.dimensions = dimensions

　　self.topology = topology

　　# 生成唯一量子签名 (防止递归)

　　if parent_signatures is None:

　　parent_signatures = []

　　seed = f"{dimensions}_{topology}_{'_'.join(parent_signatures)}"

　　self.signature = self._generate_signature(seed)

　　self.parent_signatures = parent_signatures # 记录父签名

　　def _generate_signature(self, seed):

　　"""生成唯一量子签名"""

　　return hashlib.sha3_256(seed.encode()).hexdigest()[:16]

　　def similarity(self, other):

　　"""计算定义域相似度 [0,1]"""

　　if self.signature == other.signature:

　　return 1.0 # 完全相同的定义域

　　# 计算维度相似度

　　dim_sim = 1 - abs(self.dimensions - other.dimensions) / max(self.dimensions, other.dimensions, 1)

　　# 计算拓扑相似度

　　topologies = ['flat', 'hyperbolic', 'high_curvature']

　　topo_sim = 1.0 if self.topology == other.topology else 0.3

　　# 计算父定义域相似度

　　parent_sim = 0.0

　　common_parents = set(self.parent_signatures) & set(other.parent_signatures)

　　if common_parents:

　　parent_sim = len(common_parents) / max(len(self.parent_signatures), len(other.parent_signatures), 1)

　　return 0.4 * dim_sim + 0.3 * topo_sim + 0.3 * parent_sim

　　def complexity(self):

　　"""计算定义域复杂度"""

　　if self.topology == 'flat':

　　return self.dimensions

　　elif self.topology == 'hyperbolic':

　　return self.dimensions ** 1.5

　　elif self.topology == 'high_curvature':

　　return np.sqrt(self.dimensions)

　　return self.dimensions

　　class QuantumLogicChain:

　　"""量子逻辑链 - 宇宙基本实体"""

　　def __init__(self, domain, function_matrix=None, energy=1.0):

　　"""

　　domain: DomainStructure 对象

　　function_matrix: 映射函数矩阵 (n×m 矩阵)

　　energy: 逻辑链能量

　　"""

　　self.domain = domain

　　self.energy = energy

　　# 初始化映射函数

　　if function_matrix is None:

　　self.function = np.eye(domain.dimensions)

　　else:

　　self.function = function_matrix

　　# 初始值域状态

　　self.codomain = self._compute_codomain()

　　self.oscillation_phase = 0.0 # 振荡相位

　　def _compute_codomain(self):

　　"""计算值域状态 (简化)"""

　　return np.random.randn(self.domain.dimensions)

　　def oscillate(self, dt):

　　"""简繁振荡 - 内部演化"""

　　# 振荡频率与能量成正比

　　omega = 0.1 * self.energy * dt

　　self.oscillation_phase += omega

　　# 应用振荡 (旋转矩阵)

　　rotation = np.array([[np.cos(omega), -np.sin(omega)],

　　[np.sin(omega), np.cos(omega)]])

　　# 更新核心映射

　　if self.function.shape[0] >= 2 and self.function.shape[1] >= 2:

　　core = self.function[:2, :2]

　　self.function[:2, :2] = rotation @ core

　　def decohere(self):

　　"""退相干过程：产生新逻辑链和暗物质"""

　　# 1. 创建新逻辑链 (维度减1)

　　new_dims = max(1, self.domain.dimensions - 1)

　　new_domain = DomainStructure(

　　dimensions=new_dims,

　　topology=self.domain.topology,

　　parent_signatures=self.domain.parent_signatures + [self.domain.signature]

　　)

　　new_chain = QuantumLogicChain(domain=new_domain, energy=self.energy * 0.8)

　　# 2. 产生暗物质 (剩余能量)

　　dark_matter = DarkMatterChain(

　　energy=self.energy * 0.2,

　　parent_signatures=self.domain.parent_signatures + [self.domain.signature]

　　)

　　# 3. 计算时间流逝量

　　time_elapsed = dark_matter.energy / TIME_CONVERSION_FACTOR

　　return new_chain, dark_matter, time_elapsed

　　def resonate(self, other_chain):

　　"""与另一逻辑链同频共振"""

　　# 检查定义域相似度

　　sim = self.domain.similarity(other_chain.domain)

　　if sim < RESONANCE_THRESHOLD:

　　return None # 无法共振

　　# 计算共振能量

　　resonance_energy = min(self.energy, other_chain.energy) * sim

　　# 创建热逻辑链

　　thermal_chain = ThermalChain(

　　energy=resonance_energy,

　　parent_signatures=[self.domain.signature, other_chain.domain.signature]

　　)

　　# 更新原链能量

　　self.energy -= resonance_energy * 0.5

　　other_chain.energy -= resonance_energy * 0.5

　　return thermal_chain

　　class DarkMatterChain(QuantumLogicChain):

　　"""暗物质逻辑链 (极简链)"""

　　def __init__(self, energy, parent_signatures):

　　# 固定定义域：维度1，拓扑singular

　　domain = DomainStructure(

　　dimensions=1,

　　topology='singular',

　　parent_signatures=parent_signatures

　　)

　　super().__init__(domain, energy=energy)

　　# 固定映射函数

　　self.function = np.array([[1.0]])

　　class ThermalChain(QuantumLogicChain):

　　"""热逻辑链 (用于热禁锢)"""

　　def __init__(self, energy, parent_signatures):

　　# 定义域：维度2，拓扑flat (可融合)

　　domain = DomainStructure(

　　dimensions=2,

　　topology='flat',

　　parent_signatures=parent_signatures

　　)

　　super().__init__(domain, energy=energy)

　　# 映射函数

　　self.function = np.eye(2) * energy

　　class AbsoluteTime:

　　"""绝对时间背景 - 高维连续时间流"""

　　def __init__(self):

　　self.t = 0.0 # 当前时间

　　def advance(self, delta_t):

　　"""推进时间"""

　　self.t += delta_t

　　class EventDensity:

　　"""演化事件密度控制器"""

　　def __init__(self, base_rate=BASE_EVENT_RATE):

　　self.base_rate = base_rate

　　self.rho_e = 1.0 # 当前事件密度因子

　　def update(self, thermal_energy_total, dark_matter_total):

　　"""

　　更新事件密度因子

　　ρ_e = 1 + α * thermal_energy - β * dark_matter

　　"""

　　alpha = 0.005 # 热增强系数

　　beta = 0.002 # 暗物质抑制系数

　　self.rho_e = max(0.1, 1.0 + alpha * thermal_energy_total - beta * dark_matter_total)

　　def get_events(self, delta_t):

　　"""返回在delta_t绝对时间内应发生的事件数"""

　　return int(self.rho_e * self.base_rate * delta_t)

　　class DarkMatterSpace:

　　"""暗物质空间结构"""

　　def __init__(self):

　　self.chains = [] # 暗物质链

　　self.exclusion_zones = {} # 排斥区域 {位置: 排斥半径}

　　self.total_energy = 0.0

　　self.expansion_rate = 0.0

　　def add_chain(self, chain, position=None):

　　"""添加暗物质链并更新空间"""

　　if position is None:

　　position = len(self.chains) # 简化位置分配

　　self.chains.append((chain, position))

　　self.total_energy += chain.energy

　　# 检查排斥

　　self._check_exclusion(chain, position)

　　def _check_exclusion(self, new_chain, new_position):

　　"""检查并处理排斥"""

　　for chain, position in self.chains[:-1]: # 排除刚添加的链

　　if chain.domain.signature != new_chain.domain.signature:

　　# 计算排斥强度 (定义域差异越大，排斥越强)

　　diff = 1 - new_chain.domain.similarity(chain.domain)

　　exclusion_strength = diff * (new_chain.energy + chain.energy) / 2

　　if exclusion_strength > 0:

　　# 创建排斥区

　　radius = exclusion_strength

　　self.exclusion_zones[new_position] = radius

　　# 更新扩张率

　　self.expansion_rate += 0.01 * radius

　　def expand(self, delta_t):

　　"""空间扩张"""

　　expansion = self.expansion_rate * delta_t

　　# 更新所有位置 (简化模型)

　　new_chains = []

　　for i, (chain, pos) in enumerate(self.chains):

　　new_pos = pos * (1 + expansion)

　　new_chains.append((chain, new_pos))

　　self.chains = new_chains

　　# 更新排斥区半径

　　new_exclusion_zones = {}

　　for pos, radius in self.exclusion_zones.items():

　　new_pos = pos * (1 + expansion)

　　new_radius = radius * (1 + expansion)

　　new_exclusion_zones[new_pos] = new_radius

　　self.exclusion_zones = new_exclusion_zones

　　def get_density_profile(self):

　　"""获取暗物质密度分布"""

　　positions = [pos for _, pos in self.chains]

　　if not positions:

　　return [], []

　　min_pos, max_pos = min(positions), max(positions)

　　bins = np.linspace(min_pos, max_pos, 20)

　　densities = np.zeros_like(bins)

　　for (chain, pos) in self.chains:

　　idx = np.abs(bins - pos).argmin()

　　densities[idx] += chain.energy

　　return bins, densities

　　class MaterialSystem:

　　"""物质系统 (禁锢热)"""

　　def __init__(self):

　　self.thermal_chains = []

　　self.total_energy = 0.0

　　self.material_density = 0.0

　　def add_thermal_chain(self, chain):

　　"""添加热链并尝试融合"""

　　for existing in self.thermal_chains:

　　sim = existing.domain.similarity(chain.domain)

　　if sim > 0.8:

　　# 融合

　　self._fuse_chains(existing, chain)

　　self.material_density += 0.1

　　return

　　# 无融合则添加

　　self.thermal_chains.append(chain)

　　self.total_energy += chain.energy

　　self.material_density += 0.05

　　def _fuse_chains(self, chain1, chain2):

　　"""融合两个热链"""

　　# 创建新链

　　new_energy = chain1.energy + chain2.energy

　　# 取平均维度

　　new_dims = (chain1.domain.dimensions + chain2.domain.dimensions) // 2

　　new_domain = DomainStructure(

　　dimensions=new_dims,

　　topology='flat',

　　parent_signatures=list(set(chain1.domain.parent_signatures + chain2.domain.parent_signatures))

　　new_chain = ThermalChain(energy=new_energy, parent_signatures=new_domain.parent_signatures)

　　# 替换旧链

　　self.thermal_chains.remove(chain1)

　　self.thermal_chains.remove(chain2)

　　self.thermal_chains.append(new_chain)

　　# 更新总能量

　　self.total_energy = sum(chain.energy for chain in self.thermal_chains)

　　class QuantumUniverse:

　　"""量子逻辑链宇宙模型"""

　　def __init__(self, initial_chains=None):

　　# 时间系统

　　self.absolute_time = AbsoluteTime()

　　self.event_density = EventDensity()

　　# 空间系统

　　self.dark_space = DarkMatterSpace()

　　# 物质系统

　　self.material = MaterialSystem()

　　# 自由逻辑链

　　self.free_chains = initial_chains if initial_chains else self._create_initial_chains()

　　# 统计量

　　self.total_thermal_energy = 0.0

　　self.total_dark_matter_energy = 0.0

　　self.total_events = 0

　　self.history = []

　　# 概念漂移约束

　　self.drift_constraint = MAX_DRIFT

　　self.last_state = self.get_state_vector()

　　def _create_initial_chains(self):

　　"""创建初始纠缠态"""

　　# 初始高维定义域

　　initial_domain = DomainStructure(dimensions=INITIAL_DIM, topology='flat')

　　# 创建三个纠缠的逻辑链

　　chains = []

　　for _ in range(3):

　　chain = QuantumLogicChain(domain=initial_domain, energy=1.0)

　　chains.append(chain)

　　return chains

　　def get_state_vector(self):

　　"""获取宇宙状态向量"""

　　return {

　　'free_energy': sum(c.energy for c in self.free_chains),

　　'thermal_energy': self.material.total_energy,

　　'dark_energy': self.dark_space.total_energy,

　　'event_density': self.event_density.rho_e,

　　'space_size': max([pos for _, pos in self.dark_space.chains], default=0)

　　}

　　def check_drift(self):

　　"""检查概念漂移约束"""

　　current_state = self.get_state_vector()

　　# 计算状态变化率

　　delta = 0.0

　　for key in current_state:

　　if key in self.last_state:

　　delta += abs(current_state[key] - self.last_state[key]) / max(abs(self.last_state[key]), 1e-5)

　　if delta > self.drift_constraint:

　　raise RuntimeError(f"概念漂移超限: δ={delta} > δ_max={self.drift_constraint}")

　　self.last_state = current_state

　　def evolve(self, total_time, dt=0.1):

　　"""演化宇宙"""

　　time_steps = int(total_time / dt)

　　self.history = []

　　for step in range(time_steps):

　　try:

　　# 推进绝对时间

　　self.absolute_time.advance(dt)

　　# 更新事件密度

　　self.event_density.update(self.total_thermal_energy, self.total_dark_matter_energy)

　　# 获取事件数

　　num_events = self.event_density.get_events(dt)

　　# 处理事件

　　for _ in range(num_events):

　　self._process_random_event()

　　self.total_events += 1

　　# 空间扩张

　　self.dark_space.expand(dt)

　　# 内部振荡

　　for chain in self.free_chains:

　　chain.oscillate(dt)

　　# 记录历史状态

　　state = self.get_state_vector()

　　state['absolute_time'] = self.absolute_time.t

　　state['step'] = step

　　self.history.append(state)

　　# 检查概念漂移

　　if step % 10 == 0:

　　self.check_drift()

　　except RuntimeError as e:

　　print(f"演化在步骤 {step} 停止: {str(e)}")

　　break

　　def _process_random_event(self):

　　"""处理随机事件"""

　　event_type = np.random.choice(['resonance', 'decoherence'], p=[0.5, 0.5])

　　if event_type == 'resonance' and len(self.free_chains) >= 2:

　　# 尝试共振 (随机选两个自由链)

　　idxs = np.random.choice(len(self.free_chains), 2, replace=False)

　　chain1 = self.free_chains[idxs[0]]

　　chain2 = self.free_chains[idxs[1]]

　　# 尝试共振

　　thermal_chain = chain1.resonate(chain2)

　　if thermal_chain is not None:

　　# 成功共振，添加热链到物质系统

　　self.material.add_thermal_chain(thermal_chain)

　　self.total_thermal_energy += thermal_chain.energy

　　# 更新自由链列表

　　new_free_chains = []

　　for i, chain in enumerate(self.free_chains):

　　if i not in idxs:

　　new_free_chains.append(chain)

　　else:

　　if i == idxs[0] and chain1.energy > 0:

　　new_free_chains.append(chain1)

　　if i == idxs[1] and chain2.energy > 0:

　　new_free_chains.append(chain2)

　　self.free_chains = new_free_chains

　　else: # 退相干事件

　　if self.free_chains:

　　idx = np.random.randint(len(self.free_chains))

　　chain = self.free_chains.pop(idx)

　　# 退相干

　　new_chain, dark_chain, _ = chain.decohere()

　　# 添加新自由链

　　self.free_chains.append(new_chain)

　　# 添加暗物质

　　self.dark_space.add_chain(dark_chain)

　　self.total_dark_matter_energy += dark_chain.energy

　　def visualize_evolution(self):

　　"""可视化宇宙演化"""

　　if not self.history:

　　print("无演化历史数据")

　　return

　　# 准备数据

　　time = [s['absolute_time'] for s in self.history]

　　free_energy = [s['free_energy'] for s in self.history]

　　thermal_energy = [s['thermal_energy'] for s in self.history]

　　dark_energy = [s['dark_energy'] for s in self.history]

　　event_density = [s['event_density'] for s in self.history]

　　space_size = [s['space_size'] for s in self.history]

　　# 创建图表

　　fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 15))

　　fig.suptitle('量子逻辑链宇宙演化', fontsize=16)

　　# 能量演化

　　axs[0, 0].plot(time, free_energy, 'b-', label='自由能量')

　　axs[0, 0].plot(time, thermal_energy, 'r-', label='热能')

　　axs[0, 0].plot(time, dark_energy, 'k-', label='暗物质能量')

　　axs[0, 0].set_xlabel('绝对时间')

　　axs[0, 0].set_ylabel('能量')

　　axs[0, 0].legend()

　　axs[0, 0].set_title('能量分布演化')

　　axs[0, 0].grid(True)

　　# 事件密度

　　axs[0, 1].plot(time, event_density, 'g-')

　　axs[0, 1].set_xlabel('绝对时间')

　　axs[0, 1].set_ylabel('事件密度 ρ_e')

　　axs[0, 1].set_title('演化事件密度')

　　axs[0, 1].grid(True)

　　# 空间大小

　　axs[1, 0].plot(time, space_size, 'm-')

　　axs[1, 0].set_xlabel('绝对时间')

　　axs[1, 0].set_ylabel('空间大小')

　　axs[1, 0].set_title('空间扩张')

　　axs[1, 0].grid(True)

　　# 暗物质密度分布

　　bins, densities = self.dark_space.get_density_profile()

　　if len(bins) > 0:

　　axs[1, 1].bar(bins, densities, width=bins[1]-bins[0], alpha=0.7)

　　axs[1, 1].set_xlabel('空间位置')

　　axs[1, 1].set_ylabel('暗物质密度')

　　axs[1, 1].set_title('暗物质密度分布')

　　axs[1, 1].grid(True)

　　# 相图: 暗物质 vs 热能

　　axs[2, 0].plot(dark_energy, thermal_energy, 'c-')

　　axs[2, 0].set_xlabel('暗物质能量')

　　axs[2, 0].set_ylabel('热能')

　　axs[2, 0].set_title('暗物质与热能的相空间')

　　axs[2, 0].grid(True)

　　# 相图: 空间大小 vs 事件密度

　　axs[2, 1].plot(space_size, event_density, 'y-')

　　axs[2, 1].set_xlabel('空间大小')

　　axs[2, 1].set_ylabel('事件密度')

　　axs[2, 1].set_title('空间与演化密度的关系')

　　axs[2, 1].grid(True)

　　plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])

　　plt.savefig('quantum_universe_evolution.png', dpi=300)

　　plt.show()

　　def generate_report(self):

　　"""生成宇宙状态报告"""

　　state = self.get_state_vector()

　　report = f"""

　　===== 量子逻辑链宇宙状态报告 =====

　　绝对时间: {self.absolute_time.t:.2f}

　　总演化事件: {self.total_events}

　　---- 能量分布 ----

　　自由逻辑链能量: {state['free_energy']:.4f}

　　热能 (物质内部): {state['thermal_energy']:.4f}

　　暗物质能量: {state['dark_energy']:.4f}

　　---- 空间结构 ----

　　空间大小: {state['space_size']:.4f}

　　暗物质排斥区数量: {len(

　　self.dark_space.exclusion_zones)}

　　空间扩张率: {

　　self.dark_space.expansion_rate:.6f}

　　---- 演化特性 ----

　　事件密度: {state['event_density']:.4f}

　　物质密度: {

　　self.material.material_density:.4f}

　　概念漂移约束: δ_max = {self.drift_constraint}

　　"""

　　return report

　　# ======================

　　# 模拟运行与结果分析

　　# ======================

　　if __name__ == "__main__":

　　print("初始化量子逻辑链宇宙...")

　　universe = QuantumUniverse()

　　print("开始宇宙演化...")

　　universe.evolve(total_time=100, dt=0.1)

　　print("\n宇宙演化完成!")

　　print(universe.generate_report())

　　print("可视化演化结果...")

　　universe.visualize_evolution()

　　模型核心机制详解1. 基本结构定义域(DomainStructure):

　　包含维度、拓扑类型和唯一量子签名

　　通过父签名防止递归

　　similarity()方法计算定义域相似度

　　量子逻辑链(QuantumLogicChain):

　　包含定义域、映射函数和能量

　　核心方法：

　　oscillate(): 简繁振荡

　　decohere(): 退相干产生暗物质和新链

　　resonate(): 同频共振产生热

　　2. 时间双重性绝对时间(AbsoluteTime):

　　连续背景时间流 $t \in \mathbb{R}^+$

　　独立于演化事件

　　演化事件密度(EventDensity):

　　$\rho_e = 1 + \alpha H - \beta D$

　　$H$: 热密度, $D$: 暗物质密度

　　决定单位绝对时间内的事件数

　　3. 空间形成机制暗物质空间(DarkMatterSpace):

　　暗物质链定义域不同 → 相互排斥

　　排斥强度: $F \propto (1 - \text{similarity}) \times E$

　　排斥导致空间扩张: $r \rightarrow r(1 + k\Delta t)$

　　4. 热禁锢与物质演化物质系统(MaterialSystem):

　　热链定义域相似 → 可融合

　　融合增加物质密度

　　热被禁锢在物质内部

　　5. 宇宙演化过程初始化: 三个高维纠缠的逻辑链

　　时间推进: 绝对时间连续流动

　　事件处理:

　　共振: 产生热，增加事件密度

　　退相干: 产生暗物质，形成空间

　　内部振荡: 自由链的简繁振荡

　　空间扩张: 暗物质排斥导致空间增长

　　漂移检查: 确保概念漂移不超过阈值

　　6. 概念漂移约束状态变化率: $\delta = \sum \left| \frac{\Delta X_i}{X_i} \right|$

　　约束: $\delta < \delta_{\max}$

　　防止系统突变，保持演化稳定性

　　模型预测与验证1. 宇宙演化特征早期宇宙:

　　高热密度 → 高事件密度

　　快速演化，物质形成

　　空间扩张缓慢

　　中期宇宙:

　　暗物质积累 → 空间加速扩张

　　事件密度下降

　　物质结构稳定化

　　晚期宇宙:

　　暗物质主导 → 低事件密度

　　空间持续扩张

　　热产生减少

　　2. 可观测预测现象模型预测验证方法

　　暗物质分布非均匀，密度反比于定义域差异星系旋转曲线分析

　　宇宙膨胀加速膨胀与暗物质积累正相关超新星红移观测

　　时间流逝高暗物质区域演化事件少脉冲星计时阵列

　　物质形成热密度高峰与星系形成相关星系巡天数据

　　3. 实验室验证方案def cold_atom_simulation():

　　"""冷原子量子模拟"""

　　# 1. 制备两区域

　　region_A =

　　create_high_thermal_region() # 高事件密度

　　region_B = create_dark_matter_region() # 低事件密度

　　# 2. 测量演化速率

　　rate_A = measure_evolution_rate(region_A)

　　rate_B = measure_evolution_rate(region_B)

　　# 3. 验证空间排斥效应

　　expansion_B = measure_expansion(region_B)

　　# 预测: rate_A > rate_B 且 expansion_B > 0

　　哲学意义时间本质:

　　绝对时间 $t$ 是基本背景

　　演化密度 $\rho_e$ 决定事件发生频率

　　不存在全局"时间快慢"，只有局部事件密度差异

　　空间本质:

　　空间是暗物质定义域差异的涌现

　　排斥力导致的空间扩张是宇宙膨胀的根源

　　物质本质:

　　高事件密度区域的逻辑链共振网络

　　热是物质内部定义域相似的极简链

　　演化本质:

　　定义域重组是基本机制

　　概念漂移约束保证稳定性

　　非递归设计避免无限回归

　　运行说明模型模拟100个时间单位的宇宙演化

　　输出包含:

　　宇宙状态报告

　　6张演化过程图表

　　暗物质密度分布

　　可视化展示:

　　能量分布演化

　　事件密度变化

　　空间扩张

　　相空间关系

　　此完整模型实现了量子逻辑链宇宙的所有核心机制，并提供了可验证的预测和直观的可视化分析。