title: "試算表作為可見計算環境：狀態、公式、依賴、記憶與稽核" title_en: "Spreadsheets as Visible Computational Environments: State, Formulas, Dependencies, Memory, and Audit" series: "矩陣原生智能與可稽核計算系列" series_en: "Matrix-Native Intelligence and Auditable Computation Series" series_id: "EML-MNIAC-2026" paper_id: "EML-MNIAC-2026-03" version: "v0.1" date: "2026-08-16" language: "zh-Hant" document_type: "系列第03篇／Spreadsheet Runtime／可視計算環境重構" status: "Public Draft" author: "Neo.K（許筌崴）／EveMissLab" depends_on: - "EML-MNIAC-2026-00 矩陣原生智能與可稽核計算總論 v0.1" - "EML-MNIAC-2026-01 模型可以住在表格裡嗎？CSV-Native Transformer 與可檢查模型狀態 v0.1" - "EML-MNIAC-2026-02 學習作為帳本流：不變量、投影約束與不可消除結構殘差 v0.1" internal_artifacts: - "build_xlsx.py" - "excel_log_coordinate_function_stress_test.xlsx" - "自適應帳本量化代理框架技術規格.md" - "EveTessera / Veritaxa Workbench 試算表原生爬蟲與 Agent 系統技術白皮書" canonical_keywords: - Spreadsheet Runtime - Visible Computation - Workbook State Machine - Formula Dependency - Calculation Graph - Spreadsheet Ledger - EML-LQ - Auditability - Human-Readable State - Excel Runtime - Control Plane

試算表作為可見計算環境

狀態、公式、依賴、記憶與稽核

Spreadsheets as Visible Computational Environments:
State, Formulas, Dependencies, Memory, and Audit

摘要

本文是《矩陣原生智能與可稽核計算》系列第 03 篇，處理整個研究系列最早也最容易被誤解的中介層：試算表究竟只是資料表，還是可以被視為一種可見計算環境？

本文以 build_xlsx.py 所實作的 EML-LQ / Adaptive Ledger Quant Meta-Framework、excel_log_coordinate_function_stress_test.xlsx，以及後續 Veritaxa Workbench 的控制平面架構為主要內部材料。前者把定義、參數、價格輸入、報酬計算、波動估計、開放閥、乘法權重更新、守恆正規化、淨值計算、圖表與稽核欄置於同一 Excel 工作簿；後者則直接以 Excel 原生函數作為計算 runtime，比較普通公式與 log-coordinate 轉換，測試乘除、冪、有限 affine 映射、物理公式、複數相位與有限 DFT。再往後，Veritaxa Workbench 則明確將 Excel 降格為 Control Plane，並將 Python Agent Runtime 與外部 Storage 分離。

本文因此主張：

\boxed{ \text{Spreadsheet} \text{ 可以是可見計算環境，} \text{但不必也不應被假設為全部系統的唯一執行本體。} }

試算表的核心價值不只在二維格點，而在它同時提供：

\boxed{ \text{Addressable Cells} + \text{Formula Semantics} + \text{Dependency} + \text{Recalculation} + \text{Visible State} + \text{Human Interaction}. }

本文進一步將試算表角色區分為三類：

Spreadsheet as Runtime：公式與依賴圖直接承擔部分計算；
Spreadsheet as State Machine Interface：列、欄、狀態、命令與歷史形成可見工作流；
Spreadsheet as Projection / Control Plane：canonical execution 在外部，工作簿作為可讀、可操作、可稽核投影。

這三種角色不是互斥，而是不同規模與風險下的工程位置。本文的核心目標，是將「Excel 能不能當 AI／計算機」這類過度寬泛問題，重新分解為可驗證的 execution semantics、dependency semantics、state visibility 與 governance boundary 問題。

1. 問題：試算表到底是資料，還是程式？

傳統直覺常把試算表理解為：

\boxed{ \text{Rows} \times \text{Columns} \rightarrow \text{Data Table}. }

但只要儲存格允許公式：

c_i = f_i(c_{j_1},\ldots,c_{j_k}),

那麼 workbook 就已經不只是靜態資料集合。

它開始具有：

address；
dependency；
evaluation order；
recomputation；
state transition；
visible output。

因此更合理的最小模型是：

\boxed{ \mathcal W = (C,F,G,S,V) }

其中：

$C$ ：cells；
$F$ ：formulas；
$G$ ：dependency graph；
$S$ ：current workbook state；
$V$ ：visible human view。

2. Spreadsheet Runtime 的最低定義

定義 1 — Spreadsheet Runtime

若一個 spreadsheet system 至少滿足：

cell 可保存 literal / formula；
formula 可引用其他 cells；
reference 形成 dependency；
dependency 變更可觸發 recalculation；
recalculation 結果回寫可觀察 state；

則本文稱其具有最低限度的：

\boxed{ \text{Spreadsheet Runtime Semantics}. }

這不等於 general-purpose runtime。

但它已超過：

\text{Passive Table}.

3. Excel 的依賴與重算不是比喻

Excel 的公式計算可以抽象成：

G=(V,E),

其中每個 formula cell 為 node，引用關係形成 edge。

若：

c_j \rightarrow c_i

表示：

c_i \text{ depends on } c_j,

則修改 $c_j$ 後，受影響的 downstream cells 必須重新計算。

因此：

\boxed{ \text{Formula References} \rightarrow \text{Dependency Graph}. }

而計算引擎需要在 dependency constraints 下決定 evaluation order。

這使 spreadsheet 與一般 imperative program 有一個重要差異：

使用者通常描述「結果依賴誰」，而不是逐條指定 CPU 必須用什麼順序執行。

所以 spreadsheet programming 天然具有一部分：

\boxed{ \text{Declarative / Dataflow-like Semantics}. }

4. `build_xlsx.py`：EML-LQ 的工作簿結構

原始 build_xlsx.py 產生六個主要計算 sheet 加上一個定義 sheet：

00_框架定義
01_參數
02_價格
03_報酬
04_開放閥
05_帳本權重
06_淨值

這個 layout 本身就是一個分層計算圖。

形式上：

\text{Parameters} + \text{Prices} \rightarrow \text{Returns} \rightarrow \text{Volatility} \rightarrow \eta_t \rightarrow \text{Weights} \rightarrow \text{Equity}.

這不是事後畫出的流程圖。

它直接存在於跨工作表公式引用中。

5. 第一層：Definition Layer

00_框架定義 不直接承擔數值輸入，而保存：

框架名稱；
A1–A5 公理；
update / conservation 解釋；
openness / closedness；
scalability；
誠實限制。

這是一個重要設計：

\boxed{ \text{Computation} + \text{Declared Semantics} }

被放在同一 artifact 中。

因此 workbook 不只是：

\text{Numbers}.

而開始包含：

\boxed{ \text{Numbers} + \text{Operational Interpretation}. }

6. 第二層：Parameter Layer

01_參數 保存：

資產數 $N$ ；
期數 $T$ ；
初始淨值 $E_0$ ；
開放閥基準 $\eta_{base}$ ；
波動敏感度 $\lambda$ ；
rolling window $w$ 。

並使用視覺規則：

藍字：輸入；
黑字：公式；
綠字：跨表引用；
黃底：關鍵假設。

這代表 presentation 並非完全裝飾。

它開始承擔：

\boxed{ \text{Role Metadata}. }

但本文也強調：

顏色可以幫助人類理解角色，不應成為唯一 machine-readable semantics。

否則：

\text{Style Loss} \Rightarrow \text{Semantic Loss}.

這也是後來 MLF 將 semantic role 與 presentation style 分離的原因之一。

7. 第三層：Input State

02_價格 保存：

P \in \mathbb R^{T\times N}.

原始版本使用合成價格，並包含一次 regime shift。

這裡的關鍵不是金融模型，而是：

\boxed{ \text{External State} \rightarrow \text{Workbook Address Space}. }

若未來資料來自 CSV、API、Crawler，真正應保持的是：

Schema(P),

而不是原始資料來源本身。

所以 EML-LQ 後來能自然遷移成：

Crawler \rightarrow P(T\times N) \rightarrow LedgerEngine.

8. 第四層：Formula Computation

03_報酬 對每個資產計算：

r_{i,t} = \frac{P_{i,t}}{P_{i,t-1}}-1.

市場均值：

m_t = \frac1N \sum_{i=1}^{N}r_{i,t}.

在 Excel 中，這不是抽象公式，而是 cell reference：

='02_價格'!B4/'02_價格'!B3-1

因此可明確指出：

\boxed{ \text{Computation} \text{ is bound to addressable precedents.} }

9. 第五層：Adaptive Boundary

04_開放閥 計算 rolling volatility：

\sigma_t = \operatorname{Std} (m_{t-w+1},\ldots,m_t),

再計算：

\boxed{ \eta_t = \frac{\eta_{base}} {1+\lambda\sigma_t}. }

在這裡：

\eta_t

被用作 state update 對新資訊的敏感度。

因此 workbook 不只做靜態 arithmetic，而是保存：

\boxed{ \text{State-dependent Update Policy}. }

10. 第六層：Ledger State

05_帳本權重 是整個原型最重要的 sheet。

原始 raw update：

\tilde w_{i,t} = w_{i,t-1} \exp(\eta_t r_{i,t}).

再令：

Z_t = \sum_i\tilde w_{i,t},

最後：

\boxed{ w_{i,t} = \frac{\tilde w_{i,t}}{Z_t}. }

因此：

\sum_iw_{i,t}=1.

工作簿另外保留：

Σw 稽核

使：

\boxed{ \text{Invariant} \text{ is not hidden inside code; it is visible as a cell-level audit.} }

11. 第七層：Derived Performance State

06_淨值 使用前一期權重與本期報酬：

r_{p,t} = \sum_i w_{i,t-1}r_{i,t},

並遞迴：

E_t = E_{t-1}(1+r_{p,t}).

這裡出現真正的 temporal state：

\boxed{ E_t \text{ depends on } E_{t-1}. }

所以 workbook 已經具有：

\boxed{ \text{Temporal Recurrence}. }

12. Workbook 可以被視為狀態機嗎？

若每一期整體 workbook state 為：

S_t = (P_t,r_t,\sigma_t,\eta_t,W_t,E_t),

則更新可寫：

\boxed{ S_{t+1} = F(S_t,X_{t+1};\Theta). }

其中：

$X_{t+1}$ ：新輸入；
$\Theta$ ：參數與規則；
$F$ ：由 formulas / references 定義的 transition。

因此，在有限意義下：

\boxed{ \text{Workbook} \text{ can implement a visible state transition system.} }

這不代表 Excel 是作業系統。

而是：

試算表可以用儲存格、公式與依賴，顯式承載一個有限狀態演化系統。

13. 「可見」是什麼意思？

一般 runtime 中：

State

可能存在於：

heap；
tensor；
database row；
object；
hidden service state。

而 spreadsheet 把部分 state 直接映射到：

\boxed{ (CellAddress,Value,Formula,Style). }

因此人類可以：

定位；
比較；
修改；
搜尋 precedents；
觀察 downstream effects；
留下注解與 review。

本文稱這種特性為：

\boxed{ \text{Visible Computation}. }

注意：

Visible \neq Simple.

大型 workbook 一樣可以非常難懂。

14. Excel Log-Coordinate Stress Test：工作簿真能算到哪裡？

另一個重要原型不涉及 Agent，也不涉及金融。

其目的非常直接：

把 Excel native functions 當 runtime，測試 ordinary representation 與 log-coordinate representation 是否在合法域內一致。

核心座標：

L = \ln|q|.

因此：

\ln|ab| = \ln|a|+\ln|b|,

\ln|a/b| = \ln|a|-\ln|b|,

\ln|a^p| = p\ln|a|.

這裡 Excel 不只是顯示答案。

它直接執行：

LN；
EXP；
SIGN；
POWER；
SUMPRODUCT；
COS；
SIN；
complex functions。

因此這是一個：

\boxed{ \text{Spreadsheet-as-Numerical-Runtime Experiment}. }

15. Exact Structural Layer 不能被浮點數吞掉

該實驗特別要求：

sign；
integer / rational exponent；
dimension；
symbolic relation；

若需要 exactness，不應全部壓進：

LN/EXP

的 floating-point 層。

因此可以分：

\boxed{ \text{Exact Structural Layer} + \text{Approximate Numeric Layer}. }

例如：

q = s\exp(L),

其中：

s\in\{-1,+1\}

保留 exact sign，

而：

L\in\mathbb R

使用浮點。

這其實已經接近後來 MLF / typed representation 的思想：

不同語義層不要只因為能塞進一個 cell，就被偷換成同一種 numeric scalar。

16. 實驗中的數值結果代表什麼？

在 Real Log 測試中，普通乘除與 log-coordinate reconstruction 的 relative error 通常落在：

10^{-16} \sim 10^{-14}

等級。

物理公式測試中，球體體積、單擺週期、Stefan–Boltzmann 常數與黑體通量等案例也在指定 tolerance 下 PASS。

有限 DFT 測試則使用普通：

COS/SIN/SUM

重建有限頻域結果。

這些結果只支持：

\boxed{ \text{Excel native runtime can execute these bounded numerical constructions.} }

不支持：

\boxed{ \text{all nonlinear computation is universally linearizable.} }

原工作簿本身也已明確標註這只是 engineering / MVP legality and numerical-stability test。

17. 精度邊界也是 runtime semantics 的一部分

Excel numerical state 不是抽象實數：

\mathbb R.

它是有限精度 representation。

因此：

\boxed{ \text{Displayed Math} \neq \text{Exact Symbolic Math}. }

例如：

1+e^{i\pi}=0

在精確數學中成立。

但在工作簿的 floating-point trig 計算中，實驗得到約：

1.224646799\times10^{-16}

的 residual。

所以：

\boxed{ \text{Runtime Precision} \text{ belongs to the semantics of the computational environment.} }

不是事後備註。

18. Formula、Value、Cache 必須分開

試算表中至少存在：

\boxed{ \text{Formula Source} }

\boxed{ \text{Computed Value} }

以及對 XLSX 而言可能存在：

\boxed{ \text{Stored Cached Value}. }

三者可能不同步。

因此：

\boxed{ Formula \neq Cache \neq RecomputedValue. }

這一區分後來成為 MMR-Bench 真實 XLSX 差分與 certificate 系列的必要前提。

19. Dependency 也有兩層：Graph 與 Calculation Chain

必須區分：

G_{dep}

與：

C_{calc}.

Dependency graph 回答：

誰依賴誰？

Calculation chain 回答：

本次或上次計算以什麼順序處理？

兩者不是同一物件。

因此：

\boxed{ \text{Dependency Structure} \neq \text{Observed Execution Order}. }

這個區分對後來 MLF 的：

dependency graph；
route graph；
execution planning；

具有直接意義。

20. 試算表作為記憶

如果每一列代表時間：

t=1,2,\ldots,T,

那麼 workbook 可以保留：

S_1,S_2,\ldots,S_T.

這是一種最低形式的 explicit temporal memory。

例如 EML-LQ 保留：

W_t, \eta_t, \sigma_t, E_t.

因此下一期可以引用前一期：

W_{t+1} = f(W_t,X_{t+1}).

所以：

\boxed{ \text{Spreadsheet History} \text{ can become computation-addressable memory.} }

但這種 memory 的缺點也很明顯：

workbook 會膨脹；
snapshot 與 event history 混在一起；
rollback 不一定明確；
concurrency 困難；
external provenance 容易丟失。

這正是後來 append-only ledger / database / snapshot store 出現的原因。

21. Spreadsheet Ledger 的真正核心

將前面統合，可將一個 spreadsheet ledger cell 寫成：

\boxed{ c_i = \langle id, coord, value, formula, deps, role, time, audit \rangle. }

如果再加入 history：

H(c_i) = \{e_1,e_2,\ldots\},

則 spreadsheet 開始接近：

\boxed{ \text{Human-readable executable ledger object}. }

這就是 Spreadsheet Ledger 的真正概念核心。

22. 但工作簿不是資料庫

當系統規模增大後，把所有東西塞進 workbook 會產生明顯問題。

例如：

大型 HTML；
PDF binary；
image；
long model output；
full event stream；
embedding vectors；
distributed state。

因此成熟架構應從：

\boxed{ Spreadsheet\ Contains\ Everything }

轉為：

\boxed{ Spreadsheet\ References\ External\ State. }

例如：

snapshot_id
raw_path
database_id
content_hash
report_path

這是第一次真正發生：

\boxed{ \text{State Separation}. }

23. 從 Runtime 到 Control Plane

Veritaxa Workbench 後來明確提出：

\boxed{ ControlPlane \neq ExecutionPlane. }

Excel / XLSX 負責：

建立任務；
設定參數；
顯示狀態；
發送 command；
review；
audit summary。

Python / Agent Runtime 負責：

crawler；
browser；
LLM call；
validator；
scheduler；
publisher。

外部 storage 負責：

database；
raw files；
snapshots；
event ledger。

因此：

\boxed{ \text{Spreadsheet Runtime} \rightarrow \text{Spreadsheet Control Plane} }

不是退步。

而是規模化後的職責分離。

24. 三種 Spreadsheet Role

本文正式提出三角色分類。

Role A — Spreadsheet as Runtime

工作簿公式直接承擔主要計算：

S_{t+1} = F_{sheet}(S_t,X_t).

適用：

bounded models；
educational prototypes；
deterministic business logic；
local numerical experiments。

Role B — Spreadsheet as State Machine Interface

執行可能部分在外部，但 workbook 保留：

\boxed{ State + Command + Transition + Review. }

適用：

human-in-the-loop workflows；
Agent task ledgers；
review queues；
small automation systems。

Role C — Spreadsheet as Projection / Control Plane

Canonical state 在：

S_{canonical}

而 workbook 是：

\boxed{ X = \Phi_{sheet}(S_{canonical}). }

適用：

large Agent systems；
external databases；
security-sensitive automation；
multi-interface runtime。

25. 角色不能偷換

最危險的錯誤是：

一開始說：

Spreadsheet=Projection,

後來卻讓使用者直接修改 cell，並偷偷使其成為：

CanonicalState.

所以需要明確宣告：

\boxed{ Authority(c_i). }

例如：

cell_role: parameter
write_authority: human_review
canonical_source: database
sync_mode: two_way_validated

沒有 authority metadata 的 spreadsheet control 容易產生：

\boxed{ Dual Truth Problem. }

26. Spreadsheet as Human-Readable State Machine Interface

對 Agent 任務：

J_i = (I_i,A_i,X_i,S_i,R_i,P_i,H_i),

其中：

$I_i$ ：identity；
$A_i$ ：Agent / Adapter；
$X_i$ ：input；
$S_i$ ：state；
$R_i$ ：result；
$P_i$ ：policy / provenance；
$H_i$ ：history。

每一列：

Row_i \leftrightarrow J_i.

狀態可以是：

DRAFT
QUEUED
RUNNING
FETCHED
EXTRACTED
VERIFIED
WAITING_REVIEW
APPROVED
PUBLISHED

因此：

\boxed{ \text{Spreadsheet} \text{ can expose a workflow automaton to humans.} }

27. 可視化不是裝飾

EML-LQ 另外產生：

equity curve；
weight evolution；
openness curve。

這使：

State_t

不只存在於 numeric cells，也存在於：

\Phi_{chart}(StateHistory).

因此 chart 是另一種 projection。

但：

\boxed{ \text{Chart} \neq \text{Canonical Data}. }

這一點在後續 multi-projection architecture 中非常重要。

28. Spreadsheet Audit 的最低要求

一個真正的 auditable workbook 不應只要求「公式可以算」。

至少還應回答：

input 在哪裡？
derived value 由哪個公式產生？
precedent 是誰？
dependency 是否完整？
invariant 是否通過？
formula 是否被修改？
cached value 是否 stale？
哪個 runtime 重新計算？
workbook version 是什麼？
誰批准修改？

因此最低 audit object：

A_i = ( source, formula, deps, value, engine, version, hash, status ).

29. 計算結果不是證明

Spreadsheet runtime 可以：

Compute.

但：

\boxed{ Compute \not\Rightarrow Proof. }

例如 log-coordinate stress test 的 PASS 只表示：

在指定 workbook、指定 case、指定 precision 與 tolerance 下，兩個 representation 的結果一致。

它不代表：

\forall x, F(x)=G(x).

因此需要區分：

\boxed{ Execution Result }

\boxed{ Empirical Agreement }

\boxed{ Certificate }

\boxed{ Formal Proof. }

這條界線會在後續 MMR-Bench certificate 與 MMLC runtime 中進一步展開。

30. Spreadsheet 的規模邊界

Spreadsheet 的優勢通常是：

\boxed{ Visibility + LowEntryCost + DirectManipulation. }

但規模增加後，成本會變成：

\boxed{ FormulaComplexity + RecalcCost + HiddenDependency + ConcurrencyRisk + VersionDrift. }

因此不能把：

「小型 workbook 可以當 runtime」

偷換成：

「所有大型 AI 系統都應該在 Excel 裡執行」。

31. 為什麼 Spreadsheet 仍然重要？

即使最終 execution 移到 Python / GPU / database，spreadsheet 的價值仍然存在。

因為它提供一種非常特殊的共同語言：

\boxed{ \text{Human-visible coordinates} + \text{Machine-readable formulas} + \text{Editable state}. }

這三件事同時存在的介面其實不多。

所以 spreadsheet 很自然地成為：

prototype；
audit view；
review surface；
policy editor；
model inspection projection；
Agent operations console。

32. 從 Spreadsheet 到 MMR 的必然問題

傳統 spreadsheet 有一個明顯限制：

\boxed{ \text{Coordinate exists, but coordinate semantics are mostly implicit.} }

例如：

向右通常只是「下一欄」；
向下通常只是「下一列」；
區塊角色通常靠表頭與人類理解；
traversal policy 沒有明確寫入資料本身。

這就產生下一篇的問題：

如果方向、遍歷、區域、平行身份與 dependency 都應被 AI 讀取，能不能把這些原本隱含於 spreadsheet layout 的東西顯式化？

答案就是：

\boxed{ MMR / MMLC. }

33. 本文統一模型

本文將 spreadsheet computational environment 寫成：

\boxed{ \mathcal W = (C,F,G,S,H,R,P,A) }

其中：

$C$ ：cells；
$F$ ：formulas；
$G$ ：dependency graph；
$S$ ：current state；
$H$ ：history / temporal records；
$R$ ：roles；
$P$ ：presentation / projection；
$A$ ：audit / authority metadata。

傳統 workbook 通常只顯式保存其中一部分。

MNIAC 的後續工作就是逐步把這些層拆開、形式化、再重新連接。

34. 可證偽條件

F1 — Formula/Value Divergence Undetected

若：

Formula(c_i)

與：

CachedValue(c_i)

矛盾，但系統無法檢測，則 auditability claim 失敗。

F2 — Dependency Loss

若 derived cell：

c_i

無法追溯 precedents，則：

\boxed{ \text{Visible Value} \neq \text{Auditable Computation}. }

F3 — Hidden Authority Drift

若 workbook 原本只是 projection，但修改後直接覆寫 canonical state，且無 validation / event record，則 control-plane separation 失敗。

F4 — Numeric Representation Failure

若 transformed computation 在宣告 legal domain 內超出 tolerance，則該 representation claim 失敗。

F5 — Scale Collapse

若 workbook 規模使 recalculation、versioning 或 human comprehension 成本遠超外部 runtime，而系統仍堅持 spreadsheet-only architecture，則 engineering claim 失敗。

35. 本文結論

試算表不是魔法。

但它也遠不只是「一堆格子」。

只要存在 formula reference：

\text{Cell} \rightarrow \text{Cell},

它就開始形成：

\boxed{ \text{Dependency} + \text{Evaluation} + \text{State Update}. }

再加入：

parameter；
temporal rows；
invariant；
audit；
chart；
review；
command；

就能進一步形成：

\boxed{ \text{Visible Computational Environment}. }

EML-LQ 證明的是：

\boxed{ \text{有限自適應計算、守恆與狀態演化可以直接在 workbook 中具現化。} }

Excel log-coordinate stress test 證明的是：

\boxed{ \text{工作簿原生函數足以承擔一批非平凡數值轉換與有限信號計算。} }

而 Veritaxa 後來的分化則證明了另一件同樣重要的事：

\boxed{ \textbf{ 成熟的 spreadsheet architecture 不應執著於「所有東西都在 Excel 裡」， 而應知道什麼應該留在工作簿、什麼應該移到 runtime、什麼應該移到 storage。 } }

因此，試算表在本系列中的真正地位是：

\boxed{ \textbf{ 它既可以是 runtime， 也可以是 state-machine interface， 也可以只是 canonical state 的一個受控 projection。 } }

三種角色必須明確區分。

這也正式打開下一步：

如果試算表已經天然具有座標、依賴與可視狀態，那麼能否把它隱含的方向、遍歷、平行身份與語義角色全部顯式化，變成 AI 可以原生讀取的矩陣計算結構？

這就是 MMR / MMLC。

36. 下一篇

EML-MNIAC-2026-04

《從二維表格到多向矩陣帳本：方向、遍歷、平行身份與可逆追蹤》

下一篇將正式整合：

\boxed{ MMR + MMLC }

並處理：

direction semantics；
traversal；
parallel identity；
transaction columns；
dependency flow；
local residual；
global audit；
visual isomorphism vs computational isomorphism。

參考資料

內部原型與文件

EveMissLab, build_xlsx.py — EML-LQ-2026 / Adaptive Ledger Quant Meta-Framework.
EveMissLab, excel_log_coordinate_function_stress_test.xlsx.
EveMissLab, 《自適應帳本量化代理框架技術規格》.
EveMissLab, 《EveTessera / Veritaxa Workbench：以試算表為原生控制平面的爬蟲、Agent 與動態帳本系統》.
EML-MNIAC-2026-00, 《矩陣原生智能與可稽核計算》.
EML-MNIAC-2026-01, 《模型可以住在表格裡嗎？CSV-Native Transformer 與可檢查模型狀態》.
EML-MNIAC-2026-02, 《學習作為帳本流：不變量、投影約束與不可消除結構殘差》.

外部工程與研究對照

Microsoft Learn, Excel Recalculation.
https://learn.microsoft.com/en-us/office/client-developer/excel/excel-recalculation
Microsoft Learn, Excel performance — Improving calculation performance.
https://learn.microsoft.com/en-us/office/vba/excel/concepts/excel-performance/excel-improving-calculation-performance
Microsoft Learn, Working with the calculation chain.
https://learn.microsoft.com/en-us/office/open-xml/spreadsheet/working-with-the-calculation-chain
Microsoft Support, Excel specifications and limits.
https://support.microsoft.com/en-us/office/excel-specifications-and-limits
Hermans, F. et al., Dependence tracing techniques for spreadsheets: An investigation.
Aivaloglou, E. et al. (2017), Parsing Excel formulas: A grammar and its application on 4 large datasets, Journal of Software: Evolution and Process.
https://doi.org/10.1002/smr.1895
Biermann, H. et al., Puncalc: task-based parallelism and speculative reevaluation in spreadsheets, The Journal of Supercomputing.
https://doi.org/10.1007/s11227-019-02823-8

系列狀態： 第 03 篇完成。
下一篇： EML-MNIAC-2026-04 —《從二維表格到多向矩陣帳本：方向、遍歷、平行身份與可逆追蹤》

試算表作為可見計算環境

試算表作為可見計算環境

狀態、公式、依賴、記憶與稽核

摘要

1. 問題：試算表到底是資料，還是程式？

2. Spreadsheet Runtime 的最低定義

定義 1 — Spreadsheet Runtime

3. Excel 的依賴與重算不是比喻

4. build_xlsx.py：EML-LQ 的工作簿結構

5. 第一層：Definition Layer

6. 第二層：Parameter Layer

7. 第三層：Input State

8. 第四層：Formula Computation

9. 第五層：Adaptive Boundary

10. 第六層：Ledger State

11. 第七層：Derived Performance State

12. Workbook 可以被視為狀態機嗎？

13. 「可見」是什麼意思？

14. Excel Log-Coordinate Stress Test：工作簿真能算到哪裡？

15. Exact Structural Layer 不能被浮點數吞掉

16. 實驗中的數值結果代表什麼？

17. 精度邊界也是 runtime semantics 的一部分

18. Formula、Value、Cache 必須分開

19. Dependency 也有兩層：Graph 與 Calculation Chain

20. 試算表作為記憶

21. Spreadsheet Ledger 的真正核心

22. 但工作簿不是資料庫

23. 從 Runtime 到 Control Plane

24. 三種 Spreadsheet Role

Role A — Spreadsheet as Runtime

Role B — Spreadsheet as State Machine Interface

Role C — Spreadsheet as Projection / Control Plane

25. 角色不能偷換

26. Spreadsheet as Human-Readable State Machine Interface

27. 可視化不是裝飾

28. Spreadsheet Audit 的最低要求

29. 計算結果不是證明

30. Spreadsheet 的規模邊界

31. 為什麼 Spreadsheet 仍然重要？

32. 從 Spreadsheet 到 MMR 的必然問題

33. 本文統一模型

34. 可證偽條件

F1 — Formula/Value Divergence Undetected

F2 — Dependency Loss

F3 — Hidden Authority Drift

F4 — Numeric Representation Failure

F5 — Scale Collapse

35. 本文結論

36. 下一篇

EML-MNIAC-2026-04

參考資料

內部原型與文件

外部工程與研究對照

4. `build_xlsx.py`：EML-LQ 的工作簿結構