MCC-OE-11 — Dependency-Preserving Direct-Area Compiler and First-Order Renormalized Residual
從 10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9 Raw Margin 到 R 2 f i n ≈ 0.106 R_2^{\rm fin}\approx0.106 R 2 fin ≈ 0.106 :把 B01 Hard Core 重新寫成可條件化的有限半徑殘差問題
系列: Measured-Construct Closure / Observable Exhaustion文件代號: MCC-OE-11-v0.1作者: Neo.K機構: EveMissLab/一言諾科技有限公司版本: v0.1日期: 2026-09-23文件性質: Dependency-Preserving Direct Area/First-Order Renormalization/Finite-Radius Residual Compiler前置: MCC-OE-00~10;LESR 09D~09I;UESFCM-LUC Cycle 13/15狀態: RENORMALIZED DIRECT-AREA TARGET FOUND / GLOBAL COUNTER-SEARCH POSITIVE / INTERVAL CERTIFICATE OPENCanonical Source: UTF-8 Markdown數學原始碼規範: inline math 僅使用 $...$,display math 僅使用 $$...$$
摘要
MCC-OE-10 證明兩條原本看似便宜的 direct-route 捷徑都不適合 B01 near-extremal hard core:
舊 Cycle-17 五個 AREF-certified parent boxes 與 B01 local tube 不相交;
legacy axis-aligned 5D finite-witness box_lower 雖然 sound,但在 B01 10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9 級 local margin 上遭遇 severe erosion / discretization floor。
因此 MCC-OE-10 將下一條 route 定義為:
Dependency-Preserving Direct Area \boxed{
\text{Dependency-Preserving Direct Area}
} Dependency-Preserving Direct Area
並要求從頭到尾保留 B01 真實四維參數:
p = ( ρ , u , v , w ) . \boxed{
p=(\rho,u,v,w).
} p = ( ρ , u , v , w ) .
本文第一次實作這條 route 的數值/解析核心。
關鍵不是直接對 raw area:
A ( ρ , u , v , w ) A(\rho,u,v,w) A ( ρ , u , v , w )
做新的暴力 lower bound。
而是使用 LESR Paper 09E 已解析得到的完整 first epi-derivative:
Φ 1 ( u , v , w ) = γ w w + 1 2 ( ∣ E T ∣ + ∣ E L ∣ + ∣ E R ∣ ) . \boxed{
\Phi_1(u,v,w)
=
\gamma_w w
+
\frac12
\left(
|E_T|
+
|E_L|
+
|E_R|
\right).
} Φ 1 ( u , v , w ) = γ w w + 2 1 ( ∣ E T ∣ + ∣ E L ∣ + ∣ E R ∣ ) .
其中:
E T = s u β 5 T − β 3 T ( γ T + v ) , E_T
=
s u\beta_{5T}
-
\beta_{3T}(\gamma_T+v), E T = s u β 5 T − β 3 T ( γ T + v ) ,
F = − s sin θ ⋆ L α u + L θ ( γ L + sin θ ⋆ v ) , F
=
-s\sin\theta_\star L_\alpha u
+
L_\theta
(
\gamma_L+\sin\theta_\star v
), F = − s sin θ ⋆ L α u + L θ ( γ L + sin θ ⋆ v ) ,
E L = F − K w , E_L=F-Kw, E L = F − K w ,
E R = F + K w . E_R=F+Kw. E R = F + K w .
09E 已建立:
Φ 1 ≥ 0 \boxed{
\Phi_1\ge0
} Φ 1 ≥ 0
且 zero set 唯一:
C 1 = { ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) } . \boxed{
\mathcal C_1
=
\{
(u_\star,v_\star,0)
\}.
} C 1 = {( u ⋆ , v ⋆ , 0 )} .
因此本文不再把一階變化混入 finite-radius area margin,而定義 Finite First-Order-Renormalized Residual :
R 2 f i n ( ρ , u , v , w ) = A ( ρ , u , v , w ) − A 0 − ρ Φ 1 ( u , v , w ) ρ 2 . \boxed{
R_2^{\rm fin}(\rho,u,v,w)
=
\frac{
A(\rho,u,v,w)
-
A_0
-
\rho\Phi_1(u,v,w)
}{
\rho^2
}.
} R 2 fin ( ρ , u , v , w ) = ρ 2 A ( ρ , u , v , w ) − A 0 − ρ Φ 1 ( u , v , w ) .
這不是把 finite-radius quantity 偷寫成 asymptotic Φ 2 \Phi_2 Φ 2 。
它只是對任何:
ρ > 0 \rho>0 ρ > 0
都成立的 finite-radius 定義。
因此有完全精確的代數恆等式 :
A − ( A 0 + 0.1 ρ 2 ) = ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 f i n − 0.1 ) . \boxed{
A
-
\left(
A_0+0.1\rho^2
\right)
=
\rho\Phi_1
+
\rho^2
\left(
R_2^{\rm fin}-0.1
\right).
} A − ( A 0 + 0.1 ρ 2 ) = ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 fin − 0.1 ) .
這個 identity 直接產生一條非常強的新 closure theorem:
如果在 B01 domain 上能證:
Φ 1 ≥ 0 \boxed{
\Phi_1\ge0
} Φ 1 ≥ 0
以及:
R 2 f i n ≥ 0.1 , \boxed{
R_2^{\rm fin}\ge0.1,
} R 2 fin ≥ 0.1 ,
則:
A ( ρ , u , v , w ) ≥ A 0 + 0.1 ρ 2 \boxed{
A(\rho,u,v,w)
\ge
A_0+0.1\rho^2
} A ( ρ , u , v , w ) ≥ A 0 + 0.1 ρ 2
對完整 B01 boundary domain 一次成立。
第一個條件已由 09E 的 analytic first-order multichart reduction提供。
所以 B01 boundary 的新核心 blocker可以壓成單一有限量:
inf D B 01 R 2 f i n ≥ ? 0.1. \boxed{
\inf_{D_{B01}}
R_2^{\rm fin}
\overset{?}{\ge}
0.1.
} D B 01 inf R 2 fin ≥ ? 0.1.
本文對這個 quantity做第一次大規模 counter-search。
結果非常穩定。
10 次不同 seed 的 differential-evolution 搜尋都收斂到同一外側 basin,最低 diagnostic value約:
R 2 , min f i n , d i a g ≈ 0.1060773573. \boxed{
R_{2,\min}^{\rm fin,diag}
\approx
0.1060773573.
} R 2 , m i n fin , diag ≈ 0.1060773573.
對應位置接近:
ρ ≈ 1.40 × 10 − 4 , u = 6 , v = − 0.15 , w ≈ − 0.00436. \boxed{
\rho
\approx
1.40\times10^{-4},
\quad
u=6,
\quad
v=-0.15,
\quad
w\approx-0.00436.
} ρ ≈ 1.40 × 1 0 − 4 , u = 6 , v = − 0.15 , w ≈ − 0.00436.
這個點不在 first-order critical cone。
其:
Φ 1 ≈ 0.00982 , \Phi_1
\approx
0.00982, Φ 1 ≈ 0.00982 ,
所以 raw theorem margin本身很大。
另外對 full B01 做:
32,768 32{,}768 32 , 768
點 scrambled Sobol counter-search,
最低:
R 2 f i n ≈ 0.1064178425. \boxed{
R_2^{\rm fin}
\approx
0.1064178425.
} R 2 fin ≈ 0.1064178425.
沒有任何 sample落到:
0.1 0.1 0.1
以下。
同時,直接對 full finite quadratic ratio:
Q f i n = A − A 0 ρ 2 Q_{\rm fin}
=
\frac{
A-A_0
}{
\rho^2
} Q fin = ρ 2 A − A 0
做 4D differential-evolution counter-search,
最低找到:
Q min d i a g ≈ 0.2255588290. \boxed{
Q_{\min}^{\rm diag}
\approx
0.2255588290.
} Q m i n diag ≈ 0.2255588290.
位置反而靠近 09G 已知的 moving critical branch:
u ≈ 5.16226 , u
\approx
5.16226, u ≈ 5.16226 ,
v ≈ − 0.189210 , v
\approx
-0.189210, v ≈ − 0.189210 ,
w ≈ − 2.48 × 10 − 5 . w
\approx
-2.48\times10^{-5}. w ≈ − 2.48 × 1 0 − 5 .
這產生一個非常重要的風險分離:
weakest R 2 f i n occurs far from the first-order critical cone , \boxed{
\text{weakest }R_2^{\rm fin}
\text{ occurs far from the first-order critical cone},
} weakest R 2 fin occurs far from the first-order critical cone ,
但:
weakest total quadratic ratio occurs near the critical cone . \boxed{
\text{weakest total quadratic ratio}
\text{ occurs near the critical cone}.
} weakest total quadratic ratio occurs near the critical cone .
原因是遠離 critical cone 時:
ρ Φ 1 \rho\Phi_1 ρ Φ 1
巨大而安全;
靠近 critical cone時:
Φ 1 ≈ 0 , \Phi_1
\approx0, Φ 1 ≈ 0 ,
但 finite second-order residual反而約:
0.168 ∼ 0.225 0.168\sim0.225 0.168 ∼ 0.225
級別。
例如第一 genuine leaf center:
( ρ , u , v , w ) = ( 10 − 4 , 5.1608274323 , − 0.1892148296 , − 1.78516 × 10 − 5 ) (\rho,u,v,w)
=
(
10^{-4},
5.1608274323,
-0.1892148296,
-1.78516\times10^{-5}
) ( ρ , u , v , w ) = ( 1 0 − 4 , 5.1608274323 , − 0.1892148296 , − 1.78516 × 1 0 − 5 )
有:
Φ 1 ≈ 5.6749434 × 10 − 6 , \boxed{
\Phi_1
\approx
5.6749434\times10^{-6},
} Φ 1 ≈ 5.6749434 × 1 0 − 6 ,
R 2 f i n ≈ 0.1687178661 , \boxed{
R_2^{\rm fin}
\approx
0.1687178661,
} R 2 fin ≈ 0.1687178661 ,
而:
A − A 0 ρ 2 ≈ 0.2254673004. \boxed{
\frac{A-A_0}{\rho^2}
\approx
0.2254673004.
} ρ 2 A − A 0 ≈ 0.2254673004.
所以原本看起來只有:
∼ 1.25 × 10 − 9 \sim1.25\times10^{-9} ∼ 1.25 × 1 0 − 9
的 raw target margin,其實是:
ρ 2 × 0.1254673 \boxed{
\rho^2
\times
0.1254673
} ρ 2 × 0.1254673
被縮到 machine-looking small scale 的結果。
這說明 MCC-OE-06~09 的 HSL hard core 並不一定代表 theorem structure真的只剩 10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9 margin。
很大一部分困難其實是:
certificate conditioning . \boxed{
\text{certificate conditioning}.
} certificate conditioning .
本文也實作一條較保守的 DPDA-T route:
固定 ρ c \rho_c ρ c ,利用 Cycle-13/15 已採用的 Fáry–Rédei / linear-parameter convexity,將 convex-hull area視為 B 3 / B 5 B_3/B_5 B 3 / B 5 translation coordinates的 convex function。
不用對 support chart求導。
只使用中心 exact-envelope area與四個 translation directions 的左右 secants,即可建立一個 subgradient enclosure,再將 supporting hyperplane拉回 B01 的:
( u , v , w ) (u,v,w) ( u , v , w )
真實 dependency manifold。
在第一 genuine leaf上,這條 route得到正 research lower margin約:
1.13 × 10 − 9 , \boxed{
1.13\times10^{-9},
} 1.13 × 1 0 − 9 ,
與既有 HSL PASS一致。
但對 MCC-OE-09 剩餘 hard cells,DPDA-T 仍被 ρ \rho ρ direction 的 B5 rotation Hausdorff guard壓垮,典型 guard仍在:
∼ 7 × 10 − 8 \sim7\times10^{-8} ∼ 7 × 1 0 − 8
area尺度。
這個結果進一步證明:
translation dependency preservation alone is not enough ; \boxed{
\text{translation dependency preservation alone is not enough};
} translation dependency preservation alone is not enough ;
真正必須解析處理的是:
ρ direction . \boxed{
\rho\text{ direction}.
} ρ direction .
而 09E 的:
ρ Φ 1 \rho\Phi_1 ρ Φ 1
正是這個缺口的 canonical analytic information。
因此本文正式將下一代 direct route分成:
DPDA-T:translation-convex supporting-plane route;
DPDA- $\Phi_1$ :first-order-renormalized finite residual route。
後者現在成為主線。
本文沒有把:
R 2 f i n > 0.1 R_2^{\rm fin}>0.1 R 2 fin > 0.1
的 numerical counter-search偷升格為 interval theorem。
所以 official B01 explicit certified coverage仍維持:
83.0642046752 % . \boxed{
83.0642046752\%.
} 83.0642046752%.
但是 closure target 已從:
如何把剩餘 16.94% HSL cells繼續切碎?
重寫成:
如何 outward-certify R 2 f i n ≥ 0.1 on B01? \boxed{
\text{如何 outward-certify }
R_2^{\rm fin}
\ge0.1
\text{ on B01?}
} 如何 outward-certify R 2 fin ≥ 0.1 on B01?
如果成功,
則 B01 boundary可以一次 closure,
再由 09I radial lift直接得到 B01 parent closure。
這是 MCC-OE 至今最強的一次 certificate-coordinate correction。
關鍵詞: DPDA、First-Order Renormalization、Finite Residual、 Φ 1 \Phi_1 Φ 1 、B01、Certificate Conditioning、Exact Envelope、Observable Exhaustion、AMRAL、Lebesgue
1. Recenter
MCC-OE-10 已把 CR-04 拆成:
CR-04A:
old AREF parent reuse
B01 coverage = 0%
CR-04B:
legacy 5D finite-witness erosion
sound but too loose
CR-04C:
dependency-preserving direct area
next route
本篇實作:
CR-04C . \boxed{
\text{CR-04C}.
} CR-04C .
2. Why Raw Area Is Ill-Conditioned
B01 target:
A > A 0 + 0.1 ρ 2 . \boxed{
A
>
A_0+0.1\rho^2.
} A > A 0 + 0.1 ρ 2 .
在:
ρ ∼ 10 − 4 , \rho
\sim10^{-4}, ρ ∼ 1 0 − 4 ,
即使 quadratic coefficient有:
0.1 0.1 0.1
級別差異,
乘:
ρ 2 ∼ 10 − 8 \rho^2
\sim10^{-8} ρ 2 ∼ 1 0 − 8
後也只剩:
10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9
area尺度。
3. Example — First Genuine Leaf
center exact area:
A ≈ 0.834986112813897. A
\approx
0.834986112813897. A ≈ 0.834986112813897.
target:
A 0 + 0.1 ρ 2 ≈ 0.834986111559224. A_0+0.1\rho^2
\approx
0.834986111559224. A 0 + 0.1 ρ 2 ≈ 0.834986111559224.
raw margin:
≈ 1.25467 × 10 − 9 . \boxed{
\approx1.25467\times10^{-9}.
} ≈ 1.25467 × 1 0 − 9 .
4. HSL Sees the Raw Scale
generic continuity guard直接作用在:
A . A. A .
因此:
translation;
rotation;
parameter width;
只要造成:
10 − 8 10^{-8} 1 0 − 8
級 area uncertainty,
就會淹沒 target margin。
5. But LESR Already Knows the First-Order Structure
09E 的完整 first-order formula:
Φ 1 = γ w w + 1 2 ( ∣ E T ∣ + ∣ E L ∣ + ∣ E R ∣ ) . \boxed{
\Phi_1
=
\gamma_w w
+
\frac12
(
|E_T|
+
|E_L|
+
|E_R|
).
} Φ 1 = γ w w + 2 1 ( ∣ E T ∣ + ∣ E L ∣ + ∣ E R ∣ ) .
6. First-Order Residuals
E T = s u β 5 T − β 3 T ( γ T + v ) . \boxed{
E_T
=
s u\beta_{5T}
-
\beta_{3T}
(
\gamma_T+v
).
} E T = s u β 5 T − β 3 T ( γ T + v ) .
F = − s sin θ ⋆ L α u + L θ ( γ L + sin θ ⋆ v ) . \boxed{
F
=
-s\sin\theta_\star L_\alpha u
+
L_\theta
(
\gamma_L+\sin\theta_\star v
).
} F = − s sin θ ⋆ L α u + L θ ( γ L + sin θ ⋆ v ) .
E L = F − K w . \boxed{
E_L
=
F-Kw.
} E L = F − K w .
E R = F + K w . \boxed{
E_R
=
F+Kw.
} E R = F + K w .
7. Canonical Constants
09E nominal:
γ w ≈ 0.1838996392372776 , \gamma_w
\approx
0.1838996392372776, γ w ≈ 0.1838996392372776 ,
K ≈ 0.2193022343163407 , K
\approx
0.2193022343163407, K ≈ 0.2193022343163407 ,
L θ ≈ 0.2440269985274157 , L_\theta
\approx
0.2440269985274157, L θ ≈ 0.2440269985274157 ,
L α ≈ 0.09982945996422124 , L_\alpha
\approx
0.09982945996422124, L α ≈ 0.09982945996422124 ,
β 3 T ≈ 0.3096539666938032 , \beta_{3T}
\approx
0.3096539666938032, β 3 T ≈ 0.3096539666938032 ,
β 5 T ≈ − 0.1822307944644007. \beta_{5T}
\approx
-0.1822307944644007. β 5 T ≈ − 0.1822307944644007.
8. Critical-Slope Gap
K − γ w ≈ 0.0354025950790631 > 0. \boxed{
K-\gamma_w
\approx
0.0354025950790631
>
0.
} K − γ w ≈ 0.0354025950790631 > 0.
9. 09E First-Order Theorem
由 mirror-pair identity:
∣ F − K w ∣ + ∣ F + K w ∣ 2 = max { ∣ F ∣ , K ∣ w ∣ } , \frac{
|F-Kw|
+
|F+Kw|
}{2}
=
\max
\{
|F|,
K|w|
\}, 2 ∣ F − K w ∣ + ∣ F + K w ∣ = max { ∣ F ∣ , K ∣ w ∣ } ,
所以:
Φ 1 ≥ 0. \boxed{
\Phi_1\ge0.
} Φ 1 ≥ 0.
10. Unique Zero Set
若:
Φ 1 = 0 , \Phi_1=0, Φ 1 = 0 ,
則:
w = 0 , w=0, w = 0 ,
F = 0 , F=0, F = 0 ,
E T = 0. E_T=0. E T = 0.
因 ( F , E T ) (F,E_T) ( F , E T ) 對 ( u , v ) (u,v) ( u , v ) 的 linear map可逆,
所以:
( u , v , w ) = ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) . \boxed{
(u,v,w)
=
(u_\star,v_\star,0).
} ( u , v , w ) = ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) .
11. Important Consequence
B01 full first-order box中:
所有 off-critical states都有正 O ( ρ ) cost . \boxed{
\text{所有 off-critical states都有正 }O(\rho)\text{ cost}.
} 所有 off-critical states 都有正 O ( ρ ) cost .
只有 shrinking neighborhood of:
C 1 \mathcal C_1 C 1
真正需要二階解析。
12. Exact Finite Renormalization
對任意:
ρ > 0 , \rho>0, ρ > 0 ,
定義:
R 2 f i n = A − A 0 − ρ Φ 1 ρ 2 . \boxed{
R_2^{\rm fin}
=
\frac{
A-A_0-\rho\Phi_1
}{
\rho^2
}.
} R 2 fin = ρ 2 A − A 0 − ρ Φ 1 .
13. Do Not Confuse It with Φ 2 \Phi_2 Φ 2
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
包含:
finite- ρ \rho ρ second-order effect;
all higher-order corrections divided by ρ 2 \rho^2 ρ 2 。
所以一般:
R 2 f i n ≠ Φ 2 . \boxed{
R_2^{\rm fin}
\neq
\Phi_2.
} R 2 fin = Φ 2 .
但:
R 2 f i n → Φ 2 R_2^{\rm fin}
\rightarrow
\Phi_2 R 2 fin → Φ 2
若該 chart / direction有 regular asymptotic limit。
14. Exact Target Identity
由定義:
A = A 0 + ρ Φ 1 + ρ 2 R 2 f i n . A
=
A_0
+
\rho\Phi_1
+
\rho^2R_2^{\rm fin}. A = A 0 + ρ Φ 1 + ρ 2 R 2 fin .
所以:
A − A 0 − 0.1 ρ 2 = ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 f i n − 0.1 ) . \boxed{
A
-
A_0
-
0.1\rho^2
=
\rho\Phi_1
+
\rho^2
(
R_2^{\rm fin}-0.1
).
} A − A 0 − 0.1 ρ 2 = ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 fin − 0.1 ) .
這不是 approximation。
15. Renormalized Closure Lemma
如果:
Φ 1 ≥ 0 \Phi_1\ge0 Φ 1 ≥ 0
以及:
R 2 f i n ≥ 0.1 , R_2^{\rm fin}\ge0.1, R 2 fin ≥ 0.1 ,
則:
A ≥ A 0 + 0.1 ρ 2 . A\ge A_0+0.1\rho^2. A ≥ A 0 + 0.1 ρ 2 .
16. Proof
因:
ρ > 0 , \rho>0, ρ > 0 ,
所以:
ρ Φ 1 ≥ 0 , \rho\Phi_1\ge0, ρ Φ 1 ≥ 0 ,
且:
ρ 2 ( R 2 f i n − 0.1 ) ≥ 0. \rho^2
(
R_2^{\rm fin}-0.1
)
\ge0. ρ 2 ( R 2 fin − 0.1 ) ≥ 0.
相加即可。
Q.E.D.
17. Why This Is Powerful
原始 HSL需要 directly control:
10 − 9 area margin . \boxed{
10^{-9}\text{ area margin}.
} 1 0 − 9 area margin .
renormalized compiler只需要 control:
R 2 f i n − 0.1 \boxed{
R_2^{\rm fin}-0.1
} R 2 fin − 0.1
這是 dimensionless coefficient-scale quantity。
18. First Genuine Leaf Renormalization
在:
ρ = 10 − 4 , \rho=10^{-4}, ρ = 1 0 − 4 ,
u = 5.160827432307386 , u=5.160827432307386, u = 5.160827432307386 ,
v = − 0.18921482959043187 , v=-0.18921482959043187, v = − 0.18921482959043187 ,
w = − 1.7851576882573584 × 10 − 5 , w=-1.7851576882573584\times10^{-5}, w = − 1.7851576882573584 × 1 0 − 5 ,
計算:
Φ 1 ≈ 5.67494342578 × 10 − 6 . \boxed{
\Phi_1
\approx
5.67494342578\times10^{-6}.
} Φ 1 ≈ 5.67494342578 × 1 0 − 6 .
19. Finite Residual
R 2 f i n ≈ 0.1687178661. \boxed{
R_2^{\rm fin}
\approx
0.1687178661.
} R 2 fin ≈ 0.1687178661.
20. Total Finite Quadratic Ratio
A − A 0 ρ 2 ≈ 0.2254673004. \boxed{
\frac{A-A_0}{\rho^2}
\approx
0.2254673004.
} ρ 2 A − A 0 ≈ 0.2254673004.
21. Hidden Coefficient Margin
所以:
R 2 f i n − 0.1 ≈ 0.0687178661. \boxed{
R_2^{\rm fin}-0.1
\approx
0.0687178661.
} R 2 fin − 0.1 ≈ 0.0687178661.
不是:
10 − 9 . 10^{-9}. 1 0 − 9 .
22. Why Raw Margin Is Tiny
因:
ρ 2 = 10 − 8 . \rho^2
=
10^{-8}. ρ 2 = 1 0 − 8 .
所以:
0.0687 ρ 2 ∼ 6.9 × 10 − 10 , 0.0687\rho^2
\sim
6.9\times10^{-10}, 0.0687 ρ 2 ∼ 6.9 × 1 0 − 10 ,
再加:
ρ Φ 1 ∼ 5.7 × 10 − 10 . \rho\Phi_1
\sim
5.7\times10^{-10}. ρ Φ 1 ∼ 5.7 × 1 0 − 10 .
兩者合成約:
1.25 × 10 − 9 . 1.25\times10^{-9}. 1.25 × 1 0 − 9 .
23. Conditioning Diagnosis
因此 first genuine leaf不是:
theorem margin本身只有 10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9 。
更準確是:
coefficient margin is O ( 10 − 1 ) , but ρ 2 rescales it to O ( 10 − 9 ) . \boxed{
\text{coefficient margin is }O(10^{-1}),
\text{ but }\rho^2\text{ rescales it to }O(10^{-9}).
} coefficient margin is O ( 1 0 − 1 ) , but ρ 2 rescales it to O ( 1 0 − 9 ) .
24. Global Counter-Search — Differential Evolution
對 full B01:
ρ ∈ [ 10 − 4 , 1.4 × 10 − 4 ] , \rho
\in
[10^{-4},1.4\times10^{-4}], ρ ∈ [ 1 0 − 4 , 1.4 × 1 0 − 4 ] ,
u ∈ [ 4.5 , 6 ] , u\in[4.5,6], u ∈ [ 4.5 , 6 ] ,
v ∈ [ − 0.23 , − 0.15 ] , v\in[-0.23,-0.15], v ∈ [ − 0.23 , − 0.15 ] ,
w ∈ [ − 0.01 , 0.01 ] , w\in[-0.01,0.01], w ∈ [ − 0.01 , 0.01 ] ,
直接 minimize:
R 2 f i n . R_2^{\rm fin}. R 2 fin .
25. Ten Independent Seeds
10 組 differential-evolution runs全部收斂到相同 basin。
最低:
R 2 f i n ≈ 0.106077357337. \boxed{
R_2^{\rm fin}
\approx
0.106077357337.
} R 2 fin ≈ 0.106077357337.
26. Approximate Diagnostic Minimizer
ρ ≈ 1.3984 × 10 − 4 , \boxed{
\rho
\approx
1.3984\times10^{-4},
} ρ ≈ 1.3984 × 1 0 − 4 ,
u ≈ 6 , \boxed{
u
\approx
6,
} u ≈ 6 ,
v ≈ − 0.15 , \boxed{
v
\approx
-0.15,
} v ≈ − 0.15 ,
w ≈ − 0.00436. \boxed{
w
\approx
-0.00436.
} w ≈ − 0.00436.
27. Stability Across Runs
10 runs 的 minima皆約:
0.10607735 ∼ 0.10607743. 0.10607735
\sim
0.10607743. 0.10607735 ∼ 0.10607743.
這表示 counter-search basin非常穩定。
28. It Is Not Near the Critical Cone
該位置:
Φ 1 ≈ 0.00982. \boxed{
\Phi_1
\approx
0.00982.
} Φ 1 ≈ 0.00982.
所以即使:
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
在那裡最弱,
total theorem margin仍非常大。
29. Sobol Counter-Search
另用:
32,768 \boxed{
32{,}768
} 32 , 768
個 scrambled Sobol points。
最低:
R 2 f i n ≈ 0.1064178425. \boxed{
R_2^{\rm fin}
\approx
0.1064178425.
} R 2 fin ≈ 0.1064178425.
30. Sobol Percentiles
diagnostic distribution大致:
minimum:
0.10642
1%:
~0.11275
5%:
~0.12044
median:
~0.26826
95%:
~0.41770
整個 sampled distribution遠高於:
0.1 0.1 0.1
除了最弱 outer basin仍保留約:
0.006 0.006 0.006
margin。
31. Numerical Status
GLOBAL R2fin COUNTER-SEARCH:
NO VALUE <= 0.1 FOUND
STATUS:
STRONG NUMERICAL DIAGNOSTIC
INTERVAL LOWER:
NOT YET PROVED
32. Direct Total-Ratio Counter-Search
另 minimize:
Q f i n = A − A 0 ρ 2 . Q_{\rm fin}
=
\frac{
A-A_0
}{
\rho^2
}. Q fin = ρ 2 A − A 0 .
得到最低約:
0.22555882899. \boxed{
0.22555882899.
} 0.22555882899.
33. Approximate Total-Ratio Minimizer
ρ ≈ 1.3880 × 10 − 4 , \rho
\approx
1.3880\times10^{-4}, ρ ≈ 1.3880 × 1 0 − 4 ,
u ≈ 5.16226 , u
\approx
5.16226, u ≈ 5.16226 ,
v ≈ − 0.189210 , v
\approx
-0.189210, v ≈ − 0.189210 ,
w ≈ − 2.48 × 10 − 5 . w
\approx
-2.48\times10^{-5}. w ≈ − 2.48 × 1 0 − 5 .
34. This Matches the Known Moving Critical Branch
09G bridge diagnostic已經觀察到:
minimizing u u u 隨 ρ \rho ρ 小幅漂移;
v v v 仍靠近 v ⋆ v_\star v ⋆ ;
w = O ( ρ ) w=O(\rho) w = O ( ρ ) small negative;
quadratic ratio約 0.225 0.225 0.225 。
本文 4D counter-search得到同一結構。
35. At This Point
Φ 1 ≈ 7.88 × 10 − 6 , \boxed{
\Phi_1
\approx
7.88\times10^{-6},
} Φ 1 ≈ 7.88 × 1 0 − 6 ,
R 2 f i n ≈ 0.16880 , \boxed{
R_2^{\rm fin}
\approx
0.16880,
} R 2 fin ≈ 0.16880 ,
但:
Φ 1 ρ \frac{\Phi_1}{\rho} ρ Φ 1
仍提供額外約:
0.0568 0.0568 0.0568
的 quadratic-ratio contribution。
36. Two Different Worst Cases
這是本輪最重要的新結構:
Worst finite residual
位於:
u = 6 , v = − 0.15 , u=6,
\quad
v=-0.15, u = 6 , v = − 0.15 ,
即 first-order box外側。
Worst total quadratic ratio
位於:
( u , v , w ) ≈ ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) . (u,v,w)
\approx
(u_\star,v_\star,0). ( u , v , w ) ≈ ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) .
37. Therefore
weak residual region ≠ weak theorem region . \boxed{
\text{weak residual region}
\neq
\text{weak theorem region}.
} weak residual region = weak theorem region .
38. Risk Compensation
far region:
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
較低,
但:
Φ 1 \Phi_1 Φ 1
大。
critical region:
Φ 1 \Phi_1 Φ 1
小,
但:
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
大。
39. This Is Exactly What a Good Certificate Coordinate Should Reveal
raw area margin將兩種 mechanism全部乘回:
ρ , ρ 2 \rho,
\quad
\rho^2 ρ , ρ 2
後混成同一個:
10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9
scale。
renormalization則把它們分開。
40. DPDA-T — Translation-Convex Prototype
本文同時實作一條 source-backed geometric prototype。
固定:
ρ c . \rho_c. ρ c .
則 B5 orientation固定。
對:
( x 3 , y 3 , x 5 , y 5 ) (x_3,y_3,x_5,y_5) ( x 3 , y 3 , x 5 , y 5 )
的 linear translations,
convex-hull area沿任意 linear parameter path convex。
41. Convex Translation Function
定義:
f ρ c ( x 3 , y 3 , x 5 , y 5 ) . f_{\rho_c}
(
x_3,y_3,x_5,y_5
). f ρ c ( x 3 , y 3 , x 5 , y 5 ) .
取 center:
t c . t_c. t c .
42. Subgradient Without Differentiating the Chart
對每一 translation coordinate:
e i , e_i, e i ,
計算左右 secants:
s i − = f ( t c ) − f ( t c − δ e i ) δ , s_i^-
=
\frac{
f(t_c)-f(t_c-\delta e_i)
}{
\delta
}, s i − = δ f ( t c ) − f ( t c − δ e i ) ,
s i + = f ( t c + δ e i ) − f ( t c ) δ . s_i^+
=
\frac{
f(t_c+\delta e_i)-f(t_c)
}{
\delta
}. s i + = δ f ( t c + δ e i ) − f ( t c ) .
convexity給:
s i − ≤ g i ≤ s i + \boxed{
s_i^-
\le
g_i
\le
s_i^+
} s i − ≤ g i ≤ s i +
對某個 center subgradient:
g . g. g .
43. Supporting Plane
因此:
f ( t ) ≥ f ( t c ) + g ⋅ ( t − t c ) . \boxed{
f(t)
\ge
f(t_c)
+
g\cdot(t-t_c).
} f ( t ) ≥ f ( t c ) + g ⋅ ( t − t c ) .
不需要知道:
support chart;
winner sequence;
transition roots。
44. Pull Back to B01
固定:
ρ c , \rho_c, ρ c ,
B01 translations仍由:
u , v , w u,v,w u , v , w
決定。
所以可以在 true dependency manifold上直接 minimize:
g ⋅ [ Ψ t r a n s ( ρ c , u , v , w ) − Ψ t r a n s ( ρ c , u c , v c , w c ) ] . g\cdot
\left[
\Psi_{\rm trans}
(
\rho_c,u,v,w
)
-
\Psi_{\rm trans}
(
\rho_c,u_c,v_c,w_c
)
\right]. g ⋅ [ Ψ trans ( ρ c , u , v , w ) − Ψ trans ( ρ c , u c , v c , w c ) ] .
45. u u u Dependency Is Preserved
B 3 B_3 B 3 :
x 3 = x 3 , 0 − s cos ( ρ c u ) , x_3
=
x_{3,0}
-
s\cos(\rho_cu), x 3 = x 3 , 0 − s cos ( ρ c u ) ,
y 3 = s sin ( ρ c u ) . y_3
=
s\sin(\rho_cu). y 3 = s sin ( ρ c u ) .
tangent functional是:
g 3 x x 3 ( u ) + g 3 y y 3 ( u ) , g_{3x}x_3(u)
+
g_{3y}y_3(u), g 3 x x 3 ( u ) + g 3 y y 3 ( u ) ,
可直接在:
u ∈ I u u\in I_u u ∈ I u
上一維 minimize。
沒有把:
x 3 , y 3 x_3,
y_3 x 3 , y 3
獨立化。
46. v , w v,w v , w Dependency
固定 ρ c \rho_c ρ c :
x 5 = x 5 , s + ρ c w , x_5
=
x_{5,s}
+
\rho_cw, x 5 = x 5 , s + ρ c w ,
y 5 = ρ c v . y_5
=
\rho_cv. y 5 = ρ c v .
所以 tangent lower對:
v , w v,w v , w
直接線性。
47. First Genuine Leaf DPDA-T Result
用 same research area-error contract,
DPDA-T 得到:
m D P D A − T ≈ 1.13 × 10 − 9 > 0. \boxed{
m_{\rm DPDA-T}
\approx
1.13\times10^{-9}
>
0.
} m DPDA − T ≈ 1.13 × 1 0 − 9 > 0.
所以 first genuine leaf能被:
兩條 route獨立地 research-pass。
48. This Is a Good Positive Control
它證明 dependency-preserving translation convexity不是只有概念。
49. Why DPDA-T Does Not Solve the Current Hard Core
真正 cell還有:
ρ ∈ I ρ . \rho
\in
I_\rho. ρ ∈ I ρ .
當:
ρ \rho ρ
改變時:
B5 rotates;
B 3 B_3 B 3 angular translation changes;
x 5 , y 5 x_5,y_5 x 5 , y 5 scaling changes。
50. If ρ \rho ρ Is Still Controlled by Generic Hausdorff
目前 second- ρ \rho ρ hard cells 的:
h ρ h_\rho h ρ
雖已很小,
但 B5 rotational Hausdorff term仍產生:
∼ 10 − 8 \sim10^{-8} ∼ 1 0 − 8
shape displacement,
對 area轉成:
∼ 7 × 10 − 8 \boxed{
\sim7\times10^{-8}
} ∼ 7 × 1 0 − 8
guard。
51. Therefore
典型 hard cell DPDA-T:
translation tangent:
improved dramatically
rho guard:
still dominates
final:
FAIL / UNRESOLVED
52. Main Diagnosis
the last generic-continuity bottleneck is ρ . \boxed{
\text{the last generic-continuity bottleneck is }\rho.
} the last generic-continuity bottleneck is ρ .
53. And 09E Already Gives the Right ρ \rho ρ Coordinate
因為:
ρ \rho ρ
不是 arbitrary perturbation。
其 leading theorem effect已被:
ρ Φ 1 ( u , v , w ) \boxed{
\rho\Phi_1(u,v,w)
} ρ Φ 1 ( u , v , w )
解析計算。
54. DPDA- Φ 1 \Phi_1 Φ 1
因此主 route改成:
exact area − ρ Φ 1 \boxed{
\text{exact area}
-
\rho\Phi_1
} exact area − ρ Φ 1
再除:
ρ 2 . \rho^2. ρ 2 .
55. New Compiler State
對 cell:
L = I ρ × I u × I v × I w , L
=
I_\rho
\times
I_u
\times
I_v
\times
I_w, L = I ρ × I u × I v × I w ,
輸出:
phi1_lower
R2fin_lower
target_coefficient
renormalized_margin
status
56. Φ 1 \Phi_1 Φ 1 Lower Is Easy
因:
E T , E L , E R E_T,E_L,E_R E T , E L , E R
全部 affine in:
u , v , w , u,v,w, u , v , w ,
而:
Φ 1 = γ w w + 1 2 ( ∣ E T ∣ + ∣ E L ∣ + ∣ E R ∣ ) \Phi_1
=
\gamma_ww
+
\frac12
(
|E_T|+|E_L|+|E_R|
) Φ 1 = γ w w + 2 1 ( ∣ E T ∣ + ∣ E L ∣ + ∣ E R ∣ )
是 convex piecewise-linear function。
57. Exact LP Form
引入:
t T , t L , t R ≥ 0. t_T,t_L,t_R\ge0. t T , t L , t R ≥ 0.
minimize:
γ w w + 1 2 ( t T + t L + t R ) \boxed{
\gamma_ww
+
\frac12
(
t_T+t_L+t_R
)
} γ w w + 2 1 ( t T + t L + t R )
subject to:
t T ≥ E T , t T ≥ − E T , t_T\ge E_T,
\qquad
t_T\ge-E_T, t T ≥ E T , t T ≥ − E T ,
t L ≥ E L , t L ≥ − E L , t_L\ge E_L,
\qquad
t_L\ge-E_L, t L ≥ E L , t L ≥ − E L ,
t R ≥ E R , t R ≥ − E R , t_R\ge E_R,
\qquad
t_R\ge-E_R, t R ≥ E R , t R ≥ − E R ,
以及:
( u , v , w ) ∈ I u × I v × I w . (u,v,w)\in I_u\times I_v\times I_w. ( u , v , w ) ∈ I u × I v × I w .
58. Therefore
每個 cell 的:
Φ 1 ‾ ( L ) \boxed{
\underline{\Phi_1}(L)
} Φ 1 ( L )
可以由一個極小 LP直接給出。
這不是 sampling。
59. Genuine Leaf LP Result
first genuine leaf:
Φ 1 ‾ ≈ 5.63 × 10 − 6 > 0. \boxed{
\underline{\Phi_1}
\approx
5.63\times10^{-6}
>
0.
} Φ 1 ≈ 5.63 × 1 0 − 6 > 0.
60. Critical-Containing Hard Cell
若一個 cell包含:
( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) , (u_\star,v_\star,0), ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) ,
則 LP正確回:
Φ 1 ‾ = 0. \boxed{
\underline{\Phi_1}=0.
} Φ 1 = 0.
這些 cells自然被路由到 second-order / residual certificate。
61. The Hard Part Is Now Only R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
不是:
chart enumeration;
first-order sign handling;
translation dependency;
raw 10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9 area margin。
而是:
R 2 f i n ‾ ( L ) . \boxed{
\underline{R_2^{\rm fin}}(L).
} R 2 fin ( L ) .
62. Global Numerical Diagnostic Margin
目前:
R 2 , min f i n , d i a g − 0.1 ≈ 0.00607736. \boxed{
R_{2,\min}^{\rm fin,diag}
-
0.1
\approx
0.00607736.
} R 2 , m i n fin , diag − 0.1 ≈ 0.00607736.
63. Compare Scales
raw genuine-leaf margin:
∼ 10 − 9 . \sim10^{-9}. ∼ 1 0 − 9 .
renormalized global diagnostic margin:
∼ 6 × 10 − 3 . \boxed{
\sim6\times10^{-3}.
} ∼ 6 × 1 0 − 3 .
condition number改善約:
10 6 \boxed{
10^6
} 1 0 6
量級。
這只是 scale comparison,
不是正式 numerical condition number theorem。
64. Why This May Change the Entire B01 Closure
如果能把:
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
做成 interval compiler,
很可能不再需要:
millions of tiny HSL leaves . \boxed{
\text{millions of tiny HSL leaves}.
} millions of tiny HSL leaves .
65. One-Shot B01 Boundary Theorem Candidate
Hypotheses
09E first-order formula valid on full B01 first-order box;
Φ 1 ≥ 0 \Phi_1\ge0 Φ 1 ≥ 0 ;
outward interval compiler proves:R 2 f i n ≥ 0.1. R_2^{\rm fin}\ge0.1. R 2 fin ≥ 0.1.
Conclusion
A ( s ; ρ , u , v , w ) ≥ A 0 + 0.1 ρ 2 \boxed{
A(s;\rho,u,v,w)
\ge
A_0+0.1\rho^2
} A ( s ; ρ , u , v , w ) ≥ A 0 + 0.1 ρ 2
on full B01 boundary box。
66. Then 09I Radial Lift
09I 已證:
A ( r ; ρ , u , v , w ) ≥ A ( s ; ρ , u , v , w ) A(r;\rho,u,v,w)
\ge
A(s;\rho,u,v,w) A ( r ; ρ , u , v , w ) ≥ A ( s ; ρ , u , v , w )
on B01 declared radial domain。
所以:
Boundary Renormalized Closure + Radial Lift ⇒ B01 Parent Closure . \boxed{
\text{Boundary Renormalized Closure}
+
\text{Radial Lift}
\Rightarrow
\text{B01 Parent Closure}.
} Boundary Renormalized Closure + Radial Lift ⇒ B01 Parent Closure .
67. This Would Supersede the Remaining HSL Grind
HSL仍保留作:
positive control;
independent secondary verification;
fallback near interval compiler failures。
但不必成為 primary 100% cover route。
68. A Second, More Conservative Route
即使:
R 2 f i n ≥ 0.1 R_2^{\rm fin}\ge0.1 R 2 fin ≥ 0.1
難以直接 globally intervalize,
仍可做 two-region proof。
69. Off-Critical Region
若只取得很粗:
R 2 f i n ≥ − B , R_2^{\rm fin}\ge-B, R 2 fin ≥ − B ,
則 target margin lower:
ρ Φ 1 ‾ − ρ 2 ( B + 0.1 ) . \rho\underline{\Phi_1}
-
\rho^2(B+0.1). ρ Φ 1 − ρ 2 ( B + 0.1 ) .
70. Sufficient Off-Critical Condition
若:
Φ 1 ‾ ≥ ρ + ( B + 0.1 ) , \boxed{
\underline{\Phi_1}
\ge
\rho_+(B+0.1),
} Φ 1 ≥ ρ + ( B + 0.1 ) ,
則 cell直接 safe。
71. First-Order Coercivity Makes This Powerful
Monte-Carlo volume routing diagnostic顯示:
若只知道:
R 2 f i n ≥ − 1 , R_2^{\rm fin}\ge-1, R 2 fin ≥ − 1 ,
則 sufficient threshold約:
Φ 1 ≥ 1.54 × 10 − 4 . \Phi_1
\ge
1.54\times10^{-4}. Φ 1 ≥ 1.54 × 1 0 − 4 .
full ( u , v , w ) (u,v,w) ( u , v , w ) box中約:
99.86 % \boxed{
99.86\%
} 99.86%
volume diagnostic滿足這個 threshold。
72. Even a Very Crude B = 10 B=10 B = 10
threshold:
Φ 1 ≥ 1.414 × 10 − 3 . \Phi_1
\ge
1.414\times10^{-3}. Φ 1 ≥ 1.414 × 1 0 − 3 .
仍有約:
89.7 % \boxed{
89.7\%
} 89.7%
full first-order box volume diagnostic在這個範圍之外。
這些是 routing estimates,
不是 certificate fractions。
73. Meaning
只要得到一個很粗但 rigorous finite residual lower:
R 2 f i n ≥ − B , R_2^{\rm fin}\ge-B, R 2 fin ≥ − B ,
就可以靠 exact LP:
Φ 1 ‾ \underline{\Phi_1} Φ 1
把大部分 off-critical region直接排掉。
74. Critical Cone
真正需要 strong second-order compiler的只剩:
Φ 1 ‾ < ρ + ( B + 0.1 ) . \boxed{
\underline{\Phi_1}
<
\rho_+(B+0.1).
} Φ 1 < ρ + ( B + 0.1 ) .
75. This Matches 09E’s Own Prediction
09E 已指出:
fixed first-order distance outside C 1 \mathcal C_1 C 1 時,positive O ( ρ ) O(\rho) O ( ρ ) cost dominates O ( ρ 2 ) O(\rho^2) O ( ρ 2 ) effects;真正需要 09C/09D second-order analysis的只有 shrinking neighborhood of C 1 \mathcal C_1 C 1 。
MCC-OE-11 將這句話變成 executable routing rule。
76. Critical-Cone Route
對 critical cone,
直接接:
09H canonical scalar intervals;
09D robust second-order lower;
local finite remainder;
existing HSL positive leaves。
77. Certificate Atlas v0.5
CR-01 — Canonical Analytic
first-order / second-order structured critical route。
CR-02 — Radial Lift
research closed。
CR-03 — HSL
explicit:
83.0642046752 % . 83.0642046752\%. 83.0642046752%.
CR-04A — Old AREF Reuse
B01:
0 % . 0\%. 0%.
CR-04B — Legacy 5D Erosion
materialized但 hard-core inefficient。
CR-04C-T — Translation Convex DPDA
prototype PASS on genuine leaf,
ρ \rho ρ generic guard remains blocker。
CR-04C- Φ \Phi Φ — Renormalized Direct Area
Phi1:
ANALYTIC
R2fin:
GLOBAL COUNTER-SEARCH POSITIVE
INTERVAL LOWER OPEN
STATUS:
NEXT PRIMARY ROUTE
78. Current Official Coverage
沒有 interval-certify:
R 2 f i n ≥ 0.1 R_2^{\rm fin}\ge0.1 R 2 fin ≥ 0.1
之前,
不能把 diagnostic直接加進 certificate atlas。
因此:
f o f f i c i a l = 83.0642046752 % . \boxed{
f_{\rm official}
=
83.0642046752\%.
} f official = 83.0642046752%.
79. But Closure Currency Has Changed
過去 blocker:
16.94 % HSL-uncovered volume . \boxed{
16.94\%\text{ HSL-uncovered volume}.
} 16.94% HSL-uncovered volume .
現在更高價值的 blocker:
inf R 2 f i n ≥ ? 0.1. \boxed{
\inf R_2^{\rm fin}
\overset{?}{\ge}
0.1.
} inf R 2 fin ≥ ? 0.1.
80. Proposed Interval Compiler
下一階段可優先做:
Route A — Full Renormalized Interval
直接 intervalize:
R 2 f i n . R_2^{\rm fin}. R 2 fin .
Route B — Two-Region
coarse residual lower + exact Φ 1 \Phi_1 Φ 1 LP on outer cone;
09D/09H second-order certificate on critical cone。
81. Why Route B May Be Easier
outer region不需要 sharp second-order coefficient。
critical cone體積非常小,
且已有 09D / 09H structure。
82. Finite Residual Counterexample Search as a Permanent Probe
即使之後證明完成,
保留:
P R 2 f i n \boxed{
P_{R_2^{\rm fin}}
} P R 2 fin
作 adversarial probe。
83. Threat Condition
R 2 f i n ≤ 0.1 \boxed{
R_2^{\rm fin}
\le0.1
} R 2 fin ≤ 0.1
就是一個非常乾淨的 reverse threat region。
84. Generator Objective
未來 3D / Worm / observer perturbation若能投回同一 numerical layer,
可直接 maximize:
0.1 − R 2 f i n . \boxed{
0.1-R_2^{\rm fin}.
} 0.1 − R 2 fin .
而不是只找 strange geometry。
85. This Reconnects to the Original Idea
整條 MCC-OE 就是從:
真正玩數字探針,以及反向探針。
開始。
現在:
R 2 f i n \boxed{
R_2^{\rm fin}
} R 2 fin
就是第一個非常成熟的「數字探針」。
86. Forward Probe
( ρ , u , v , w ) → R 2 f i n . \boxed{
(\rho,u,v,w)
\rightarrow
R_2^{\rm fin}.
} ( ρ , u , v , w ) → R 2 fin .
87. Reverse Probe
theorem failure要求:
R 2 f i n < 0.1 \boxed{
R_2^{\rm fin}<0.1
} R 2 fin < 0.1
如果:
Φ 1 = 0. \Phi_1=0. Φ 1 = 0.
更一般 failure condition:
ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 f i n − 0.1 ) < 0. \boxed{
\rho\Phi_1
+
\rho^2
(
R_2^{\rm fin}-0.1
)
<0.
} ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 fin − 0.1 ) < 0.
88. Threat Space
所以真正 adversarial numerical signature已經降成:
( Φ 1 , R 2 f i n , ρ ) . \boxed{
(
\Phi_1,
R_2^{\rm fin},
\rho
).
} ( Φ 1 , R 2 fin , ρ ) .
89. Three Numbers Instead of Millions of Charts
至少對 B01 lower-bound task而言,
這可能就是:
task-complete low-dimensional observable candidate . \boxed{
\text{task-complete low-dimensional observable candidate}.
} task-complete low-dimensional observable candidate .
仍需形式證明。
90. Task Sufficiency Candidate
定義:
z B 01 = ( ρ , Φ 1 , R 2 f i n ) . \boxed{
\mathbf z_{\rm B01}
=
(
\rho,
\Phi_1,
R_2^{\rm fin}
).
} z B01 = ( ρ , Φ 1 , R 2 fin ) .
因 exact identity:
A − A 0 − 0.1 ρ 2 = ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 f i n − 0.1 ) , A-A_0-0.1\rho^2
=
\rho\Phi_1
+
\rho^2
(
R_2^{\rm fin}-0.1
), A − A 0 − 0.1 ρ 2 = ρ Φ 1 + ρ 2 ( R 2 fin − 0.1 ) ,
theorem verdict確實 factor through:
z B 01 . \mathbf z_{\rm B01}. z B01 .
91. This Is an Exact Factorization
對 B01 boundary area task:
V a r e a = V ^ ( ρ , Φ 1 , R 2 f i n ) . \boxed{
V_{\rm area}
=
\widehat V
(
\rho,
\Phi_1,
R_2^{\rm fin}
).
} V area = V ( ρ , Φ 1 , R 2 fin ) .
這不是 conjecture。
它由 R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin 定義直接成立。
92. So Task Sufficiency Is Now Almost Trivial at This Layer
真正難處只剩:
how to certify the observable values over cells . \boxed{
\text{how to certify the observable values over cells}.
} how to certify the observable values over cells .
不是再問 observables是否足夠。
93. This Is a Major MCC-OE Milestone
MCC-OE-02 一直追:
Task Sufficiency \boxed{
\text{Task Sufficiency}
} Task Sufficiency
到了 B01 boundary lower-bound task,
現在得到一組 exact factorization observables:
( ρ , Φ 1 , R 2 f i n ) . \boxed{
(\rho,\Phi_1,R_2^{\rm fin}).
} ( ρ , Φ 1 , R 2 fin ) .
94. The Price
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin 本身仍包含 exact finite area。
所以這不是 computational free lunch。
但它把:
theorem semantics;
first-order geometry;
finite residual;
完全分層。
95. Next Primary Node
因此下一篇不應再做 HSL coverage round。
應做:
MCC-OE-12 — Outward Interval Compiler for R 2 f i n . \boxed{
\textbf{MCC-OE-12 — Outward Interval Compiler for }R_2^{\rm fin}.
} MCC-OE-12 — Outward Interval Compiler for R 2 fin .
96. MCC-OE-12 Target A
用:
Φ 1 \Phi_1 Φ 1
analytic subtraction改善 interval conditioning。
97. Target B
先對:
R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin
minimum diagnostic basin:
u ≈ 6 , v ≈ − 0.15 u\approx6,
\quad
v\approx-0.15 u ≈ 6 , v ≈ − 0.15
做 local interval enclosure。
98. Target C
同時對 critical cone:
( u , v , w ) ≈ ( u ⋆ , v ⋆ , 0 ) (u,v,w)
\approx
(u_\star,v_\star,0) ( u , v , w ) ≈ ( u ⋆ , v ⋆ , 0 )
接 09H / 09D scalar route。
99. Target D
決定:
R 2 f i n ≥ 0.1 R_2^{\rm fin}\ge0.1 R 2 fin ≥ 0.1
能否 one-shot certify full B01。
100. If Not
建立:
Outer First-Order Cone + Critical Second-Order Cone . \boxed{
\text{Outer First-Order Cone}
+
\text{Critical Second-Order Cone}.
} Outer First-Order Cone + Critical Second-Order Cone .
101. Current Dashboard
B01 OFFICIAL HSL COVER:
83.0642046752%
B01 HSL RESIDUAL:
16.9357953248%
PHI1:
ANALYTICALLY NONNEGATIVE
UNIQUE ZERO
FIRST GENUINE LEAF:
Phi1 ~ 5.675e-6
R2fin ~ 0.168718
total quadratic ratio ~ 0.225467
GLOBAL R2fin DIFFERENTIAL-EVOLUTION DIAGNOSTIC:
min ~ 0.1060773573
GLOBAL R2fin SOBOL 32768:
min ~ 0.1064178425
R2fin <= 0.1 FOUND:
NO
GLOBAL TOTAL QUADRATIC-RATIO DIAGNOSTIC:
min ~ 0.2255588290
DPDA-T:
GENUINE LEAF PASS
RHO GUARD LIMITS HARD CORE
DPDA-PHI:
NEXT PRIMARY ROUTE
INTERVAL R2fin LOWER:
OPEN
COUNTEREXAMPLE:
NONE
102. 結論
MCC-OE-11 是目前這條新玩法中最重要的一次 reparameterization。
我們原本盯著:
A − A 0 − 0.1 ρ 2 \boxed{
A-A_0-0.1\rho^2
} A − A 0 − 0.1 ρ 2
看。
在:
ρ ∼ 10 − 4 \rho\sim10^{-4} ρ ∼ 1 0 − 4
時,它自然只有:
10 − 9 10^{-9} 1 0 − 9
尺度。
所以 certificate runtime看起來像在懸崖邊工作。
但 09E 已經告訴我們:
A − A 0 \boxed{
A-A_0
} A − A 0
裡面其實有一個完全已知的:
ρ Φ 1 \boxed{
\rho\Phi_1
} ρ Φ 1
first-order structure。
把它抽掉後,
真正剩下的 finite residual:
R 2 f i n \boxed{
R_2^{\rm fin}
} R 2 fin
回到正常 coefficient scale。
第一 genuine leaf:
R 2 f i n ≈ 0.1687. R_2^{\rm fin}
\approx0.1687. R 2 fin ≈ 0.1687.
全 B01 counter-search目前最弱:
R 2 f i n ≈ 0.10608. R_2^{\rm fin}
\approx0.10608. R 2 fin ≈ 0.10608.
而 target只要:
0.1. 0.1. 0.1.
所以我們現在第一次可以非常具體地說:
B01 的 hard core 很可能不是 area margin hard, 而是 certificate coordinate hard。 \boxed{
\textbf{B01 的 hard core 很可能不是 area margin hard,
而是 certificate coordinate hard。}
} B01 的 hard core 很可能不是 area margin hard , 而是 certificate coordinate hard 。
HSL 使用 raw area coordinate,
所以必須用 millions of tiny boxes去追:
10 − 9 . 10^{-9}. 1 0 − 9 .
renormalized DPDA使用:
( Φ 1 , R 2 f i n ) , (
\Phi_1,
R_2^{\rm fin}
), ( Φ 1 , R 2 fin ) ,
所以它看到的是:
10 − 3 ∼ 10 − 1 10^{-3}
\sim
10^{-1} 1 0 − 3 ∼ 1 0 − 1
級的 theorem structure。
更重要的是,
這三個 observables:
( ρ , Φ 1 , R 2 f i n ) \boxed{
(
\rho,
\Phi_1,
R_2^{\rm fin}
)
} ( ρ , Φ 1 , R 2 fin )
已經對 B01 boundary target形成 exact verdict factorization。
所以 MCC-OE 最早追問的:
哪一組有測量 observables 對 theorem 是 task-sufficient?
在 B01 這裡第一次得到了一個極乾淨的答案。
現在真正 remaining question只剩:
能不能把 R 2 f i n ≥ 0.1 從 counter-search 升成 outward certificate? \boxed{
\textbf{能不能把 }
R_2^{\rm fin}
\ge0.1
\textbf{ 從 counter-search 升成 outward certificate?}
} 能不能把 R 2 fin ≥ 0.1 從 counter-search 升成 outward certificate ?
如果答案是可以,
那 B01 不需要再從:
83 % 83\% 83%
慢慢磨到:
84 % , 85 % , … , 100 % . 84\%,85\%,\ldots,100\%. 84% , 85% , … , 100%.
它可能直接:
83 % → 100 % . \boxed{
83\%
\rightarrow
100\%.
} 83% → 100%.
再接 09I radial lift。
這就是下一輪真正值得玩的地方。
Canonical Source Declaration
本檔為 MCC-OE-11-v0.1 的 UTF-8 Markdown canonical source。
本文 source-backed inputs:
LESR Paper 09E full first-order formula與 Φ 1 ≥ 0 \Phi_1\ge0 Φ 1 ≥ 0 reduction;
LESR Paper 09E unique first-order zero;
LESR Paper 09D / 09H second-order scalar architecture;
LESR Paper 09G sampling-free exact-envelope evaluator;
LESR Paper 09I B01 parameter domain與 radial lift;
Cycle-13/15 linear-parameter convexity route。
本文新增定義:
finite first-order-renormalized residual:
$$
R_2^{\rm fin}
\frac{
A-A_0-\rho\Phi_1
}{
\rho^2
};
$$
exact target factorization;
DPDA-T;
DPDA- Φ 1 \Phi_1 Φ 1 ;
B01 task-sufficient observable candidate:( ρ , Φ 1 , R 2 f i n ) . (\rho,\Phi_1,R_2^{\rm fin}). ( ρ , Φ 1 , R 2 fin ) .
本文新增計算:
first genuine leaf Φ 1 \Phi_1 Φ 1 ;
first genuine leaf R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin ;
32,768-point Sobol residual counter-search;
10-seed differential-evolution global R 2 f i n R_2^{\rm fin} R 2 fin counter-search;
full finite quadratic-ratio counter-search;
DPDA-T genuine-leaf positive-control calculation;
coarse-residual / first-order-coercivity routing sensitivity diagnostics。
本文嚴格不宣稱:
R 2 f i n ≥ 0.1 R_2^{\rm fin}\ge0.1 R 2 fin ≥ 0.1 已 interval-certified;
differential evolution找到 mathematically global minimum;
Sobol sampling是 proof;
DPDA-T 已 publication-audited;
83.0642046752% official coverage已增加;
B01 boundary已 closed;
B01 parent已 closed;
global Lebesgue已解。
下一輪建議進入:
MCC-OE-12 — Outward Interval Compiler for the Finite Renormalized Residual R2fin.
===END===