進位制塔樓與全域運算關係幾何（第八篇）

進位觀察投影的假合流、精確結果置中、跨演算法配對負載與可驗證資訊恢復

英文題名： Radix Towers and Global Operational Relation Geometry VIII: False Confluence under Radix Projection, Exact-Result Centering, Cross-Algorithm Collision Load, and Verifiable Information Recovery
版本： v0.1（精確有限枚舉／證明／負對照）
日期： 2026-11-05
研究系列： EveMissLab／進位制塔樓與全域運算關係幾何
構想來源： Neo.K 提出的全域運算關係、作用與反向約束耦合、進位制視角轉移及塔樓置中觀察
形式化與驗證： AI 輔助協作
承接： 系列第一至第七篇；尤其第七篇的五種兩步算術模板、精確入射與 1,547 個跨模板強合流點
程式與資料： verify_paper08.py、make_figures.py、paper08_stats.json、完整 CSV、PNG/SVG 與 SHA-256 驗證清單
Canonical source： UTF-8 Markdown；數學原始碼僅使用 $...$ 和 $$...$$
證據界線： 本篇討論有限整數域內的形式運算與觀察投影，不宣稱普遍實數軌跡定理、物理因果律或已發現新的基本代數定律。

作者： Neo.K 提出的全域運算關係、作用與反向約束耦合、進位制視角轉移及塔樓置中觀察
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司

摘要

數值塔樓將整數按進位數量級排列，可以把乘法、加法、減法、除法及其中間運算狀態顯示為跨層關係線。此一可視化方法具有研究價值，但它也帶來新的認識論問題：當兩條關係在塔樓同一格交會，究竟表示它們共享同一個精確中間數值，還是只因不同數值在粗粒度投影下被合併？

本文承接第七篇的固定有序兩步語法：先加後乘（AM）、先乘後加（MA）、先乘後減（MS）、連續兩次乘法（MM）、先乘後精確除法（MD），固定結果集合 $S_{1000}=\{1,\ldots,1000\}$ ，三個有序輸入各在 $\{2,\ldots,40\}$ ，但中間整數得暫時超出上限。完整重新枚舉得到 161,582 條有效運算歷史、40,111 個帶模板標記的精確入射、38,506 個互異的中間值—結果位置，以及 1,547 個跨模板精確強合流位置。由於 58 個位置同時包含三種模板，精確的「位置—無序模板對」見證數不是 1,547，而是 1,663。

本文定義兩種不可混同的假合流指標：（一）粗格上的「模板對候選」是否缺少同一精確位置的見證；（二）粗格中的兩種模板若任意配對其不同精確數值位置，會產生多少偽裝成共享節點的配對，稱為投影碰撞負載。後者有精確非負公式，並且在進位前綴逐步精細化時必然不增加。

十進位僅保留 $(\ell_{10}(m),\ell_{10}(z))$ 時，38,506 個數值位置被壓成 14 個粗格；產生 38 個粗格—模板對候選，其中 23 個沒有精確合流見證，投影碰撞負載達 225,949,068。如果固定精確結果 $z$ 為觀察中心，僅將中間值按樓層分組，碰撞負載降為 321,550，約縮小 702.69 倍。如果在十進位保留每個數值最前面的三位有效數字，該固定資料集的模板對假合流消失；然而仍有不同精確位置被投射到同一格，因此對本語法無假合流不等於完全恢復全部數值資訊。

一個可直接檢查的例子是 $29\times30+21=891$ 與 $25\times36-9=891$ ：兩條路徑的中間值分別為 870 與 900，均與結果 891 位於十進位三位數樓層。若僅在樓層格中畫線，它們看似中途合流；但精確中間值不同，第一步與第二步作用標籤也不同。相反地， $m=27,z=891$ 的 AM 與 MM 來源才具有第七篇定義的真正強合流。

本篇結論是：進位塔樓既是關係的顯影器，也是資訊壓縮器。使用者的置中視角必須與原始精確數值及運算歷史相連，才能區分被發現的關係與被表示方式製造的關係。

關鍵詞： 進位塔樓、全域運算關係幾何、假合流、觀察投影、資訊損失、同結果置中、跨模板入射、精確見證、碰撞負載、表示不變量。

1. 研究起點：圖式顯現與觀察失真

1.1 為什麼第七篇之後必須研究「假合流」

系列原始例子不是孤立的 $9\times99$ ，而是 $n\times99$ 與 $9\times(11n)$ 這兩種運算路徑；在更廣義的塔樓中，類似關係不只來自乘法，也可能來自加減補償、精確除法與複合演算法。第七篇已建立：兩條歷史可以僅有相同結果，也可以同時有相同中間數值與結果。後者較能作為「共享運算狀態」的嚴格檢驗。

但是，數量級樓層函數 $\ell_q$ 不是一對一的。即使兩個整數不同，它們也可能位於同一樓層。當運算線被繪在粗粒度塔樓上，看見的「共用格子」因而可能有兩種來源：

同一精確運算位置的不同模板來源，在該格中真正合流；
不同精確運算位置被投射到相同格子，使不同模板看似相遇。

第二種就是本篇的投影假合流。它不是演算法錯誤，也不代表整數等式是假的；問題在於用投影格子的相等取代了原始數值的相等。

1.2 本文要判定什麼

本篇提出並回答四個有界問題：

進位樓層投影會製造多少無精確見證的跨模板候選？
若把結果 $z$ 固定為置中錨點，是否能定量降低不同中間歷史的混淆？
隨數位前綴增加，假合流的哪一種計數會單調減少？哪一種未必？
何種資訊保留條件足以讓塔樓圖上的共享節點可返回精確的算術事件？

本文不研究無限長的任意代數重寫，不把有限兩步語法當作「全部代數」，也不把數學上的算術逆向約束視作物理時間因果。

2. 精確運算世界：沿用第七篇的完整樣本

2.1 數值域與輸入域

固定：

S_N=\{1,2,\ldots,N\},\qquad N=1000,

A_K=\{2,3,\ldots,K\},\qquad K=40.

每條兩步歷史包含三個有序輸入 $a,b,c\in A_K$ 、中間值 $m\in\mathbb Z_{>0}$ 和最終值 $z\in S_N$ 。中間值可以大於 1000，但必須保留其精確整數值。

2.2 五種受限演算法模板

\begin{aligned} \mathrm{AM}:&\quad m=a+b,\quad z=mc;\\ \mathrm{MA}:&\quad m=ab,\quad z=m+c;\\ \mathrm{MS}:&\quad m=ab,\quad z=m-c;\\ \mathrm{MM}:&\quad m=ab,\quad z=mc;\\ \mathrm{MD}:&\quad m=ab,\quad z=m/c. \end{aligned}

只有最終值為正整數且 $1\le z\le1000$ 時才接受歷史；MD 必須精確整除，MS 結果必須為正。模板與三個輸入角色全部保留。

用一條有序六元組表示：

H=(F,a,b,c,m,z).

令 $\mathcal H$ 為全部合法歷史，令 $\mathcal I$ 為忽略演算法來源後得到的不同精確數值位置集合：

\mathcal I=\{(m,z):\exists H\in\mathcal H\}.

每個位置 $x=(m,z)$ 有一個模板標籤集合：

\mathcal F(x)=\{F:\exists H=(F,a,b,c,m,z)\in\mathcal H\}.

這裡只計模板是否出現，不把同一模板下不同 $a,b$ 的多條歷史直接當成不同模板。

2.3 四種不可交換的計數

直接三元組枚舉與獨立的第一步加法分拆／乘法因數入射分解逐一相符：

物件	精確數量
全部有序完整歷史 $	\mathcal H
帶模板標記的位置 $(F,m,z)$	40,111
不帶模板標記的位置 $	\mathcal I
至少兩個模板共享同一位置	1,547
至少三個模板共享同一位置	58
精確位置—模板對見證	1,663

最後一項與 1,547 的關係如下。每個恰有兩個模板的位置貢獻一個模板對；每個恰有三個模板的位置貢獻三個模板對。因此：

(1547-58)+3\times58=1663.

這個 1,663 將作為本篇各種粗化投影的精確比較基準；它不是 1,663 個互異中間位置，更不是 1,663 條完整演算法歷史。

3. 進位制與置中觀察的形式定義

3.1 樓層函數

對任意正整數 $n$ 與整數進位基底 $q\ge2$ ，令：

\ell_q(n)=\lfloor\log_q n\rfloor.

程式使用逐次整數除法實現，不以浮點數對數決定 $q$ 的整數冪邊界。完整的數值位置 $(m,z)$ 可以被粗化為：

\pi_{q,0}(m,z)=(\ell_q(m),\ell_q(z)).

顯示同一樓層，不代表兩個整數相等。例如十進位中 $870,891,900$ 的樓層全部為 2。

3.2 保留數位前綴的逐層精細化

定義正整數 $n$ 的 $q$ 進位位數：

d_q(n)=\ell_q(n)+1.

當 $r\ge1$ 時，保留數字最前面的 $r$ 位（不足 $r$ 位時全部保留）：

p_{q,r}(n)=\left(\ell_q(n),\left\lfloor\frac{n}{q^{\max(d_q(n)-r,0)}}\right\rfloor\right).

另定義 $p_{q,0}(n)=(\ell_q(n))$ ，其中括號表示一個欄位的鍵。對中間值與結果同時投影：

\pi_{q,r}(m,z)=(p_{q,r}(m),p_{q,r}(z)).

因為每個較長前綴可以唯一還原較短前綴，所以 $\pi_{q,r+1}$ 是 $\pi_{q,r}$ 的分割細化；但不一定已完全保留精確數值。

3.3 以精確結果為中心的錨定觀察

當使用者希望研究「所有路徑如何抵達同一結果 $z$ 」時，畫面上的置中不應只取決於像素對齊。本文另外定義精確結果錨定：

\pi^{(z)}_q(m,z)=(z,\ell_q(m)).

也就是先保留結果的精確身份，再將各中間值依樓層聚合。對照模式則為固定中間值：

\pi^{(m)}_q(m,z)=(m,\ell_q(z)).

兩者都比純樓層投影保留更多數值資訊，但都不保證能識別同一格內不同的另一端數值。若要完全重建兩步歷史，還須保存模板、運算元角色與原始運算事件。

3.4 不將圖面座標當成數學不變量

畫面中以 $z$ 為水平中心、左右排列作用與反向約束的線條，是使用者可選擇的閱讀布局。本文的 $\pi$ 則是明確指定會保留／遺失哪些數值欄位的資料投影。兩者互相支援，但不可混為一談。

4. 什麼是真正的合流，什麼只是粗格候選

4.1 精確的跨模板見證

對兩種不同模板 $F<G$ ，依固定模板排序，定義：

W_{F,G}=\{x\in\mathcal I:F\in\mathcal F(x),\ G\in\mathcal F(x)\}.

一個精確見證 $x=(m,z)$ 表示兩種模板都能產生同一個中間值與同一個結果。以標記集合及已知運算式，可回查每種模板的一條或多條完整歷史。

令：

W=\{(x,\{F,G\}):x\in W_{F,G}\},\qquad |W|=1663.

4.2 粗格上的候選與真見證

固定任意投影 $\pi$ ，設某格 $u$ 的模板聯集為：

U_\pi(u)=\bigcup_{x\in\mathcal I:\pi(x)=u}\mathcal F(x).

只要同一格出現 $F,G$ ，便可形成粗格候選：

C_\pi=\{(u,\{F,G\}):F<G,\ F,G\in U_\pi(u)\}.

但真正具有精確見證的粗格—模板對只有：

T_\pi=\{(\pi(x),\{F,G\}):(x,\{F,G\})\in W\}.

故假合流候選為：

Q_\pi=C_\pi\setminus T_\pi.

命題 4.1（投影不會漏掉被映射的精確模板對見證）。 對任何上述投影 $\pi$ ，有 $T_\pi\subseteq C_\pi$ 。

證明。 若某位置 $x$ 同時含 $F,G$ ，則投影後的格子 $\pi(x)$ 在模板聯集內同時含 $F,G$ ，故相應的粗格—模板對必是候選。證畢。

這裡的「不漏」僅指投影後模板對是否在某格有候選，不是保證能從粗格唯一恢復被合併的原始位置，也不是保證保留所有原始路徑的多重性。

4.3 為何不能只看假候選格數

對 $\pi_{q,r}$ 增加前綴位數時，一個粗格會裂成許多更小格子，原本只有一筆假候選的家族對，可能在多個子格各自形成假候選。因此 $|Q_{\pi_{q,r}}|$ 沒有必須逐步下降的定理。

我們需要另一個不因單純拆格而誤判的計量。

5. 投影碰撞負載：以不同精確位置的錯配來量化假連結

5.1 精確位置計數，不以歷史重複權重膨脹

對每個格子 $u$ 與模板 $F$ ，定義：

n_F(u)=\#\{x\in\mathcal I:\pi(x)=u,\ F\in\mathcal F(x)\}.

$n_F(u)$ 統計的是互異精確位置，不是該位置可能存在的數十條或數百條有序歷史。若一個位置有多條相同模板歷史，這裡只計一次。

對兩個不同模板 $F<G$ ，粗格內可配對的位置對數是：

\sum_u n_F(u)n_G(u).

其中正確共享同一精確位置的配對總數是 $|W_{F,G}|$ 。因此定義：

L_\pi=\sum_{F<G}\left[\sum_u n_F(u)n_G(u)-|W_{F,G}|\right].

$L_\pi$ 稱為投影碰撞負載。它計算的是：在同一粗格內，把不同模板的兩個不同精確位置錯誤當作同一共享狀態時，會產生多少跨模板位置配對。

注意：這不是實際存在的算術事件條數，也不是隨機觀察得到的錯誤樣本數。它是一個完整有限入射集合上、由指定粗化映射導出的組合計數。

為便於比較，另定義配對純度：

P_\pi=\frac{1663}{1663+L_\pi}.

此分數代表該投影允許的所有跨模板位置配對中，有多少比例是真正同一精確位置。它不是機器學習分類器的泛用 precision，也沒有任何自然界機率意涵。

5.2 定理 5.1：碰撞負載非負，精確表示為零

定理。 對任意投影 $\pi$ ，有 $L_\pi\ge0$ 。若 $\pi$ 在 $\mathcal I$ 上為單射，則 $L_\pi=0$ 。

證明。 每組同一精確位置的模板對必然投到同一粗格，因此包含在雙模板位置配對乘積和中。餘下的配對正是 $x\ne y$ 卻有 $\pi(x)=\pi(y)$ 的配對，數量不能為負。若 $\pi$ 為單射，則無不同位置落入同格，故全部餘項為零。證畢。

重要反向警告： $L_\pi=0$ 不一定推出 $\pi$ 在 $\mathcal I$ 上單射。投影仍可能合併同模板的位置，卻恰好不造成不同模板的錯配。第 7 節會給出實測案例。

5.3 定理 5.2：細化投影不會增加碰撞負載

定理。 若投影 $\pi'$ 比 $\pi$ 精細，即：

\pi(x) = \phi(\pi'(x))

對某個確定映射 $\phi$ 與所有 $x\in\mathcal I$ 成立，則：

L_{\pi'}\le L_\pi.

證明。 任取一組由不同精確位置 $x\ne y$ 形成的跨模板錯配。若它們在精細格子中相同，即 $\pi'(x)=\pi'(y)$ ，則套用 $\phi$ 後仍滿足 $\pi(x)=\pi(y)$ 。因此每一組在精細視圖中仍然混淆的位置配對，必然原本就在粗視圖中混淆。精細視圖的錯配集合是粗視圖錯配集合的子集，故計數不增加。證畢。

推論 5.2.1。 固定基底 $q$ 時，前綴長度 $r$ 增加， $L_{\pi_{q,r}}$ 必然不增加。

推論 5.2.2。 對固定 $q$ ，精確結果置中 $\pi_q^{(z)}$ 和精確中間值錨定 $\pi_q^{(m)}$ 都是純樓層 $\pi_{q,0}$ 的細化，因此其碰撞負載不大於純樓層模式。

推論 5.2.3。 配對純度 $P_\pi$ 隨細化不下降，因為分子固定且碰撞負載不增加。

5.4 為何假候選格數與碰撞負載可以反向變化

$|Q_\pi|$ 的計數單位是「某格、某模板對」； $L_\pi$ 的計數單位則是「不同精確數值位置所形成的錯配」。一個原有的大格可能承載數百萬組錯配，但只記為一個假候選；切成很多小格後，每格仍有少量錯配，假候選格數可能增加，錯配總量卻減少。

這種差別在下節的完整實驗中確實出現，因此只看圖上紅色假節點個數，不能正確判斷視角是否真正提高了辨識度。

6. 直接案例：891 的真合流與假合流

6.1 真合流：不同第一步，共同中間值 27

(2+25)\times33=27\times33=891,

(3\times9)\times33=27\times33=891.

兩條歷史分別屬 AM 與 MM，第一步不同，但精確中間值同為 27，最終結果同為 891。這是 $x=(27,891)$ 的精確強合流。另一個精確強合流位置為 $(33,891)$ 。

6.2 假合流：相同結果、相同十進位樓層，卻不是相同中間值

29\times30=870,\qquad870+21=891,

25\times36=900,\qquad900-9=891.

第一條屬 MA，第二條屬 MS。兩者精確中間值不同： $870\ne900$ 。然而：

\ell_{10}(870)=\ell_{10}(891)=\ell_{10}(900)=2.

因此它們在純十進位樓層投影下，都落在：

\pi_{10,0}(m,z)=(2,2).

於是「這一格既有 MA 又有 MS」是一個粗格—模板對候選，但不存在同一個精確位置讓 MA 與 MS 同時成立。

這個不可能性甚至能由符號方向直接證明：MA 必滿足 $z=m+c>m$ ，MS 必滿足 $z=m-c<m$ ；對同一個固定 $(m,z)$ ，兩式不能同時成立。粗格丟棄了這個嚴格大小關係，所以才會製造表面交會。

891 的同樓層假合流案例

圖 1。 精確數值保持兩條歷史分離；若只保留十進位樓層，則看不出 $870$ 與 $900$ 的差異。這不是 891 的新代數規律，而是同結果置中時必須避免的資訊混疊。

6.3 區分三種中心

在第 4 篇中， $m-c=z$ 的互補等式自然具有算術鏡射中心 $m/2$ ；在第 5 篇，固定乘積的兩因數具有對數中心 $\sqrt z$ ；本篇的「結果錨定中心」則是資料辨識中心 $z$ 。

三者不是同一個概念：

代數中心： 由等式及對合決定，改變排版仍存在。
數值錨定中心： 保留共同結果 $z$ 的精確身份，控制粗化時的資訊流失。
視覺畫面中心： 控制圖式易讀性，沒有直接的代數真值。

將它們分開，才能把「置中讓我看見更多關係」轉換為可驗證的命題。

7. 全域枚舉：進位粗化、錨定置中與前綴細化

7.1 十進位不同精度的完整結果

在相同的 38,506 個精確位置與 1,663 個模板對真見證上，保留十進位的不同前綴長度，得到：

十進位觀察鍵	已佔用格數	粗格模板對候選	具精確見證的格—模板對	假候選格—模板對	碰撞負載 $L_\pi$
僅數量級	14	38	15	23	225,949,068
前 1 位有效數字	504	279	248	31	14,630,733
前 2 位有效數字	10,032	1,725	1,638	87	20,135
前 3 位有效數字	38,399	1,663	1,663	0	0
前 4 位有效數字	38,506	1,663	1,663	0	0

第 4 欄不是原始的 1,663 個真見證總量，而是投影後去重的格—模板對數。例如在純數量級模式下，許多不同的精確見證被合併到同一格，所以僅剩 15 個互異的具見證格—模板對。

最值得注意的是：假候選格—模板對數為 23、31、87、0、0，先增加後歸零；但碰撞負載持續下降。 這是定理 5.2 的具體實例，不是矛盾，也不是程式數據錯誤。

十進位假交會格子數

圖 2。 單純按假交會格子數判定「視角品質」可能得出反直覺結果；正確解釋必須檢查計數單位。

7.2 結果置中究竟改善了多少

固定十進位，對相同樣本比較：

視圖	碰撞負載	精確跨模板見證
只有 $(\ell_{10}(m),\ell_{10}(z))$	225,949,068	1,663
固定 $z$ ，保留 $\ell_{10}(m)$	321,550	1,663
完整 $(m,z)$	0	1,663

因此精確結果錨定使本篇定義的錯配配對數下降約：

\frac{225949068}{321550}\approx702.69.

這不能解讀成「置中令計算快 703 倍」，也不能解讀成「多發現 703 倍的數學定理」。它只表示：在本篇明確定義的投影配對問題中，保留結果身份顯著降低了不同歷史被誤認為共用節點的組合數量。

7.3 不同進位制的樓層投影

仍使用完全相同的底層精確入射資料，僅更換基底：

進位基底 $q$	佔用的樓層對格數	假候選格—模板對數	樓層碰撞負載	固定精確 $z$ 後碰撞負載
2	77	19	58,437,790	201,526
3	37	40	78,075,554	236,829
5	23	26	105,552,613	276,097
8	14	23	123,037,856	295,686
10	14	23	225,949,068	321,550
12	9	21	202,995,866	332,861
16	9	21	158,074,202	339,701

這些跨基底的大小沒有必然單調性，因為每個進位基底會在不同數值處形成不同的樓層邊界。比如十進位的樓層數與八進位相同，不代表兩者對數值集合的分割相同。

不同進位制與前綴精度的碰撞負載

圖 3。 在各固定基底中，前綴增加使碰撞負載單調不增；不同基底彼此間的負載大小沒有簡單的一致排序。

7.4 多進位層級的聯合觀察不會自動恢復精確數值

定義七個基底的聯合樓層簽名：

J(m,z)=((\ell_q(m),\ell_q(z)))_{q\in\{2,3,5,8,10,12,16\}}.

此聯合投影在本次樣本上形成 438 個不同格子，碰撞負載為 30,349,753，仍不是精確值投影。這說明即使一次使用多種進位制，只要每種都僅保存樓層，仍可能保留大量無法分辨的精確數值位置。

7.5 「判定無假合流」不等於「數值已完整恢復」

十進位保留前三位有效數字時，跨模板投影碰撞負載已經為零；但只有 38,399 個投影格，而精確位置有 38,506 個，仍有不同位置被合併。

這不是矛盾：那些被合併的數值位置，沒有在本篇固定的五種模板之間造成跨模板錯配。若加入另一種演算法模板，先前不造成錯配的合併可能重新變得重要。

因此要分清：

對現有標記集合無假合流： $L_\pi=0$ ；
對全部原始數值可逆： $\pi$ 在 $\mathcal I$ 上為單射；
對完整歷史可逆： 還需要保留 $F,a,b,c$ 與歷史事件順序。

只要前綴位數至少涵蓋觀測到的最大整數位數，該數值投影當然會變成單射。對本文 $1\le z\le1000$ 、 $1\le m\le1600$ ，十進位保留四位即有此保證；但前三位在此固定資料上的假合流判定已為零，不等於所有未來語法亦可使用三位。

8. 形式化資訊保真與作用—反向約束的實驗界線

8.1 精確底層關係的表示不變量

設 $R_q$ 為正整數到標準 $q$ 進位字串的一一編碼。若底層歷史六元組仍保存精確數值，且每個編碼均能逆向還原數值，則：

H\longleftrightarrow R_q(H)

不會改變運算結果是否相等、不會改變歷史來源是否相同，也不會改變 $W_{F,G}$ 或 $|W|=1663$ 。

這是正確表示編碼的基本性質；不能把它當成額外發現的新物理守恆律。

相反地：

H\longmapsto\pi_{q,r}(m,z)

刻意丟失部分數值與模板資訊，因此不能預期所有精確關係仍可被唯一辨識。這是本篇研究的主題。

8.2 「作用—反作用耦合」的最低限度保真條件

若要在同一個結果附近觀察因數、逆運算、加減補償與多路徑共同狀態，至少需要保存：

每個數值節點的精確識別 $n$ ；
每條邊的運算標籤 $F$ ；
每條邊的有序運算元及中間輸出；
中間狀態在觀察範圍外時的精確數值，而非只用「外部」符號取代；
每個觀察基底和前綴精度；
畫面置中方式與資料壓縮方式的分離；
一個可由投影格子追溯回全部原始見證的反向查詢索引。

當這些資料存在時，圖式可以展示關係，還可以接受反例測試。當這些資料被丟棄時，即使視覺上有令人驚訝的對稱，也可能只是投影造成的偽結構。

8.3 不同的因果語義層必須分開

本文的演算法歷史具有執行依賴順序，例如先做 $a\times b$ 再做 $m+c$ 。算術方程也具有可反推的數值約束，例如固定 $z$ 與 $c$ 可求 $m=z-c$ 。兩者皆可形成有向關係圖，但不能據此斷言所有形式上的反向約束，就是物理世界中的反作用機制。

同樣地，兩組數值共有一個進位樓層，也不是它們具有同一個「底層資訊」。本篇指出的是：經由可逆編碼保存的精確算術關係可不依賴基底；經由非單射投影形成的格子重合，則可能只是觀察方式的產物。

8.4 應拒絕的三種推論

「兩條線在塔樓相交，所以中間數值一定相同」——錯；投影可能將不同數值合併。
「增加格子精度後假合流格子數一定減少」——錯；第 7.1 節的 $23\to31\to87$ 就是反例。
「一個視圖的碰撞負載為零，因此已完整恢復原始運算歷史」——錯；它只排除本文指定的跨模板位置錯配，不保證其他資訊完整。

9. 可重現性、獨立驗證與實作契約

9.1 兩種獨立計數路徑

驗證程式 verify_paper08.py 內包含：

逐條歷史枚舉： 枚舉全部 $39^3$ 個有序輸入候選及五種模板，保留所有合法六元組。
按第一步來源因式分解： 以 $a+b=m$ 的有序加法分拆計數與 $ab=m$ 的有序乘法來源計數，獨立構造每個 $(F,m,z)$ 的歷史多重性。

程式比較的是所有 40,111 個帶模板入射位置及其權重，不只是總數。其後才進行投影與碰撞計數。

9.2 逐項必要檢查

正式驗證至少檢查以下斷言：

161,582 條有序兩步歷史及第七篇的五模板計數一致；
40,111 個帶模板位置、38,506 個精確數值位置、1,547 個強合流位置；
1,663 個精確模板對見證及 58 個三模板位置；
891 的 MA 中間值 870、MS 中間值 900 確實是不同位置；
891 的兩個 AM/MM 精確強合流位置為 27 與 33；
十進位純樓層碰撞負載、精確結果錨定碰撞負載與前綴細化統計；
七個基底在前綴精細化下的碰撞負載單調不增加；
精確位置投影碰撞負載為零；
生成的 CSV、JSON 可以由原始完整歷史重新計算。

9.3 附屬資料與程式

正式 ZIP 中包含：

EveMissLab_Radix_Tower_Global_Operational_Geometry_08_v0.1.md：本文 UTF-8 原稿；
verify_paper08.py：不需外部套件的完整枚舉及驗證；
make_figures.py：使用 Matplotlib，從已生成 CSV 製作 PNG/SVG 圖；
paper08_all_histories.csv：全部 161,582 條有序兩步歷史；
paper08_labeled_incidence.csv：40,111 個帶模板的精確數值位置及見證；
paper08_projection_metrics.csv：各基底、前綴長度及錨定模式的完整統計；
paper08_891_incidence.csv：891 個案的各個精確中間值及代表歷史；
paper08_stats.json：可機讀的主要結論及檢驗斷言摘要；
figures/：三張圖及對應向量 SVG；
SHA256_MANIFEST.json、validation_report.json：發行驗證與內容雜湊。

在原始碼所在目錄執行：

python verify_paper08.py
python make_figures.py

第一行只需要 Python 標準函式庫；第二行需要 Matplotlib。本文全部正式數據由第一行的整數運算得出，圖形只用於閱讀與呈現。

10. 結論：真正的關係不是畫面上的重疊

本篇在同一組精確兩步算術資料上，將「塔樓看見的運算交會」分解成三個不同問題：原始歷史是否共享同一數值狀態、投影是否把不同狀態合併，以及置中是否保留了足夠的精確錨點以供反向查驗。

第一，進位塔樓的粗格交會不等於真正的算術合流。在十進位純樓層視圖中，38,506 個不同數值位置只剩 14 個格子，38 個粗格—模板對候選中有 23 個不存在精確共享位置見證。具體而言， $870\to891$ 與 $900\to891$ 可以在樓層圖中看起來經過同一格，卻根本不是同一中間值。

第二，置中可以有可計量的資訊保真意義。固定精確結果 $z$ 、只把中間值依進位樓層分組，能在本篇設定下使跨模板數值錯配配對由 225,949,068 減少到 321,550。這是對已經存在的算術資訊作更保真的觀察，不是藉畫面操作創造新的算術關係。

第三，細化必須用正確的計量判定。假候選格—模板對的數量不一定單調減少，但本文定義的投影碰撞負載在任何分割細化下必然不增加。因而我們有了一項不需主觀判斷圖形「像不像」就能檢驗塔樓觀察品質的精確判準。

第四，對當前模板沒有假合流，不代表全部資料均可逆。十進位保留前三位有效數字已消除本次跨模板錯配，卻仍合併部分精確位置；只有保留完整數值與來源歷史，才能避免把表示壓縮誤當成底層資訊等同。

因此，本文為「全域運算關係幾何」建立了一條關鍵的認識邊界：數學關係先由精確運算與可重建見證決定；觀察視角負責顯現它，不能反過來裁決它是否存在。

參考研究與概念定位

EveMissLab，進位制塔樓與全域運算關係幾何（第一至第七篇），2026-11-03 至 2026-11-05 之前之原始研究文件。本文沿用第七篇定義的五種有限兩步算術模板，未擅自更改其樣本範圍。
Baader, Franz, and Tobias Nipkow, Term Rewriting and All That, Cambridge University Press, 1998。本文的有限數值「合流位置」不是項重寫理論中具有全稱條件的 Church–Rosser 性質。
Shpilka, Amir, and Amir Yehudayoff, “Arithmetic Circuits: A Survey of Recent Results and Open Questions,” Foundations and Trends in Theoretical Computer Science, 2010。算術電路與多重計算歷史已屬既有研究範疇；本文提出的是明確受限的塔樓觀察、錯配計數與資料保真判準，而非宣稱發明運算圖。

End of Paper VIII (v0.1).