Fractal decoherence criogenic Brain materials ( breaking SHA256) Elsa

 import numpy as np

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

def criar_rede_fractal(n_niveis=3):

    G = nx.Graph()

    G.add_node(0)

    for nivel in range(1, n_niveis+1):

        novos_nos = []

        for node in list(G.nodes()):

            novo = max(G.nodes()) + 1

            G.add_edge(node, novo)

            novos_nos.append(novo)

        # liga os novos nós entre si (auto-similaridade)

        for i in range(len(novos_nos)-1):

            G.add_edge(novos_nos[i], novos_nos[i+1])

    return G

G = criar_rede_fractal(4)

def propagar(G, psi, dt=0.1):

    A = nx.to_numpy_array(G)

    H = A  # Hamiltoniano simplificado

    return psi + (-1j * H @ psi) * dt

nucleos = [2, 5, 7]

def decoerencia(psi, nucleos, taxa=0.2):

    psi_new = psi.copy()

    for n in nucleos:

        psi_new[n] *= (1 - taxa)  # colapso parcial

    return psi_new

def reconfigurar(G, psi, limiar=0.3):

    for i, amp in enumerate(np.abs(psi)):

        if amp > limiar:

            # reforça ligações do nó ativo

            vizinhos = list(G.neighbors(i))

            for v in vizinhos:

                if not G.has_edge(i, v):

                    G.add_edge(i, v)

    return G

def evoluir(G, psi, passos=50):

    historico = []

    for t in range(passos):

        psi = propagar(G, psi)

        psi = decoerencia(psi, nucleos)

        G = reconfigurar(G, psi)

        historico.append(np.abs(psi))

    return historico, G, psi

historico, G_final, psi_final = evoluir(G, psi)

plt.figure(figsize=(10,6))

for i in range(len(historico[0])):

    plt.plot([h[i] for h in historico], label=f"Nó {i}")

plt.title("Evolução das amplitudes quânticas nos nós fractais")

plt.xlabel("Tempo")

plt.ylabel("|ψ|")

plt.legend()

plt.show()