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ciberfísicos.
Y^{(n)} = f_{modular}^{(n)} \cdot psy^{(n)} = \left(\sum_{i \in {\phi, \Sigma, X, \Delta, \delta, C}} w_i^{(n)} M_i^{(n)}\right) \cdot psy^{(n)}
: módulo i en el paso
: peso adaptativo
: factor psicológico o estado emocional
2️⃣ Secuencia modular de X
\begin{aligned} X^{(0)} &= 6 - 6 = 0, \ X^{(1)} &= -6 + 6 = 0, \ X^{(2)} &= X + 6 = 6, \ X^{(3)} &= X - 6 = 0, \ M_X^{(n+1)} &= 6 - M_X^{(n)}, \quad M_X^{(0)} = 0 \end{aligned}
3️⃣ Promedio histórico de X
\bar{M_X}^{(N,n)} = \frac{1}{\min(N,n+1)} \sum_{k=\max(0,n-N+1)}^{n} M_X^{(k)}
4️⃣ Contención por límites
\Omega^{(n)} = \max \big( \min(Y^{(n)} + psy^{(n)}, L^+), L^- \big)
5️⃣ Factor psicológico con retroalimentación
psy^{(n+1)} = psy_{\min} + (psy_{\max}-psy_{\min}) \cdot \sigma\Big( \alpha(\bar{M_X}^{(N,n)} - Y^{(n)}) + \beta(psy^{(n)} - psy_0) \Big)
= función sigmoide de normalización
= coeficientes de retroalimentación
6️⃣ Pesos adaptativos
w_i^{(n+1)} = \text{clip}\Big(w_i^{(n)} + \eta \cdot r^{(n)}(M_i^{(n)} - \bar{M_i}^{(n)}), w_{\min}, w_{\max}\Big)
r^{(n)} = 1 - \frac{|Y^{(n)} - \bar{M_X}^{(N,n)}|}{6}
7️⃣ Métrica de meta-conciencia
MC^{(n)} = 1 - \frac{|Y^{(n)} - \bar{M_X}^{(N,n)}|}{6}, \quad MC2^{(n)} = \frac{|psy^{(n+1)} - psy^{(n)}|}{psy_{\max}-psy_{\min}}
8️⃣ Representación cuántico-simbólica de estados
\text{Estados} = { \vert x \rangle \mid x \in {0,1}^n }, \quad \alpha_x = \frac{1}{\sqrt{2^n}}, \quad \text{Estado medido} = \arg\min_x \left( r \leq \sum_{k \leq x} |\alpha_k|^2 \right)
Cada puede representar una combinación de
La superposición permite explorar todas las configuraciones posibles antes del “colapso” hacia la configuración más coherente
9️⃣ Fórmula completa combinada
\boxed{ \begin{aligned} Y^{(n)} &= \Big(\sum_i w_i^{(n)} M_i^{(n)}\Big) \cdot psy^{(n)} \ psy^{(n+1)} &= psy_{\min} + (psy_{\max}-psy_{\min}) \cdot \sigma\Big( \alpha(\bar{M_X}^{(N,n)} - Y^{(n)}) + \beta(psy^{(n)} - psy_0) \Big) \ w_i^{(n+1)} &= \text{clip}\Big(w_i^{(n)} + \eta \cdot r^{(n)}(M_i^{(n)} - \bar{M_i}^{(n)}), w_{\min}, w_{\max}\Big) \ r^{(n)} &= 1 - \frac{|Y^{(n)} - \bar{M_X}^{(N,n)}|}{6} \ MC^{(n)} &= 1 - \frac{|Y^{(n)} - \bar{M_X}^{(N,n)}|}{6} \ MC2^{(n)} &= \frac{|psy^{(n+1)} - psy^{(n)}|}{psy_{\max}-psy_{\min}} \ \text{Estados} &= { \vert x \rangle \mid x \in {0,1}^n }, \quad \alpha_x = \frac{1}{\sqrt{2^n}}, \quad \text{Estado medido} = \arg\min_x \left( r \leq \sum_{k \leq x} |\alpha_k|^2 \right) \end{aligned} }
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