Nexa の アルゴリズム

記号の定義F は事実の処理、Z は構造計算、E は根拠、A は解釈です。V は使用するバージョン、U は不確実性を表します。矢印は処理順序を示し、因果的な有効性の証明ではありません。

適用条件AI が暦の計算結果を作り足したり、記録済みの起卦結果を書き換えたりしてはいけません。

記号の定義x は元の入力、F(x;v_c) は事実への変換、Z は構造計算、E と U は根拠と不確実性、q はあなたの問いです。v_c、v_r、v_m はそれぞれ暦・規則・言語モデルのバージョン、θ は内部パラメータを表します。

適用条件数式はデータと計算の依存関係を記述します。AI の解釈は E に含まれる根拠に基づき、その中の計算上の事実を変更してはいけません。

記号の定義trace は追跡記録です。v_c、v_r、v_m は暦・規則・言語モデルのバージョン、v_θ と theta_version はパラメータのバージョン、e と evidence_ids は根拠項目の識別子を表します。

適用条件バージョン名や識別子だけでは、実際の記録を代替できません。再計算できるかどうかは、元の入力、各バージョン、必要な生成記録が保存され、利用可能であることにも依存します。

記号の定義x_i は第 i 成分の比率、S⁴ は五つの成分と四つの独立な次元を持つ単体です。後続の対数計算のため、ここでは各成分が厳密に正となる単体の内部を用います。

適用条件元のデータに 0 が含まれる場合、そのまま対数を取ることはできません。明確で追跡可能な規則に従い、事前に処理する必要があります。

記号の定義g は幾何平均、clr は中心化対数比、ln は自然対数、d_A は Aitchison 距離、‖·‖₂ はユークリッドノルムです。x と y は比較する二つの組成を表します。

適用条件x と y の全成分が正である必要があります。距離が大きいことは比率構造の差が大きいことを示し、良し悪しを直接意味しません。ゼロ値の置換と数値精度は別途記録します。

記号の定義x^(r) は第 r の情報源、w_r はその重みです。積と累乗は成分ごとに計算します。C は閉包化、すなわち正規化操作、z は閉包化前のベクトルを表します。

適用条件情報源の成分は正値の条件を満たし、閉包化の分母は正である必要があります。重みには根拠とバージョンが必要です。統合の数式だけでは、どの情報源がより信頼できるかは決まりません。

記号の定義H はエントロピー、ln5 は五成分が均等なときの最大エントロピーです。current と background は現在と背景の状態、d_A は前項で定義した距離を表します。

適用条件比率は正で、総和は 1 である必要があります。エントロピーでは 0 を極限で扱えますが、Aitchison 距離には正値が必要です。集中度は 0 から 1 の範囲であり、集中や変位の大きさは吉凶の点数ではありません。

記号の定義z は判定する構造、k は構造の種類、P_k は必要条件を判定するブール関数、g_k は条件を満たした後の程度関数、θ はそのパラメータです。

適用条件P_k の定義は、採用する出典・流派・バージョンに依存します。得点の高さから逆算することはできません。score は内部的な構造量であり、事象が起こる確率ではありません。

記号の定義G はグラフです。ここでの V は頂点集合であり、前出のバージョンではありません。E_generate と E_control は相生と相剋の辺、A_ij は i から j への作用強度、z_i と z_j は関与する成分です。

適用条件A は対称である必要はありません。反対方向の作用が同時に存在する場合もあり、自動的に相殺してはいけません。

記号の定義R は関係の記録です。n、d、c、s、v は順に関与する要素・方向・条件・出典・バージョンを表します。c(z) と path_exists(z) はブール判定、∧ は両条件がともに真であることを示します。

適用条件組み合わせ、構成要素の集合全体、作用経路には、それぞれ異なる規則が必要な場合があります。共通のインターフェースでその差を失わないようにし、成立する場合と成立しない場合の両方に検証可能な例を用意します。

記号の定義I_t は現在の区間、s_t はその始点、J_j は重なる別の周期、duration は時間の長さ、w_tj は重なりの重み、lcm は最小公倍数です。60 日周期と 7 日周期の最小公倍数は 420 日です。

適用条件I_t の長さは正である必要があります。重みの総和を 1 にするには、J_j が重複も抜けもなく I_t を覆う必要があります。時刻帯と節気の境界を先に統一します。

記号の定義x_t は第 t 期の組成、c_t はその clr、v_t は変位ベクトル、a_t は変位の長さ、cos は二つのベクトルのコサイン類似度、turn_t は方向転換の指標です。

適用条件clr には正の成分が必要です。いずれかの変位がゼロベクトルの場合、コサイン類似度は定義されません。判定不能と表示するか、明示した規則に従って処理します。方向転換の閾値には校正が必要です。

記号の定義effect_r(t) は時刻 t における第 r の作用量、direction_r はその方向ベクトル、m_t は絶対値の総和、d_t は方向を考慮した合成値です。

適用条件各作用の尺度と方向の定義をそろえる必要があります。d_t が 0 に近くても、作用がないとは限りません。m_t も d_t も、事象の発生確率ではありません。

記号の定義μ_k(x) は入力 x の状態 k に対する所属度、c は候補、state_k は第 k の状態、score はその状態における内部スコアです。

適用条件総和を 1 とするのは、ここで採用する統合上の規約です。すべてのファジィ集合が自動的にこの性質を持つわけではありません。所属度は事象の確率ではなく、元の規則にない判断も追加できません。関数の形にはバージョン管理と校正が必要です。

記号の定義f は順位付け関数、ε_b は第 b 回の摂動、D_η は許容誤差の分布、B は再計算回数、K は残す候補数です。1[·] は条件が成立するとき 1、それ以外は 0 となる指示関数、S_c は安定率です。

適用条件B は正の整数、K は候補数の範囲内でなければなりません。摂動後のデータも有効な条件を満たす必要があります。S_c は選んだ誤差モデルに依存し、職業上の成功率、事象の確率、命理の的中率を表すものではありません。

記号の定義ここでの q は根拠情報の充足度であり、利用者の問いではありません。s_raw は元の内部スコア、s₀ は中立的な基準、s_display は表示値です。

適用条件充足度と中立点を明確に定義し、スコアの尺度をそろえる必要があります。q が低いことは、職業や関係が不向きであることを意味しません。情報が著しく不足する場合は、細かな順位を示さない選択もあります。

記号の定義N は標本数、p_i は第 i 事象の予測確率、y_i は 0 または 1 の観測結果です。L_i は予測確率の下での第 i 標本の対数尤度、Log Loss はそれらの負の平均です。

適用条件N は正である必要があります。直接対数を取るには 0<p_i<1 が必要で、端点には極限または記録された数値処理を用います。独立に取り分けた評価データと校正曲線が必要です。まれな事象では基準率、適合率、再現率、PR-AUC も報告します。高い正解率で校正を代替することはできず、内部スコアをそのまま確率と呼ぶこともできません。

記号の定義I は内部の爻値の集合、ρ_t は第 t 段階の密度行列、P_i は状態 i への射影作用素、Tr は行列のトレース、p_t(i) は対応する確率です。≽0 は半正定値を表します。

適用条件半正定値性はエルミート行列全体の性質であり、すべての要素が非負という意味ではありません。射影は完全で相互に排他的な状態集合を構成する必要があります。ここでは量子確率の数学的表現を用いており、量子ハードウェアは必要ありません。

記号の定義i と j は遷移前後の状態、T_t は条件付き遷移核です。h_t は t までの結果、選択的な観測状態、フィルタリング済みの文脈を含みます。p_t は現在の履歴を条件とした内部状態分布です。この式は、無条件の周辺分布についての恒等式ではありません。

適用条件各固定履歴の下で、T の各行は非負かつ総和 1 である必要があります。行列全体の総和だけを確認しても不十分です。この条件によって、各段階の確率の妥当性を保ちます。

記号の定義π は指定した伝統的な基準分布、T_t は遷移核、λ は観測結合の強さ、y_t は第 t 爻の値です。λ=0 は観測結合を無効にすることを表します。このとき初期分布と各段階の遷移は π に戻り、六爻の同時確率は各爻の基準確率の積になります。

適用条件π 自体も非負で総和 1 でなければなりません。定常性は独立性とは異なるため、πT=π だけでは結合無効時の正確な復帰を保証できません。新しい仕組みは、独立生成の基準や、より単純な系列モデルとも比較する必要があります。

記号の定義y₁ から y₆ は生成された爻値、y_<t は現在の段階より前の系列、h_(t−1) は利用可能な履歴、Π は各段階にわたる積です。最初の段階では初期履歴 h₀ を用います。

適用条件すべての条件付き分布が有効でなければならず、履歴にはその段階より前に得られた情報だけを使います。この積は、指定した観測の仕組みと文脈の条件に基づきます。履歴に他の確率的情報を含む場合は、それを明示的に条件とするか同時モデルに組み込む必要があり、単に爻値の無条件同時確率とはみなせません。

記号の定義y_t は生成済みの爻値、event は保存した生成イベント、h_t は更新後の履歴です。r と request_id は同じリクエストを識別する ID です。矢印は、生成・保存・表示・観測・更新の順序を示します。

適用条件再試行は引き直しではありません。硬貨は生成結果に条件付けられた表示です。互卦・錯卦・綜卦などは生成済みの六爻から決定論的に算出し、その回の生成状態を書き換えてはいけません。

記号の定義E は事実・規則・矛盾・適用範囲・バージョンを、U は欠落・感度・見解の相違・校正情報を含みます。q は問い、s は安全方針、LLM は言語モデル、A は回答です。満たしていない条件も根拠の記録に含めます。

適用条件根拠パッケージから、具体的な evidence_ids をたどれる必要があります。項目が存在するだけでは内容が十分とは限りません。計算上の事実、伝統的な解釈、モデルによる統合、現実的な提案は区別します。

記号の定義supported_claims と checkable_claims は、裏付けのある主張数と検証可能な主張数です。omitted_required_items と required_items は欠落項目数と必要項目数、contradictory_pairs と checked_pairs は矛盾する主張の組数と確認した組数です。

適用条件分母が 0 の場合は計算不能とし、0 や満点を入れてはいけません。判定基準を一貫させ、人による盲検評価や利用者調査も組み合わせます。これらの比率が測るのは根拠への忠実さであり、命理の現実における予測妥当性ではありません。