multiverse-tester 0.1.0

Симуляция пригодности вселенных для жизни при различных фундаментальных константах

MultiverseTester

Симуляция пригодности вселенных для жизни при различных значениях фундаментальных физических констант. Исследует пространство параметров мультивселенной (от 2D до 10D) и вычисляет индекс пригодности.

Закон 8D: допустимый диапазон изменения константы обратно пропорционален силе соответствующего взаимодействия — ΔP ∝ 1/F.

Установка

pip install multiverse-tester

С опциональной поддержкой изоповерхностей (scikit-image):

pip install ".[full]"

Сборка для публикации на PyPI

pip install build
python -m build
# Файлы будут в dist/
pip install twine
twine upload dist/*

Запуск тестов

pip install ".[test]"
pytest tests/ -v

Использование

Программный интерфейс

from multiverse_tester import (
    UniverseParameters,
    UniverseAnalyzer,
    UniversalConstants,
    HabitabilityIndex,
)

# Создание вселенной с заданными параметрами
u = UniverseParameters(
    name="Тестовая вселенная",
    alpha=1/137.036,  # постоянная тонкой структуры
    m_p=1.6726219e-27,  # масса протона (кг)
)

# Анализ пригодности для жизни
analyzer = UniverseAnalyzer(u)
index, score, metrics = analyzer.calculate_habitability_index()

print(f"Индекс пригодности: {score:.3f}")
print(f"Категория: {index.name}")

CLI

После pip install . доступна команда:

multiverse-analyze   # основной анализ с графиком

Оптимизаторы 2D–10D запускаются скриптами из корня проекта (см. «Запуск скриптов напрямую» ниже).

Интерактивное веб-демо (Streamlit)

🌌 Запустить демо онлайн

Или локально:

pip install ".[demo]"    # streamlit входит в demo
multiverse-demo          # или: streamlit run multiverse_tester/streamlit_demo.py

Откройте браузер и исследуйте «пузырь жизни» — меняйте ползунки (α, m_p, m_e, G, c, ħ, ε₀) и наблюдайте, как меняется пригодность вселенной. Ландшафт показывает область пригодности в плоскости (α, m_p).

Пакетный запуск всех оптимизаторов

multiverse-run-optimizers   # или: python -m multiverse_tester.run_all_optimizers
# 2D→10D, отчёт в reports/

Оптимизаторы в коде

from multiverse_tester.optimizers import (
    UniverseOptimizer,      # 2D (α, m_p)
    HyperVolume5D,         # 5D
    HyperVolume10D,        # 10D
    plot_nd_2d_slice,
)

Отчёты

Файл	Описание
reports/OPTIMIZATION_REPORT.md	Сводная таблица 2D–10D
reports/FULL_ANALYSIS_2D_TO_8D.md	Полный анализ, Закон 8D, иерархия констант
reports/10D_CRITICAL_ANALYSIS.md	Критический анализ 10D (включая Λ)
reports/MATHEMATICAL_FORMALIZATION.md	Математическая формализация: ΔP(F) = min(20, 2.0·F^(-0.15))

Модель

• Атомная физика: радиус Бора, энергия Ридберга, комптоновская длина волны
• Ядерная физика: энергия связи (формула Вайцзеккера), кулоновский барьер
• Звёздный нуклеосинтез: pp-цепочка, CNO-цикл, тройная альфа, s/r-процессы, сверхновые
• Индекс пригодности: DEAD → HOSTILE → MARGINAL → HABITABLE → OPTIMAL

Результаты (2D→10D)

• α — единственный параметр с чётким оптимумом (~0.007–0.011)
• m_p, m_e, ε₀, k_B — стабилизируются на ~0.1× (могут быть в 10 раз меньше)
• c, ħ, H₀ — стабилизируются на ~0.2× (могут быть в 5 раз меньше)
• G — стабилизируется на ~0.05× (может быть в 20 раз слабее)
• Λ (10D) — космологическая постоянная; при её добавлении доля пригодного пространства остаётся ~4.4%
• Универсальная формула: ΔP(F) = min(20, 2.0·F^(-0.15))

Зависимости

• Python >= 3.8
• numpy
• matplotlib
• scipy
• scikit-image (опционально, для изоповерхностей в 3D)

Лицензия

MIT

Автор: Timur Isanov Email: [e-mail]