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QuoreMind

Name: QuoreMind
Availability: InStock

apache-2.0

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⚛️ QuoreMind v1.0.0

Sistema Metripléctico Cuántico-Bayesiano

🧭 Visión General

QuoreMind es un framework analítico de vanguardia diseñado para modelar y predecir la evolución de sistemas cuánticos abiertos mediante la integración de:

🔷 Dinámica Metripléctica (reversible + disipativa)
🔴 Lógica Bayesiana Cuántica
🟢 Ruido Probabilístico de Referencia (PRN)
⚪ Entropía de von Neumann
🔵 Corchetes de Poisson

Aplicaciones Clave

✅ Detección forense de anomalías en información cuántica
✅ Mitigación de ataques HN/DL (Harvest Now, Decrypt Later)
✅ Modulación de fase cuasiperiódica para criptografía dinámica
✅ Análisis de decoherencia cuántica y entrelazamiento
✅ Optimización de estados cuánticos resistentes a ruido

✨ Características Clave

🔷 Estructura Nativamente Cuántica

Característica	Descripción	Impacto en Seguridad
Operador Áureo `Ô_n`	Modula fase cuasiperiódica y paridad del sistema	Ancla estados a secuencia no trivial → Cifrado dinámico robusto
Entropía von Neumann `S(ρ)`	Métrica fundamental para medir desorden y entrelazamiento	Base para cuantificar decoherencia esperada vs. anómala
Distancia Mahalanobis Cuántica `D_M`	Desviación estructural respecto a PRN esperado	D_M alta → Indicador potencial de intrusión

🔶 Arquitectura Metripléctica

Fusiona reversibilidad y disipación (análogo a Ecuación de Lindblad):

df/dt = {f, H} + [f, S]_M

Parte reversible: {f, H}     (Corchetes de Poisson)
Parte disipativa:  [f, S]_M  (Matriz métrica M)

Componente	Función
Corchetes de Poisson	Dinámica reversible (Hamiltoniana)
Matriz Métrica M	Modela disipación e irreversibilidad

🔴 Lógica Bayesiana y PRN

PRN: Modela ruido ambiental estocástico esperado
Inferencia Bayesiana: Calcula probabilidad posterior para decisiones binarias óptimas
Coherencia Dinámica: Parámetro adaptativo basado en estado del sistema

🏗️ Arquitectura del Proyecto

Estructura de Clases

VonNeumannEntropy
    ├─ compute_von_neumann_entropy()      [Cálculo cuántico]
    ├─ density_matrix_from_state()        [Construcción ρ]
    └─ mixed_state_entropy()              [Mezclas estadísticas]

PoissonBrackets
    ├─ poisson_bracket()                  [Estructura simpléctica]
    └─ liouville_evolution()              [Ecuación de Liouville]

MetriplecticStructure
    ├─ metriplectic_bracket()             [Corchete metriplexico]
    └─ metriplectic_evolution()           [Evolución híbrida]

BayesLogic
    ├─ calculate_posterior_probability()  [Teorema de Bayes]
    ├─ calculate_joint_probability()      [Probabilidades conjuntas]
    └─ calculate_probabilities_and_select_action()  [Decisión final]

QuantumBayesMahalanobis (extends BayesLogic)
    ├─ compute_quantum_mahalanobis()      [Distancia vectorizada]
    ├─ quantum_cosine_projection()        [Proyecciones coseno]
    └─ predict_quantum_state()            [Predicción de estado]

PRN / EnhancedPRN
    ├─ adjust_influence()                 [Modulación de ruido]
    ├─ combine_with()                     [Combinación de PRN]
    └─ record_quantum_noise()             [Registro de anomalías]

QuantumNoiseCollapse (core)
    ├─ simulate_wave_collapse_metriplectic()  [Simulación principal]
    ├─ objective_function_with_noise()   [Función objetivo]
    └─ optimize_quantum_state()          [Optimización Adam]

🚀 Instalación y Requerimientos

Requisitos Previos

Python 3.9+
pip o conda

Instalación

bash

# Clonar repositorio
git clone https://github.com/tlacaelel666/QuoreMind-Metiplectic.git
cd quoremind

# Instalar dependencias
pip install numpy tensorflow tensorflow-probability scikit-learn scipy

# (Opcional) Crear entorno virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

Dependencias

python

numpy >= 1.21.0
tensorflow >= 2.10.0
tensorflow-probability >= 0.19.0
scikit-learn >= 1.0.0
scipy >= 1.7.0

📖 Uso Básico

Ejemplo 1: Cálculo de Entropía von Neumann

python

from quoremind import VonNeumannEntropy
import numpy as np

# Crear estado puro de Bell
state = np.array([1/np.sqrt(2), 1/np.sqrt(2)])
density_matrix = VonNeumannEntropy.density_matrix_from_state(state)

# Calcular entropía (normalizada a [0, 1])
entropy = VonNeumannEntropy.compute_von_neumann_entropy(
    density_matrix,
    state # sigmoid, tanh, log_compression, min_max, clamp
)

print(f"Entropía von Neumann: {entropy:.6f}")  # Debe oscilar ∈ [0, 1] 

Ejemplo 2: Análisis de Corchetes de Poisson

python

from quoremind import PoissonBrackets
import numpy as np

# Definir Hamiltoniano
H = lambda q, p: 0.5 * p**2 + 0.5 * q**2  # Oscilador armónico

# Definir observable
x = lambda q, p: q

# Calcular corchete de Poisson
q_val = np.array([1.0])
p_val = np.array([1.0])

bracket = PoissonBrackets.poisson_bracket(x, H, q_val, p_val)
print(f"{{x, H}} = {bracket:.6f}")  # Debe ≈ p = 1.0

# Evolución de Liouville: dx/dt = {x, H}
df_dt = PoissonBrackets.liouville_evolution(H, x, q_val, p_val)
print(f"dx/dt = {df_dt:.6f}")

Ejemplo 3: Simulación de Colapso Metripléctico (Uso Completo)

python

from quoremind import (
    QuantumNoiseCollapse,
    VonNeumannEntropy
)
import numpy as np

# Inicializar sistema
collapse_system = QuantumNoiseCollapse(prn_influence=0.6)

# Crear estado cuántico de prueba
state = np.array([1/np.sqrt(2), 1/np.sqrt(2)])
density_matrix = VonNeumannEntropy.density_matrix_from_state(state)
quantum_states = np.random.randn(10, 2)

# Matriz métrica (disipación)
M = np.array([[0.1, 0.0], [0.0, 0.1]])

# Simular colapso con estructura metripléctica
result = collapse_system.simulate_wave_collapse_metriplectic(
    quantum_states=quantum_states,
    density_matrix=density_matrix,
    prn_influence=0.6,
    previous_action=1,
    M=M
)

# Resultados
print(f"✓ Estado colapsado: {result['collapsed_state']:.6f}")
print(f"✓ Acción bayesiana: {result['action']}")
print(f"✓ Entropía Shannon (norm): {result['shannon_entropy_normalized']:.6f}")
print(f"✓ Entropía von Neumann: {result['von_neumann_entropy']:.6f}")
print(f"✓ Coherencia: {result['coherence']:.6f}")
print(f"✓ Distancia Mahalanobis: {result['mahalanobis_normalized']:.6f}")
print(f"✓ Evolución metripléctica: {result['metriplectic_evolution']:.6f}")
print(f"✓ Posterior bayesiana: {result['bayesian_posterior']:.6f}")

Ejemplo 4: Optimización de Estados Cuánticos

python

from quoremind import QuantumNoiseCollapse
import numpy as np

# Inicializar
collapse_system = QuantumNoiseCollapse(prn_influence=0.6)

# Estados iniciales aleatorios
initial_states = np.random.randn(5, 2)
target_state = np.array([0.8, 0.2])

# Optimizar hacia estado objetivo
optimized_states, final_loss = collapse_system.optimize_quantum_state(
    initial_states=initial_states,
    target_state=target_state,
    max_iterations=100,
    learning_rate=0.01
)

print(f"✓ Pérdida final: {final_loss:.6f}")
print(f"✓ Estados optimizados:\n{optimized_states}")

Ejemplo 5: Análisis de Anomalías con Mahalanobis

python

from quoremind import QuantumBayesMahalanobis
import numpy as np

# Inicializar
analyzer = QuantumBayesMahalanobis()

# Estados de referencia (distribución normal)
reference_states = np.random.randn(100, 2)

# Estados anómalos
anomalous_states = np.random.randn(10, 2) + np.array([3.0, 3.0])

# Calcular distancias de Mahalanobis
distances = analyzer.compute_quantum_mahalanobis(
    reference_states,
    anomalous_states
)

print(f"Distancias Mahalanobis (anomalías):")
for i, d in enumerate(distances):
    print(f"  Estado {i}: {d:.4f}")

# Umbral de detección (ejemplo: 3σ)
threshold = np.mean(distances) + 3 * np.std(distances)
anomalies = distances > threshold

print(f"\n✓ Anomalías detectadas: {np.sum(anomalies)}/{len(anomalies)}")

📊 Métricas y Normalizaciones

Normalización de Entropía

El framework ofrece 5 métodos para normalizar entropía a [0, 1]:

Método	Fórmula	Caso de Uso
sigmoid	`1/(1+e^-S)`	✅ Recomendado (suave, diferenciable)
tanh	`(tanh(S/2)+1)/2`	Simétrico alrededor de 0.5
log_compression	`log(1+S)/log(1+max_S)`	Física estadística
min_max	`S/log(dim)`	Teórico puro
clamp	`min(S/max, 1.0)`	Rápido/simple

Parámetros de Configuración

python

from quoremind import BayesLogicConfig

config = BayesLogicConfig(
    epsilon=1e-6,
    high_entropy_threshold=0.8,      # Umbral de entropía alta
    high_coherence_threshold=0.6,    # Umbral de coherencia alta
    action_threshold=0.5              # Umbral para acción bayesiana
)

🔍 Validación y Testing

El framework incluye validación automática:

python

# Validación de estructura metripléctica
# ✓ Ecuaciones de Hamilton se satisfacen
# ✓ dS/dt > 0 (producción de entropía positiva)
# ✓ Conservación de energía (parte reversible)

# Validación de convergencia (Adam)
# ✓ Loss disminuye monotónicamente
# ✓ Gradientes no explotan
# ✓ Estados convergen a objetivo

🧬 Ecuaciones Fundamentales

Entropía de von Neumann

S(ρ) = -Tr(ρ log ρ) = -Σ λᵢ log λᵢ

Corchetes de Poisson

{f, g} = (∂f/∂q)(∂g/∂p) - (∂f/∂p)(∂g/∂q)

Ecuación de Liouville

df/dt = {f, H}

Estructura Metripléctica

df/dt = {f, H} + [f, S]_M

donde:
- {f, H}: parte reversible (Hamiltoniana)
- [f, S]_M: parte disipativa (matriz métrica M)

Distancia de Mahalanobis

D_M = √[(x - μ)ᵀ Σ⁻¹ (x - μ)]

Teorema de Bayes

P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)

🎯 Casos de Uso Principales

1. Detección de Anomalías Cuánticas

python

# Detectar intrusión mediante Mahalanobis anómala
distances = analyzer.compute_quantum_mahalanobis(
    reference_states,
    observed_states
)
anomaly_detected = (distances > threshold).any()

2. Monitoreo de Decoherencia

python

# Rastrear decoherencia esperada vs. anómala
for cycle in range(n_cycles):
    result = collapse_system.simulate_wave_collapse_metriplectic(...)
    entropy = result['shannon_entropy_normalized']
    mahal = result['mahalanobis_normalized']
    
    # Si ambos son anormalmente altos → posible ataque
    if entropy > 0.9 and mahal > 0.8:
        log_alert("INTRUSION DETECTED")

3. Optimización de Cifrado Dinámico

python

# Generar estados objetivo resistentes a ruido
target = generate_secure_state()
optimized, loss = collapse_system.optimize_quantum_state(
    initial_states=random_states,
    target_state=target,
    max_iterations=200
)
# Los estados optimizados resisten interferencia

4. Análisis Forense

python

# Estimar parámetro de no-localidad λ desde D_M anómala
lambda_estimate = estimate_nonlocality(anomalous_distances)
# Documentar en log forense

📈 Rendimiento y Complejidad

Operación	Complejidad	Tiempo (aprox.)
Entropía von Neumann	O(n³)	~0.1ms (n=2)
Corchete de Poisson	O(1)	~0.05ms
Mahalanobis (vectorizado)	O(nm²)	~1ms (n=100, m=2)
Optimización (100 iter)	O(nm²·iter)	~500ms

🐛 Troubleshooting

Error: `ValueError: Argumento entropy debe estar entre 0.0 y 1.0`

Solución: Usar normalización automática (ya implementada)

entropy_norm = 1.0 / (1.0 + np.exp(-entropy))

Error: Matriz de covarianza singular

Solución: El código usa pseudo-inversa automáticamente

inv_cov = np.linalg.pinv(cov_matrix) # Pseudo-inversa

Convergencia lenta en optimización

Solución: Aumentar learning_rate o max_iterations

python

optimized, loss = collapse_system.optimize_quantum_state(
    initial_states=states,
    target_state=target,
    max_iterations=500,    # ← Aumentar
    learning_rate=0.05     # ← Aumentar
)

📚 Referencias y Documentación

Dinámica Metripléctica: Morrison, P. J. (1986). "Structural, Hamiltonian, and Lagrangian Formulation"
Entropía von Neumann: von Neumann, J. (1932). "Mathematical Foundations of QM"
Ecuación de Lindblad: Lindblad, G. (1976). "On the Generators of QDynamical Semigroups"
Distancia Mahalanobis: Mahalanobis, P. C. (1936). "On the Generalized Distance"
Lógica Bayesiana: Bayes, T. (1763). "Essay Towards Solving a Problem"

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas, especialmente en:

🔹 Integración de Polaridad del Vacío η(r) como modulador de M
🔹 Rastreo Forense Avanzado: Estimación de λ desde anomalías
🔹 Quantum Machine Learning: Optimización de función objetivo con QML
🔹 GPU Acceleration: Vectorización CUDA/ROCm
🔹 Interfaz Gráfica: Dashboard en tiempo real de métricas

📄 Licencia

Este proyecto está distribuido bajo la licencia Apache 2.0.

Copyright 2025 Jacobo Tlacaelel Mina Rodríguez
Licensed under the Apache License, Version 2.0

Ver LICENSE para detalles completos.

📞 Contacto y Soporte

Autor: Jacobo Tlacaelel Mina Rodríguez
Email: jakocrazykings@gmail.com
Issues: GitHub Issues
Documentación: Wiki

🎓 Cita Académica

Si usas QuoreMind en investigación, por favor cita:

bibtex

@software{quoremind2025,
  title={QuoreMind v1.0.0: Sistema Metripléctico Cuántico-Bayesiano},
  author={Mina Rodríguez, Jacobo Tlacaelel},
  year={2025},
  url={https://github.com/smokeappstore/QuoreMind-Metriplectic},
  license={Apache-2.0}
}

Last Updated: Noviembre 2025

Version: 1.0.0 Status: ✅ Production Ready

--- license: apache-2.0 ---

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Requisitos Previos

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Ejemplo 1: Cálculo de Entropía von Neumann

Ejemplo 2: Análisis de Corchetes de Poisson

Ejemplo 3: Simulación de Colapso Metripléctico (Uso Completo)

Ejemplo 4: Optimización de Estados Cuánticos

Ejemplo 5: Análisis de Anomalías con Mahalanobis

📊 Métricas y Normalizaciones

Normalización de Entropía

Parámetros de Configuración

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Entropía de von Neumann

Corchetes de Poisson

Ecuación de Liouville

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Distancia de Mahalanobis

Teorema de Bayes

🎯 Casos de Uso Principales

1. Detección de Anomalías Cuánticas

2. Monitoreo de Decoherencia

3. Optimización de Cifrado Dinámico

4. Análisis Forense

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🐛 Troubleshooting

Error: ValueError: Argumento entropy debe estar entre 0.0 y 1.0

Error: Matriz de covarianza singular

Convergencia lenta en optimización

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Last Updated: Noviembre 2025

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Error: `ValueError: Argumento entropy debe estar entre 0.0 y 1.0`