ПН.2: рабочий блок формул

C3.8U · v1.0 · 6 сентября 2026 года

Курпишев Иван Борисович

1 Как использовать блок

Блок объединяет определения, детерминированную теорему 7.1 и статистические оценки C3.8T. Величины e_X и R_X различны: первая — максимум метрических ошибок одного фиксированного оценивателя, вторая — максимум ожидаемых метрических потерь по ветвям. Числа калькулятора являются нижними границами при предпосылках соответствующей модели, а не измеренными ошибками прибора.

Для детерминированной модели нужны A1–A4 теоремного пакета; для статистической — A1–A6 аудита C3.8T. c-разделение должно быть доказано на нужной области Ω; проверка одной числовой строки этого не обеспечивает. При c=0 положительное c-разделение не заявляется. При Δ_D=0 предпосылка A3 детерминированной теоремы не выполнена: калькулятор показывает только вырожденный числовой предел. При нулевых разрывах граница вырождается; при τ=1 статистическая нижняя граница равна нулю.

1.1 K-DEF · Ассоциатор

K(x,y,z)=(xy)zx(yz)=rLrR K(x,y,z)=(x\odot y)\odot z-x\odot(y\odot z)=r_L-r_R

Объекты и область заданы в нормированной алгебре; это определение, а не экспериментальный результат.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 2; 3.1, физическая страница PDF 2.

1.2 GAPS · Разрывы между ветвями

ΔS=|S(rL)S(rR)|,ΔD=|𝔇(bL)𝔇(bR)|,ΔR=K \Delta_S=|S(r_L)-S(r_R)|,\quad\Delta_D=|\mathfrak D(b_L)-\mathfrak D(b_R)|,\quad\Delta_R=\|K\|

Объекты и область заданы в нормированной алгебре; это определение, а не экспериментальный результат.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 3.4, физическая страница PDF 3.

1.3 DET-ERROR · Детерминированная ошибка

eX=maxb{L,R}dX(x̂,xb) e_X=\max_{b\in\{L,R\}}d_X(\widehat x,x_b)

Теоремный пакет: A1–A4, один оцениватель для скрытых ветвей. Положительная граница требует ненулевых разрывов.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 3.3, физическая страница PDF 3.

1.4 C-SEP · Условие c-разделения

ΔS(u)cK(u),c>0,uΩ \Delta_S(u)\ge c\|K(u)\|,\qquad c>0,\quad u\in\Omega

Дополнительно c > 0 и Δ_S(u) ≥ c‖K(u)‖. Проверка одной числовой строки не доказывает разделение на всей Ω.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 3.5, физическая страница PDF 3.

1.5 PN2-S · ПН.2-S · скалярная форма

eSeDΔSΔD4 e_Se_D\ge\frac{\Delta_S\Delta_D}{4}

Теоремный пакет: A1–A4, один оцениватель для скрытых ветвей. Положительная граница требует ненулевых разрывов.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 7; 8, физическая страница PDF 4.

1.6 PN2-R · ПН.2-R · состояние

eReDKΔD4 e_Re_D\ge\frac{\|K\|\Delta_D}{4}

Теоремный пакет: A1–A4, один оцениватель для скрытых ветвей. Положительная граница требует ненулевых разрывов.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 7; 8, физическая страница PDF 4.

1.7 PN2-K · ПН.2-K · c-разделение

eSeDcKΔD4 e_Se_D\ge\frac{c\|K\|\Delta_D}{4}

Дополнительно c > 0 и Δ_S(u) ≥ c‖K(u)‖. Проверка одной числовой строки не доказывает разделение на всей Ω.

Источник: теоремный пакет v1.0, выдержка, раздел 7; 8, физическая страница PDF 5.

1.8 TV · Различимость данных

τ=TV(PL,PR)=12|pq|dμ,μ=PL+PR \tau=\operatorname{TV}(P_L,P_R)=\frac12\int|p-q|\,d\mu,\quad\mu=P_L+P_R

Два вероятностных закона на одном измеримом пространстве; τ использует весь доступный протокол данных.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 3, физическая страница PDF 2.

1.9 OVERLAP · Общая часть распределений

ν(𝒴)=min(p,q)dμ=1τ \nu(\mathcal Y)=\int\min(p,q)\,d\mu=1-\tau

Два вероятностных закона на одном измеримом пространстве; τ использует весь доступный протокол данных.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 3, физическая страница PDF 3.

1.10 STAT-RISK · Худший ожидаемый риск

X=maxb{L,R}𝔼bdX(X̂,xb) \mathcal R_X=\max_{b\in\{L,R\}}\mathbb E_b\,d_X(\widehat X,x_b)

Аудит C3.8T: A1–A6, общие законы полных данных и одно решающее ядро; риски конечны.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 2, физическая страница PDF 2.

1.11 STAT-S · Риск S

SΔS2(1τ) \mathcal R_S\ge\frac{\Delta_S}{2}(1-\tau)

Аудит C3.8T: A1–A6, общие законы полных данных и одно решающее ядро; риски конечны.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 4; 5, физическая страница PDF 3.

1.12 STAT-D · Риск D

DΔD2(1τ) \mathcal R_D\ge\frac{\Delta_D}{2}(1-\tau)

Аудит C3.8T: A1–A6, общие законы полных данных и одно решающее ядро; риски конечны.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 4; 5, физическая страница PDF 3.

1.13 STAT-R · Риск R

RK2(1τ) \mathcal R_R\ge\frac{\|K\|}{2}(1-\tau)

Аудит C3.8T: A1–A6, общие законы полных данных и одно решающее ядро; риски конечны.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 4; 5, физическая страница PDF 3.

1.14 STAT-SD · Произведение рисков S/D

SDΔSΔD4(1τ)2 \mathcal R_S\mathcal R_D\ge\frac{\Delta_S\Delta_D}{4}(1-\tau)^2

Аудит C3.8T: A1–A6, общие законы полных данных и одно решающее ядро; риски конечны.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 5, физическая страница PDF 4.

1.15 STAT-RD · Произведение рисков R/D

RDKΔD4(1τ)2 \mathcal R_R\mathcal R_D\ge\frac{\|K\|\Delta_D}{4}(1-\tau)^2

Аудит C3.8T: A1–A6, общие законы полных данных и одно решающее ядро; риски конечны.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 5, физическая страница PDF 4.

1.16 STAT-cSD · Риски при c-разделении

SDcKΔD4(1τ)2 \mathcal R_S\mathcal R_D\ge\frac{c\|K\|\Delta_D}{4}(1-\tau)^2

Дополнительно c > 0 и Δ_S(u) ≥ c‖K(u)‖. Проверка одной числовой строки не доказывает разделение на всей Ω.

Источник: аудит C3.8T v1.0, раздел 5, физическая страница PDF 4.

2 Числовой пример

Для Δ_S=4, ‖K‖=2, Δ_D=3, c=1, τ=1/2 получаем статистические границы R_S≥1, R_R≥1/2, R_D≥3/4, R_SR_D≥3/4, R_RR_D≥3/8 и c-границу 3/8. Это демонстрационные числа; принадлежность реального эксперимента модели отдельно не установлена.

3 Размерности и статусы

[R_S]=[Δ_S], [R_R]=[K], [R_D]=[Δ_D]; [τ]=1; [c]=[S]/[R]. Перед подстановкой величины следует привести к согласованным единицам. Текстовые подписи единиц в калькуляторе не выполняют физическую калибровку или преобразование единиц.

Канонический статистический патч не применён; физическая проверка и независимое рецензирование не выполнены. Общая двухточечная статистическая техника относится к методу Le Cam. truth_layer_promotion=0; EXT_RUN=NOT_RUN; NO_LOSS_FREEZE=BLOCKED.

4 Документы

  1. «Принцип неопределённости Курпишева ПН.2», v1.0. Внутренняя дата — 11 июля 2026 года; источник содержит актуализацию PO-9. Для сайта подготовлена выдержка со страницами 2–5 без изменения их содержимого; физические номера сохранены.
  2. «Статистическая ПН.2: строгий двухточечный аудит», C3.8T v1.0, 6 сентября 2026 года, 8 страниц. Полное доказательство, точность, примеры и контрпримеры.
  3. Точный реестр документов, редакций, страниц, формул и SHA-256 — data/formula-ledger.json и data/evidence-ledger.json. Рабочая страница: https://kurpishev-unified-exhibition.vercel.app/pn2/formulas .