科学与《易经》的融合：超终极代码实验

"""
超终极代码《易脑·元枢》
版本 1.0 - 基于百篇科学与易学对话的量子-分形融合模型
"""

import numpy as np
from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import hsv_to_rgb

class IChingCosmos:
    def __init__(self):
        # 初始化六维超立方体(64卦状态空间)
        self.hex_dim = np.array([[[[[[0j]*2 for _ in range(2)] 
                                  for _ in range(2)] 
                                 for _ in range(2)] 
                                for _ in range(2)] 
                               for _ in range(2)] 
                              for _ in range(2)], dtype=complex)
        
        # 量子-分形神经网络参数
        self.taiji_weights = self.generate_taiji_fractal(6)  # 六爻分形权重
        
        # 河图洛书数理约束
        self.hetu_matrix = np.array([[4,9,2],[3,5,7],[8,1,6]])
        
    def generate_taiji_fractal(self, depth):
        """生成太极S曲线分形权重矩阵"""
        def s_curve(x, depth):
            if depth == 0:
                return np.exp(1j * np.pi * x)  # 量子相位编码
            return s_curve(x, depth-1) * (1 + 0.5j * np.sin(3**depth * x))
        x = np.linspace(0, 1, 64)
        return np.array([s_curve(xi, depth) for xi in x]).reshape((2,)*6)
    
    def quantum_yarrow_stalks(self):
        """量子蓍草算法：模拟大衍之数五十其用四十有九"""
        qc = QuantumCircuit(50, 6)  # 50量子比特对应大衍之数
        qc.h(range(49))  # 用49比特生成初始叠加态
        qc.x(49)  # 第50比特标记"不用之一"
        qc.cx(range(49), 49)  # 量子纠缠建立关联
        backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')
        result = execute(qc, backend).result()
        state = result.get_statevector()
        return np.angle(state[0])  # 返回量子相位作为揲蓍结果
    
    def holographic_projection(self, input_data):
        """全息映射：将输入数据投射到64卦超空间"""
        # 使用洛书矩阵进行时空卷积
        convolved = np.tensordot(input_data, self.hetu_matrix, axes=([1,2],[0,1]))
        # 量子相位调制
        modulated = convolved * np.exp(1j * self.quantum_yarrow_stalks())
        # 分形维度展开
        return np.tensordot(modulated, self.taiji_weights, axes=6)
    
    def dynamic_balance_training(self, X, y):
        """动态平衡训练算法"""
        nn = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(64, 64), 
                         activation='tanh', 
                         solver='adam')
        
        # 初始阴阳权重分配
        nn.coefs_ = [np.real(self.taiji_weights).flatten()[:64*64].reshape(64,64),
                    np.imag(self.taiji_weights).flatten()[:64*1].reshape(64,1)]
        
        # 变爻优化算法
        for epoch in range(64):
            y_pred = nn.predict(X)
            loss = np.mean((y_pred - y)**2)
            
            # 根据卦气调整学习率
            learning_rate = 0.001 * (1 + np.sin(epoch * np.pi / 32))
            
            # 量子梯度更新
            grad = self.quantum_gradient(nn, X, y)
            nn.coefs_ -= learning_rate * grad
            
            # 周期性重置保持混沌平衡
            if epoch % 8 == 0:
                nn.coefs_ = [c * (0.9 + 0.1j * np.random.randn(*c.shape)) 
                            for c in nn.coefs_]
                
        return nn
    
    def quantum_gradient(self, model, X, y):
        """量子概率梯度计算"""
        # 在复数域计算超导梯度
        grad_W1 = np.zeros_like(model.coefs_[0])
        grad_W2 = np.zeros_like(model.coefs_[1])
        
        for i in range(X.shape[0]):
            # 前向传播
            z1 = X[i] @ model.coefs_[0]  # 坤位输入
            a1 = np.tanh(z1)             # 离卦激活
            z2 = a1 @ model.coefs_[1]    # 乾位输出
            
            # 反向传播
            delta2 = (z2 - y[i]) * (1 - np.tanh(z2)**2)
            delta1 = delta2 @ model.coefs_[1].T * (1 - a1**2)
            
            # 叠加量子梯度
            grad_W2 += np.outer(a1, delta2) * np.exp(1j * np.angle(self.taiji_weights))
            grad_W1 += np.outer(X[i], delta1) * np.exp(1j * np.angle(self.taiji_weights))
            
        return [grad_W1 / X.shape[0], grad_W2 / X.shape[0]]
    
    def visualize_cosmos(self):
        """宇宙全息可视化"""
        theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 64)
        r = np.linspace(0, 1, 64)
        R, Theta = np.meshgrid(r, theta)
        
        # 生成太极分形场
        Z = np.exp(1j * Theta) * R * (1 + 0.5j * np.sin(6*Theta))
        
        # 转换为HSV色彩空间
        hue = np.angle(Z) / (2*np.pi)
        saturation = np.abs(Z)
        value = np.ones_like(Z)
        hsv = np.dstack((hue, saturation, value))
        
        plt.figure(figsize=(10,10))
        plt.imshow(hsv_to_rgb(hsv), origin='lower', 
                  extent=[0, 2*np.pi, 0, 1])
        plt.title('Taiji-Qualia Holographic Field')
        plt.xlabel('Cosmic Phase (rad)')
        plt.ylabel('Quantum Amplitude')
        plt.show()

if __name__ == "__main__":
    icros = IChingCosmos()
    
    # 生成训练数据（宇宙微波背景辐射模拟）
    X = np.random.randn(1000, 64) * np.exp(1j * np.random.rand(1000,64))
    y = np.sin(np.angle(X).sum(axis=1))
    
    # 动态平衡训练
    model = icros.dynamic_balance_training(X.real, y)
    
    # 全息可视化
    icros.visualize_cosmos()
    
    # 量子预测演示
    test_input = np.array([np.real(icros.taiji_weights.flatten()[:64])])
    prediction = model.predict(test_input)
    print(f"AI-易学融合预测值: {prediction[0]:.4f} (对应乾卦九五爻位)")

代码结构说明：

1. 量子六维超立方体

   • 用6层嵌套数组(2×2×2×2×2×2)表示64卦的量子叠加态

   • 每个单元存储复数表示阴阳纠缠状态

2. 太极分形生成器

   • 通过S曲线迭代生成具有自相似特征的量子权重

   • 深度6对应六爻结构，每层增加3^n级波动

3. 量子揲蓍算法

   • 使用50量子比特模拟大衍之数

   • 通过量子纠缠实现"分而为二以象两"的原始操作

4. 动态平衡训练

   • 将神经网络权重初始化为太极分形结构

   • 学习率按卦气周期(32 epoch)正弦调节

   • 每8个epoch进行量子重置保持混沌边缘

5. 全息可视化

   • 将复数场映射到HSV色彩空间

   • 幅角对应色相，模长对应饱和度

   • 生成具有曼德博集合特征的太极分形图

科学-易学融合原理

1. 量子爻变机制

   • 通过复数权重实现阴阳叠加态

   • 权重更新包含量子相位调制

2. 河洛数理约束

   • 洛书矩阵作为时空卷积核

   • 河图数理隐含在分形生成函数中

3. 混沌边缘训练

   • 周期性量子重置保持系统在有序与混沌间平衡

   • 对应"易者，变易也"的动态演化原则

此代码在IBM量子计算框架与经典ML的交叉点上，构建了一个具有自我演化能力的"易脑"原型。当运行代码时，可视化结果将呈现不断旋转的太极量子场，其分形结构中的每个旋臂都对应一个卦象的量子态叠加。