Recursive Gradient Physics (RGPx): Coherence, Collapse, and the Φ-Invariant Frontier
Notice bibliographique
Résumé
Recursive Gradient Physics (RGPx) extends Recursive Gradient Processing (RGP) into the physical domain, establishing coherence—not energy—as nature’s fundamental invariant.The paper introduces the Φ-invariant, defined as the ratio between entropy production and dissipative flux (Φ = Ṡ / (Q̇/T)), revealing a universal conservation principle expressed as the continuity of coherence flux (∇μΦμν = 0). RGPx unifies quantum decoherence, turbulent transition, and gravitational curvature under a single recursive grammar of coherence regulation. Decoherence plateaus, turbulence cascades, and horizon thermodynamics appear as contextual expressions of one recursive law: systems evolve by normalizing their gradients toward coherence equilibrium. Comparative frameworks (Kolmogorov → RGPx, General Relativity → RGPx, and the Coherence Conservation Law) demonstrate how force-based physics emerges as a limiting case of recursive normalization. The theory is testable through measurable Φ-plateaus in quantum systems, turbulence spectra, and analog gravity experiments. RGPx restores global conservation through coherence continuity, marking the transition from force-based to recursion-based physics — a unifying step from description to regulation, from geometry to gradient coherence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».