Polyparallelism: A Symbolic Concurrency Framework for Harmonic Kernel Systems
Notice bibliographique
Résumé
Polyparallelism is introduced as a symbolic concurrency framework for coordinating multi-lane harmonic computation across the Harmonic Reducibility, Entropy Parabola, and Recursive Resemblance kernels developed within the Cascade Space Systems ecosystem. Unlike traditional parallel programming models, Polyparallelism is architecture-agnostic, mathematically structured, and grounded in number-theoretic lane semantics. It brings together polynomial transformations, curvature evolution, and resemblance-driven structural updates into a deterministic multi-lane execution engine. This paper formalizes the Polyparallelism framework using clear, non-symbolic definitions. It describes lane-indexed symbolic state spaces, families of coupling operators, a global lane-interaction structure, and a cross-lane sensitivity model known as the Polyparallel Jacobian. The theory guarantees confluence, meaning that every valid topological ordering of operations within a Polyparallel execution produces an equivalent final result. The model aligns with modern developments in parallel symbolic computation, task-based runtimes, graph-oriented execution frameworks, and resource-allocation scheduling strategies. The final outcome is a unified concurrency substrate that can be deployed across CPUs, GPUs, heterogeneous compute fabrics, and quantum-adjacent accelerators.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».