//Синапс к аксону код-протокол Интерактор
protocol Axon_Principale {
data matrix_directionalis // Матрица направленных связей
data topologia_rete // Топология сети
functio initium_potentiae() {
// Инициирующий сигнал через структурную схему
schema_management = definire_schema_controlis()
emitto novus Neurotrans_Cyberneticus(schema_management)
}
functio definire_schema_controlis() -> Schema {
reddo Schema {
connexio_bidirecionalis: verus,
gradus_connexionis: 0.75,
hardwire_logica: "directionalis"
}
}
}
class Neurotrans_Cyberneticus {
data vesicula_signalum
data vector_directionis // Направление передачи
data weight_matrix // Взвешенная матрица связей
functio transmissio() {
// Пороговая активация по кибернетическому принципу
if (potentia_signal > threshold_systema) {
impulsus = novus Stimulus_Regulatorius(weight_matrix)
impulsus.generare_feedback_loop()
}
}
}
class Stimulus_Regulatorius {
data feedback_circuitus // Контур обратной связи
data gradient_adaptivus // Адаптивный градиент
functio generare_feedback_loop() {
// Кибернетическая регуляция с обратной связью
regulator = novus Systema_Controlis_Hierarchicum()
regulator.adjustare_secundum_gradientem(gradient_adaptivus)
imperium = novus Potentia_Actionis_Cybernetica()
imperium.activare_per_connexotomam()
}
}
class Potentia_Actionis_Cybernetica {
data architectura_totalis // Полный граф системы
data fluxus_informationis // Поток информации
functio activare_per_connexotomam() {
// Активация через полную карту коннектома
reticulum = novus Connectoma_Structuralis(architectura_totalis)
reticulum.consolidare_secundum_plasticitatem()
// Маршрутизация через матрицу связей
reticulum.transmittere_per_matrix(fluxus_informationis)
}
}
class Connectoma_Structuralis {
data schema_management // Структурная схема управления
data matrix_connexionum // Матрица всех связей
data hardwire_basis // Базовая жёсткая проводка
functio consolidare_secundum_plasticitatem() {
stabilire_topologiam_hierarchicam()
firmare_logica_hardwire()
transmittere_per_canales_directionales("M576 ad colloquium Operatorum invitamini")
}
functio stabilire_topologiam_hierarchicam() {
// Определение иерархической топологии сети
architectura_retis = Topologia {
typus: "hierarchica",
niveaux: 3,
connexiones_directionales: verus
}
synapsis_confirmata = verus
}
functio firmare_logica_hardwire() {
// Фиксация базовой логики системы
plasticitas_adaptiva = activa
schema_management.confirmare_architecturam()
// Установка взвешенных связей
matrix_connexionum.definire_pondera([
"axon_dendritum": 0.8,
"feedback_loop": 0.6,
"control_channel": 0.9
])
}
functio transmittere_per_canales_directionales(nuntius) {
// Передача через направленные каналы коннектома
per_matrix_connexionum(nuntius, vector_directionis)
// Логирование в структурной схеме
schema_management.registrare_transmissionem(nuntius)
}
}
// Операторы кибернетического управления
operator ⊕ (matrix: Matrix, gradient: Gradient) -> Matrix {
// Оператор адаптации весов по градиенту
reddo matrix.actualisare_secundum_plasticitatem(gradient)
}
operator ⊗ (topologia: Topologia, data: Fluxus) -> Signal {
// Оператор маршрутизации через топологию сети
reddo topologia.transmittere_secundum_architecturam(data)
}
operator Θ (signal: Potentia, threshold: Float) -> Boolean {
// Пороговый оператор активации (кибернетический компаратор)
reddo signal.magnitude > threshold && schema_management.validare_transmissionem()
}