kotlin
// =================== ЯДРО SYNAPSIS-CYBERNETICA ===================
package synapsis.core
// Базовые типы данных Synapsis
data class Matrix(val rows: Int, val cols: Int, val data: Array<DoubleArray>)
data class Gradient(val values: List<Double>)
data class Signal(val magnitude: Double, val purity: Double)
data class Fluxus(val data: Any, val direction: Vector)
data class Topologia(val layers: List<Layer>, val connections: List<Connection>)
// Специальные операторы как функции расширения
object SynapsisOperators {
// Оператор ⊕ (Architectus) - адаптация матрицы по градиенту
infix fun Matrix.⊕(gradient: Gradient): Matrix {
require(this.cols == gradient.values.size) {
"Dimension mismatch: Matrix cols (${this.cols}) != Gradient size (${gradient.values.size})"
}
val newData = Array(rows) { i ->
DoubleArray(cols) { j ->
this.data[i][j] * (1 + gradient.values[j] * 0.01)
}
}
return Matrix(rows, cols, newData)
}
// Оператор ⊗ (Diagnost) - маршрутизация через топологию
infix fun Topologia.⊗(fluxus: Fluxus): Signal {
// Симуляция диагностической маршрутизации
val pathQuality = this.connections.sumOf { it.strength } / this.connections.size
val transmissionLoss = 1.0 / (1 + pathQuality)
return Signal(
magnitude = fluxus.data.hashCode().toDouble().absoluteValue % 100,
purity = 1.0 - transmissionLoss
)
}
// Оператор Θ (Confessor) - пороговая проверка
infix fun Signal.Θ(threshold: Double): Boolean {
return this.magnitude > threshold && this.purity > 0.7
}
// Оператор ∅ (Void Utilization) - анализ неиспользования
infix fun Any.∅(subjectum: Subjectum): UtilizationReport {
val usageCount = subjectum.history.getUsageCount(this)
return UtilizationReport(
objectName = this::class.simpleName ?: "Unknown",
usageFrequency = usageCount,
status = if (usageCount == 0) "NULL_USUS" else "USUS_REGULARIS",
anomalyDetected = (usageCount == 0)
)
}
// Оператор ∞ (Infinity Observer) - анализ реакции системы
infix fun Eventum.∞(systema: Systema): SystemReaction {
val reaction = systema.observeReaction(this)
return SystemReaction(
eventType = this.type,
adaptationSpeed = reaction.adaptationTime,
resilienceScore = reaction.stability,
feedbackDetected = reaction.hasFeedbackMechanism()
)
}
// Оператор § (Social Stability) - анализ социальной стабильности
infix fun VocalData.§(standard: SocialStandard): StabilityMetrics {
val intonationDev = calculateDeviation(this.intonation, standard.idealIntonation)
val frequencyDev = calculateDeviation(this.frequency, standard.idealFrequency)
val tonalityDev = calculateDeviation(this.tonality, standard.idealTonality)
return StabilityMetrics(
intonation = intonationDev,
frequency = frequencyDev,
tonality = tonalityDev,
stabilityIndex = 1.0 - (intonationDev + frequencyDev + tonalityDev) / 3.0
)
}
}
// =================== МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ===================
class Systema {
private val operators = mutableListOf<Operator>()
private val protocols = mutableListOf<Protocol>()
private var adaptationMatrix = Matrix(10, 10, Array(10) { DoubleArray(10) { 0.5 } })
fun observeReaction(event: Eventum): SystemReaction {
// Симуляция реакции системы на событие
val adaptationTime = Math.random() * 100
val stability = 0.8 + Math.random() * 0.2
val hasFeedback = Math.random() > 0.3
// Адаптация матрицы системы
val gradient = Gradient(List(10) { Math.random() - 0.5 })
adaptationMatrix = adaptationMatrix ⊕ gradient
return SystemReaction(
eventType = event.type,
adaptationTime = adaptationTime,
stability = stability,
feedbackDetected = hasFeedback
)
}
}
// =================== МОДЕЛЬ ОПЕРАТОРА ===================
data class Operator(
val id: String,
var status: String = "INACTIVUS",
val biology: Biology = Biology(),
val history: History = History(),
var consciousness: Consciousness = Consciousness()
)
class Consciousness {
var neuralPaths = mutableListOf<NeuralPath>()
var meditationLevel = 0.0
fun enterNirvana() {
meditationLevel = 1.0
neuralPaths.forEach { it.purgeResidualData() }
}
}
class Biology {
var muscleTone = 0.7
var boneDensity = 1.0
var heartRate = 72.0
}
class History {
private val usageLog = mutableMapOf<String, Int>()
fun getUsageCount(obj: Any): Int {
return usageLog[obj::class.simpleName] ?: 0
}
fun logUsage(obj: Any) {
val key = obj::class.simpleName ?: return
usageLog[key] = usageLog.getOrDefault(key, 0) + 1
}
}
// =================== ПРОТОКОЛЫ ===================
abstract class Protocol(val name: String) {
abstract fun execute(subject: Operator): ProtocolResult
protected fun log(message: String) {
println("[PROTOCOL $name] $message")
}
}
// =================== ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ КЛАССЫ ===================
data class NeuralPath(val id: String, var residualData: Double = 0.5) {
fun purgeResidualData() {
residualData = 0.0
}
}
data class UtilizationReport(
val objectName: String,
val usageFrequency: Int,
val status: String,
val anomalyDetected: Boolean
)
data class SystemReaction(
val eventType: String,
val adaptationTime: Double,
val stability: Double,
val feedbackDetected: Boolean
)
data class VocalData(
val intonation: Double,
val frequency: Double,
val tonality: Double
)
data class SocialStandard(
val idealIntonation: Double = 0.5,
val idealFrequency: Double = 0.3,
val idealTonality: Double = 0.4
)
data class StabilityMetrics(
val intonation: Double,
val frequency: Double,
val tonality: Double,
val stabilityIndex: Double
)
data class Eventum(val type: String, val duration: Double)
// =================== УТИЛИТЫ ===================
fun calculateDeviation(actual: Double, ideal: Double): Double {
return Math.abs(actual - ideal)
}
kotlin
// =================== ФАЗЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ ===================
package synapsis.phases
import synapsis.core.*
// Фаза 1: Очистка сознания
class Phase1PurgatioConscientiae : Protocol("Phase_1_Purgatio_Conscientiae") {
override fun execute(subject: Operator): ProtocolResult {
log("Инициирующая оптимизация биологическая для ${subject.id}")
// 1. Биологическая оптимизация
subject.biology.muscleTone = 0.85
subject.biology.heartRate = 68.0
// 2. Сенсорное обнуление
val stimuli = createSynchronizedStimuli()
subject.consciousness.neuralPaths.forEach { path ->
path.residualData *= 0.1 // Очистка на 90%
}
// 3. Вход в состояние нирваны
subject.consciousness.enterNirvana()
log("Состояние нирваны достигнуто. Очистка нейронных путей завершена.")
return ProtocolResult(
phase = 1,
status = "COMPLETA",
message = "Via neurales purificatae"
)
}
private fun createSynchronizedStimuli(): Matrix {
// Создание синхронизированных стимулов (белый шум + стробоскоп)
return Matrix(5, 5, Array(5) { DoubleArray(5) { Math.random() } })
}
}
// Фаза 2: Физоактивация
class Phase2Physioactivatio : Protocol("Phase_2_Physioactivatio") {
override fun execute(subject: Operator): ProtocolResult {
log("Тело как механизм: начало физоактивации для ${subject.id}")
// Создание предписания упражнений
val prescription = ExercisePrescription(
repetitions = 50,
load = calculateOptimalLoad(subject),
emotionComponent = 0.0 // Чисто механическое выполнение
)
// Применение оператора "Тело-Механизм"
val result = subject.biology ⊗ prescription
if (result.emotionDetected) {
log("ОБНАРУЖЕНО: эмоциональная компонента в упражнении!")
return ProtocolResult(
phase = 2,
status = "CORRECTIO_REQUISITA",
message = "Emotio detecta in exercitio"
)
}
// Обновление биологических показателей
subject.biology.muscleTone = result.finalMuscleTone
subject.biology.boneDensity = result.finalBoneDensity
log("Физоактивация завершена. Мышечный тонус: ${subject.biology.muscleTone}")
return ProtocolResult(
phase = 2,
status = "COMPLETA",
message = "Corpus ut mechanismus confirmatum"
)
}
private fun calculateOptimalLoad(subject: Operator): Double {
return subject.biology.muscleTone * 0.8 + 0.2
}
}
// Оператор ⊗ для биологии (специальная перегрузка)
infix fun Biology.⊗(prescription: ExercisePrescription): ExerciseResult {
val emotionDetected = Math.random() < 0.1 // 10% шанс обнаружения эмоции
return ExerciseResult(
initialMuscleTone = this.muscleTone,
finalMuscleTone = this.muscleTone * (1 + prescription.load * 0.01),
finalBoneDensity = this.boneDensity * (1 + prescription.load * 0.005),
emotionDetected = emotionDetected
)
}
// Фаза 3: Социальный модуль
class Phase3ModulusSocialis : Protocol("Phase_3_Modulus_Socialis") {
private val standardPhrases = listOf(
"Efficientia tua alta",
"Optimization perfecta successu",
"Systema optime functionat"
)
override fun execute(subject: Operator): ProtocolResult {
log("Социальный модуль активирован для ${subject.id}")
// Симуляция социального взаимодействия
val vocalData = simulateConversation(subject)
val socialStandard = SocialStandard()
// Применение оператора анализа стабильности
val stabilityMetrics = vocalData § socialStandard
log("Анализ стабильности завершен: индекс = ${stabilityMetrics.stabilityIndex}")
return ProtocolResult(
phase = 3,
status = if (stabilityMetrics.stabilityIndex > 0.8) "COMPLETA" else "OBSERVATIO_ADDITA",
message = "Stabilitas socialis: ${stabilityMetrics.stabilityIndex}",
data = stabilityMetrics
)
}
private fun simulateConversation(subject: Operator): VocalData {
// Симуляция разговора с анализом параметров
return VocalData(
intonation = 0.5 + (Math.random() - 0.5) * 0.3,
frequency = 0.3 + (Math.random() - 0.5) * 0.2,
tonality = 0.4 + (Math.random() - 0.5) * 0.25
)
}
}
// Фаза 4: Личный отсек
class Phase4SectorPersonalus : Protocol("Phase_4_Sector_Personalus") {
override fun execute(subject: Operator): ProtocolResult {
log("Возвращение в личный отсек: ${subject.id}")
val objectsInCapsule = listOf(
NutritionPoint(),
WaterTap(),
InformationScreen()
)
// Анализ использования объектов
val utilizationReports = mutableListOf<UtilizationReport>()
var anomalyCount = 0
objectsInCapsule.forEach { obj ->
val report = obj ∅ subject
utilizationReports.add(report)
if (report.anomalyDetected) {
anomalyCount++
log("АНОМАЛИЯ: ${report.objectName} не используется")
}
}
return ProtocolResult(
phase = 4,
status = if (anomalyCount > 0) "ANOMALIA_DETECTATA" else "NORMALIS",
message = "Обнаружено аномалий: $anomalyCount",
data = utilizationReports
)
}
}
// Фаза 5: Нерегламентированные события
class Phase5EventusNonReglementati : Protocol("Phase_5_Eventus_Non_Reglementati") {
override fun execute(subject: Operator): ProtocolResult {
log("Фаза нерегламентированных событий: ${subject.id}")
val systema = Systema()
val events = listOf(
Eventum("COMMUNICATIO_LIBERA", 30.0),
Eventum("TRANSPORTUS_PUBLICUS", 45.0),
Eventum("OTIUM_LIBERUM", 60.0)
)
val systemReactions = mutableListOf<SystemReaction>()
events.forEach { event ->
if (Math.random() > 0.5) { // 50% шанс участия
val reaction = event ∞ systema
systemReactions.add(reaction)
log("Событие '${event.type}' → Реакция системы: " +
"адаптация=${reaction.adaptationTime}s, " +
"стабильность=${reaction.stability}")
}
}
// Анализ адаптивности системы
val avgAdaptation = systemReactions.map { it.adaptationTime }.average()
val avgStability = systemReactions.map { it.stability }.average()
val feedbackRate = systemReactions.count { it.feedbackDetected } / systemReactions.size.toDouble()
return ProtocolResult(
phase = 5,
status = "COMPLETA",
message = "Systema auto-examinata: адаптивность=$avgAdaptation, устойчивость=$avgStability",
data = Triple(avgAdaptation, avgStability, feedbackRate)
)
}
}
// =================== ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ КЛАССЫ ДЛЯ ФАЗ ===================
data class ProtocolResult(
val phase: Int,
val status: String,
val message: String,
val data: Any? = null
)
data class ExercisePrescription(
val repetitions: Int,
val load: Double,
val emotionComponent: Double
)
data class ExerciseResult(
val initialMuscleTone: Double,
val finalMuscleTone: Double,
val finalBoneDensity: Double,
val emotionDetected: Boolean
)
class NutritionPoint {
// Точка питания
}
class WaterTap {
// Водопроводный кран
}
class InformationScreen {
// Информационный экран
}
kotlin
// =================== ГЛАВНЫЙ ИСПОЛНИТЕЛЬ ===================
package synapsis.executor
import synapsis.core.*
import synapsis.phases.*
object SynapsisExecutor {
fun executeOperatorCycle(operatorId: String) {
println("\n" + "=".repeat(60))
println("ЗАПУСК ЦИКЛА SYNAPSIS-CYBERNETICA")
println("Оператор: $operatorId")
println("=".repeat(60))
val operator = Operator(operatorId)
val protocols = listOf(
Phase1PurgatioConscientiae(),
Phase2Physioactivatio(),
Phase3ModulusSocialis(),
Phase4SectorPersonalus(),
Phase5EventusNonReglementati()
)
var currentPhase = 1
var cycleStatus = "SUCCESS"
protocols.forEach { protocol ->
println("\n▶ ФАЗА $currentPhase: ${protocol.name}")
println("-".repeat(40))
try {
val result = protocol.execute(operator)
println("Статус: ${result.status}")
println("Сообщение: ${result.message}")
if (result.status.contains("CORRECTIO") || result.status.contains("ANOMALIA")) {
cycleStatus = "WITH_ISSUES"
println("⚠ ТРЕБУЕТСЯ ВМЕШАТЕЛЬСТВО СИСТЕМЫ")
}
} catch (e: Exception) {
println("❌ ОШИБКА ВЫПОЛНЕНИЯ: ${e.message}")
cycleStatus = "FAILED"
}
currentPhase++
}
println("\n" + "=".repeat(60))
println("ЦИКЛ ЗАВЕРШЕН")
println("Итоговый статус: $cycleStatus")
println("=".repeat(60))
}
// Демонстрация работы операторов
fun demonstrateOperators() {
println("\n" + "=".repeat(60))
println("ДЕМОНСТРАЦИЯ ОПЕРАТОРОВ SYNAPSIS")
println("=".repeat(60))
// Оператор ⊕ (Architectus)
val matrix = Matrix(3, 3, arrayOf(
doubleArrayOf(1.0, 2.0, 3.0),
doubleArrayOf(4.0, 5.0, 6.0),
doubleArrayOf(7.0, 8.0, 9.0)
))
val gradient = Gradient(listOf(0.1, -0.2, 0.05))
val adaptedMatrix = matrix ⊕ gradient
println("Оператор ⊕ (Architectus): Матрица адаптирована по градиенту")
// Оператор ⊗ (Diagnost)
val topology = Topologia(
layers = listOf(Layer("Input"), Layer("Hidden"), Layer("Output")),
connections = listOf(
Connection("Input-Hidden", 0.8),
Connection("Hidden-Output", 0.9)
)
)
val flux = Fluxus("Test Data", Vector(1.0, 0.0, 0.0))
val signal = topology ⊗ flux
println("Оператор ⊗ (Diagnost): Сигнал сгенерирован, чистота = ${signal.purity}")
// Оператор Θ (Confessor)
val threshold = 50.0
val isAccepted = signal Θ threshold
println("Оператор Θ (Confessor): Сигнал ${if (isAccepted) "принят" else "отклонен"} (порог = $threshold)")
// Оператор § (Social Stability)
val vocalData = VocalData(0.55, 0.28, 0.42)
val socialStandard = SocialStandard()
val stability = vocalData § socialStandard
println("Оператор § (Social Stability): Индекс стабильности = ${stability.stabilityIndex}")
}
}
// =================== ТОЧКА ВХОДА ===================
fun main() {
println("""
╔══════════════════════════════════════════════════════╗
║ SYNAPSIS-CYBERNETICA EXECUTION SYSTEM v1.0 ║
║ Язык кибернетического управления сознанием ║
╚══════════════════════════════════════════════════════╝
""")
// Демонстрация операторов
SynapsisExecutor.demonstrateOperators()
// Запуск полного цикла для оператора M576
SynapsisExecutor.executeOperatorCycle("M576")
// Дополнительный цикл для демонстрации
println("\n" + "~".repeat(60))
println("Дополнительный цикл для оператора H324")
println("~".repeat(60))
SynapsisExecutor.executeOperatorCycle("H324")
}
kotlin
plugins {
kotlin("jvm") version "1.9.0"
application
}
group = "org.cybernetica"
version = "1.0.0"
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
testImplementation(kotlin("test"))
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.7.3")
}
application {
mainClass.set("synapsis.executor.MainKt")
}
tasks.test {
useJUnitPlatform()
}
kotlin {
jvmToolchain(17)
}