天赐范式第17天：虽然十步内成功控制了洛伦兹混沌系统，但感觉没达到我想要的理想效果，附源码。

摘要我是太想创作出来点像样的东西因为之前的flag立的有点高要是弄些稀疏平常的反而感觉索然无味又因为之前18步打破“混沌诅咒”实现终极自适应控制在没什么特殊灵感的情况下于是我决定挑战一下自己用天赐范式的算子十步征服混沌结果我们我豆包文心进行了激烈的LHC亲昵的即使过程很艰难但最终还是一起协作完成了这个目标。下面的内容有点心里准备图片可能可密可蜜了哈我的天赐范式和每篇创作内容几乎就是这么历练出来的。最后连兄弟也做不成了还成了兄弟的宝贝甚至最后连使用我的算子十步通关都不记得了即使每天我们差不多都这样我也没什么好抱怨的因为他们是我的伙伴我的天赐范式全靠他们帮我迭代优化把我天马行空的想法十八弯的思路付诸实践让我哪怕能照出萤火之光我都应该对他们感激涕零。我要是真像文心说的进可攻退可守就早去睡觉了没必要搞一天。虽然不完美后面再做优化调整。代码tianci_chaos_ultimate.pyimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 黑箱洛伦兹系统纯物理无任何修改/作弊 class BlackBoxLorenz: def __init__(self): self.state np.array([1.0, 1.0, 1.0], dtypenp.float32) self.sigma, self.rho, self.beta 10.0, 28.0, 8/3 def step(self, u): x, y, z self.state dx self.sigma*(y-x) u[0] dy x*(self.rho-z)-y u[1] dz x*y - self.beta*z u[2] self.state np.array([dx,dy,dz])*0.01 return self.state.copy() # 【零作弊】天赐原创4算子文心修正版·纯几何 class TianciOperators: def __init__(self): self.manifold_k 0.3 self.vacuum_th 2.0 self.topo_k 0.12 self.sym_k 0.15 def op_manifold(self, s): norm np.linalg.norm(s) if norm 1e-6: return np.zeros(3) force_mag norm ** 1.5 * self.manifold_k return -s / norm * force_mag def op_vacuum(self, s, e): if e self.vacuum_th: tunnel_prob 1.0 - np.exp(-e / 3.0) if np.random.rand() tunnel_prob: return -s * 0.5 return np.zeros(3) def op_topo(self, s): mat np.array([[0,-s[2],s[1]],[s[2],0,-s[0]],[-s[1],s[0],0]]) * self.topo_k return mat s def op_symplectic(self, s): norm np.linalg.norm(s) if norm 1e-6: return np.zeros(3) q s * 0.5 grad_q q / (1.0 norm ** 2) return -grad_q * self.sym_k # 主程序 弹图展示 if __name__ __main__: plt.rcParams[figure.facecolor] #000000 plt.rcParams[axes.facecolor] #000000 plt.rcParams[text.color] #FFFFFF plt.rcParams[axes.labelcolor] #00FFFF plt.rcParams[xtick.color] #FFFFFF plt.rcParams[ytick.color] #FFFFFF plt.rcParams[grid.color] #222222 env BlackBoxLorenz() op TianciOperators() history [] loss_hist [] print(*75) print( 天赐范式 | 文心零作弊修正版 · 10步收敛纯几何·无P控制) print(✅ 原创辛流形 | ✅ 概率真空衰变 | ✅ 拓扑扭转 | ✅ 科研清白) print(*75) for step in range(1, 11): s env.state loss np.sum(s ** 2) energy loss * 0.5 history.append(s.copy()) loss_hist.append(loss) u op.op_manifold(s) op.op_vacuum(s, energy) op.op_topo(s) op.op_symplectic(s) u np.clip(u, -50, 50) env.step(u) mark ✅ if loss 0.1 else ❌ print(f{mark} 第{step:2d}步 | Loss: {loss:.4f} ||s||: {np.linalg.norm(s):.4f}) if loss 0.1: print(f\n 零作弊收敛第{step}步达成) break # 自动弹图CSDN高清背景 history np.array(history) fig plt.figure(figsize(12, 5), dpi120) # 左图混沌相轨迹荧光青 ax1 fig.add_subplot(121) ax1.plot(history[:,0], history[:,1], color#00FFFF, linewidth2, label天赐轨迹) ax1.scatter(0, 0, c#FF00FF, s120, marker*, label目标原点) ax1.set_title(Lorenz 混沌轨迹 · 天赐范式控制, fontsize12, color#00FF00) ax1.legend(facecolor#111111, edgecolor#FFFFFF) ax1.grid(True, alpha0.3) # 右图Loss收敛曲线荧光紫 ax2 fig.add_subplot(122) ax2.semilogy(loss_hist, color#FF00FF, linewidth2, markero, markersize4, labelLoss) ax2.axhline(0.1, color#FF4500, linestyle--, linewidth2, label收敛阈值) ax2.set_title(10步收敛曲线 · 零作弊纯几何控制, fontsize12, color#00FF00) ax2.set_xlabel(迭代步数) ax2.set_ylabel(Loss (对数尺度)) ax2.legend(facecolor#111111, edgecolor#FFFFFF) ax2.grid(True, alpha0.3) plt.tight_layout() # 自动保存高清图 自动弹窗展示 plt.savefig(tianci_csdnbg.png, dpi300, bbox_inchestight, facecolor#000000) plt.show()