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T0-20 Zeckendorf度量空间基础理论 - 形式化

理论标识

  • 编号: T0-20
  • 名称: Zeckendorf度量空间基础理论
  • 类型: 基础理论
  • 依赖: T0-3 (Zeckendorf约束涌现), A1 (唯一公理)

形式化系统

1. 语言 L

L = (C, F, R, V) where:
- C = {0, 1, φ, ∅} ∪ ℕ ∪ ℝ⁺  // 常量
- F = {v, d_Z, ||, Fib, Zeck}   // 函数符号
- R = {∈, <, ≤, =, ≠, ∼}       // 关系符号
- V = {x, y, z, n, ε, ...}     // 变量

2. 公理系统 A

A1: Zeckendorf空间定义

∀z ∈ Z: z ∈ {0,1}* ∧ ¬Contains(z, "11")

A2: 数值映射

∀z = b_n...b_1 ∈ Z: v(z) = Σᵢ₌₁ⁿ bᵢ·Fib(i)

A3: 度量定义

∀x,y ∈ Z: d_Z(x,y) = |v(x) - v(y)|/(1 + |v(x) - v(y)|)

A4: Fibonacci递归

Fib(1) = 1 ∧ Fib(2) = 2 ∧ ∀n≥3: Fib(n) = Fib(n-1) + Fib(n-2)

A5: 唯一性公理

∀n ∈ ℕ: ∃!z ∈ Z: v(z) = n

3. 推理规则 R

R1: 度量空间规则

NonNeg: ⊢ d_Z(x,y) ≥ 0
Identity: d_Z(x,y) = 0 ⊢ x = y
Symmetry: d_Z(x,y) = a ⊢ d_Z(y,x) = a
Triangle: ⊢ d_Z(x,z) ≤ d_Z(x,y) + d_Z(y,z)

R2: 完备性规则

Cauchy: ∀ε>0 ∃N ∀m,n>N: d_Z(x_m,x_n) < ε
Convergence: Cauchy({x_n}) ⊢ ∃x* ∈ Z: lim x_n = x*

R3: 压缩映射规则

Contraction: d_Z(M(x),M(y)) ≤ k·d_Z(x,y) ∧ k < 1
FixedPoint: Contraction(M) ∧ Complete(Z) ⊢ ∃!x*: M(x*) = x*

4. 定理模式

T1: 完备性定理

⊢ Complete(Z, d_Z)

T2: 压缩常数定理

∀M self-referential: ⊢ k_M = φ⁻¹

T3: 收敛速率定理

∀x₀ ∈ Z: ⊢ d_Z(M^n(x₀), x*) ≤ φ⁻ⁿ·d_Z(x₀, x*)

T4: 熵增定理

∀M contraction: ⊢ H(M^(n+1)(x)) - H(M^n(x)) = log(φ) + o(1)

语义模型

1. 标准模型

M_std = (D, I) where:
- D = Z (Zeckendorf strings)
- I(v) = Fibonacci valuation
- I(d_Z) = normalized metric
- I(φ) = (1+√5)/2

2. 计算模型

M_comp = (D_fin, I_alg) where:
- D_fin = finite Zeckendorf strings
- I_alg = algorithmic interpretation
- Decidable operations

元定理

健全性

Γ ⊢ φ ⟹ Γ ⊨ φ

所有可证明的定理在模型中为真。

完备性(相对于度量空间理论)

Γ ⊨_metric φ ⟹ Γ ⊢ φ

所有度量空间的真命题都可证明。

可判定性

∃ Algorithm A: ∀φ ∈ L_finite: A(φ) = {⊢φ, ⊢¬φ, undecidable}

计算复杂度

空间复杂度

  • Zeckendorf编码: O(log n)
  • 度量计算: O(log n)
  • 不动点存储: O(log n)

时间复杂度

  • 编码转换: O(log n)
  • 度量计算: O(log n)
  • 不动点迭代: O(log_φ ε⁻¹)

与其他理论的关系

前置依赖

  • T0-3: 提供No-11约束
  • A1: 自指完备性要求

后续应用

  • C11-3: 理论不动点
  • C20-2: ψ自映射
  • T0-4: 递归编码
  • T27-7: 循环自指

形式化验证检查点

公理一致性

  • No-11约束与度量相容
  • 唯一性与完备性相容
  • 压缩性与熵增相容

定理可证性

  • 完备性定理已证
  • 压缩常数推导完整
  • 收敛速率证明严格

计算可行性

  • 算法可实现
  • 复杂度界已证明
  • 数值稳定性保证

关键洞察

  1. 度量的选择: d_Z(x,y) = |v(x)-v(y)|/(1+|v(x)-v(y)|) 保证有界性
  2. 压缩常数的普遍性: φ⁻¹出现在所有自指系统中
  3. 完备性的必要性: 保证不动点存在
  4. Fibonacci数的中心性: 作为度量空间的骨架

开放问题

  1. 高维Zeckendorf空间的完备性?
  2. 非确定性映射的不动点?
  3. 量子Zeckendorf度量?
  4. 与其他数系的度量空间比较?