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L'ARTHA

Mary-Kate Olsen

Libérer： 2024-12-26 20:10:09

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THE ARTHA

Chapitre 1 : Cadre conceptuel d’Artha

1.1 L'essence d'Artha

Artha est un environnement virtuel reproduisant et améliorant les systèmes du monde réel. Il intègre une gestion des données d'inspiration quantique, une gouvernance basée sur l'IA et un modèle économique unique basé sur les services publics pour un environnement autorégulé et évolutif.

1.1.1 Définir Artha

Artha opère comme :

Inspiré du quantum : les données existent sous forme de formes d'onde (non observées) ou de particules (observées) basées sur l'interaction.
AI-Driven : l'IA gère la valorisation, la gouvernance et s'adapte via l'apprentissage.
Basé sur l'utilité : l'utilité augmente avec l'utilisation, contrairement aux rendements décroissants traditionnels.

1.1.2 Objectifs et vision

Artha vise :

Stabilité : Marchés fermés pour freiner la volatilité et les marchés noirs.
Gouvernance transparente : les contrats intelligents automatisent les lois et la conformité.
Innovation : stockage d'inspiration quantique et modèles d'IA avancés.

1.2 Piliers fondamentaux

1.2.1 Stockage de données quantiques

Les données se déplacent constamment entre les nœuds, inspirées des principes quantiques :

Mise en cache dynamique : le stockage temporaire évite la permanence.
Dualité onde-particule : Les données sont une onde lorsqu'elles ne sont pas accessibles et une particule lorsqu'elles sont récupérées.
Attributs : les données ont des propriétés telles que la masse (importance), la vitesse (fréquence d'accès) et le rayon (sécurité).

Code de mise en cache dynamique :

import time, random

def cache_data(nodes, data):
    while True:
        current_node = random.choice(nodes)
        current_node.store(data)
        time.sleep(1)
        current_node.clear()

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1.2.2 Gouvernance de l'IA

L'IA automatise les tâches économiques, apprend des interactions et assure la sécurité.

Équation du taux d'apprentissage :
[ L(t) = L_0 e^{-alpha t} ]
Où :

(L(t)) : taux d'apprentissage au temps (t).
(L_0) : taux d'apprentissage initial.
(alpha) : facteur de décroissance.

1.2.3 Économie basée sur les services publics

L'utilité grandit avec l'utilisation :
[ U(n) = U_0 bêta n^2 ]
Où :

(U(n)) : Utilitaire après (n) utilisations.
(U_0) : Utilitaire initial.
(bêta) : taux de croissance.

1.2.4 Preuve de valeur (PoV)

PoV garantit des contributions mesurables basées sur des données en temps réel.

Équation PoV :
[ PoV = sum_{i=1}^{N} gauche (C_i cdot W_i droite)]
Où :

(C_i) : Contribution de l'utilisateur (i).
(W_i) : Poids de la contribution.
(N) : Total des cotisations.

Code PoV :

import time, random

def cache_data(nodes, data):
    while True:
        current_node = random.choice(nodes)
        current_node.store(data)
        time.sleep(1)
        current_node.clear()

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Chapitre 2 : L'environnement de base d'Artha

2.1 Architecture de l'environnement virtuel

2.1.1 Simulation de règles physiques

Artha reflète les règles physiques :

Physique orbitale : les données tournent autour du système, visualisées avec des attributs tels que la vitesse, la masse et le rayon.
Espace virtuel : les nœuds stockent dynamiquement les données.

Code d'orbite de données :

class ProofOfValue:
    def __init__(self):
        self.contributions = []

    def add(self, contribution, weight):
        self.contributions.append((contribution, weight))

    def calculate(self):
        return sum(c * w for c, w in self.contributions)

pov = ProofOfValue()
pov.add(100, 0.8)
pov.add(50, 1.0)
print(pov.calculate())

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2.1.2 Dynamique des données quantiques

Les données se comportent comme des particules quantiques :

Forme d'onde : Inobservée, dans des états potentiels.
Particule : Observée, localisée et accessible.

2.1.3 Preuve de travail (PoW)

PoW garantit la sécurité en nécessitant un effort de calcul pour valider les actions.

Équation PoW :
[ H(x) leq T]
Où :

(H(x)) : Hachage de (x).
(T) : Seuil cible.

Code PoW :

class DataObject:
    def __init__(self, mass, radius, velocity):
        self.mass = mass
        self.radius = radius
        self.velocity = velocity

    def update_position(self, time_step):
        angle = (self.velocity / self.radius) * time_step
        return angle

data = DataObject(10, 5, 2)
angle = data.update_position(1)

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