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H7 QuoreMind Framework — smokApp Quantum Lab
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H7 QuoreMind
Framework

// QUANTUM-INSPIRED ML ARCHITECTURE · GOLDEN RATIO PHASE ANCHORING · v2.1

¿Qué es el Framework H7?

El H7 Framework es una arquitectura de computación cuántica-inspirada que utiliza el número áureo φ ≈ 1.618 como sesgo inductivo estructural. Opera sobre hardware clásico mediante interpretación retrodictiva y espacios discretos de 3-qubit.

Su operador central Ψₙ = cos(πn)·cos(πφn) genera un residuo crítico de ~0.362 radianes al cubrir un ciclo de fase 2π con el entero mínimo 7 = (111)₂, creando pares complementarios conservados en un espacio natural de 3 dimensiones cuánticas.

// OPERADOR FUNDAMENTAL
Ψₙ = cos(πn) · cos(πφn)

φ = (1 + √5) / 2 ≈ 1.61803398875
residuo ε = 2π − 7·(2π/7) ≈ 0.362 rad
espacio ∈ ℤ₇ → dim = 3-qubit = (111)₂

Órbita Ψₙ en Espacio Cuántico H7

La trayectoria del operador Ψₙ traza una cuasi-cristalina en el plano complejo, anclada por las raíces séptimas de la unidad y modulada por φ.

FIG. 1 — TRAYECTORIA Ψₙ · ESPACIO DE FASE H7 · n ∈ [0,7]

Parámetros del Sistema

0
DIMENSIÓN BASE
0
QUBITS DISCRETOS
0
GOLDEN RATIO ANCHOR
SIMETRÍA TARGET

Grupos de Colisión y Conservación

El framework H7 define grupos de colisión donde pares de estados (n, 7−n) comparten el mismo valor |Ψₙ|, estableciendo una ley de conservación discreta análoga a la paridad en mecánica cuántica.

FIG. 2 — |Ψₙ| PARA n ∈ [0,6] · GRUPOS DE COLISIÓN SIMÉTRICOS

Arquitectura QuoreMind

QuoreMind es la capa de ML sobre H7: una red neuronal cuántica-inspirada donde cada neurona implementa el operador Ψₙ como función de activación, con pesos inicializados en raíces de la unidad del grupo ℤ₇.

El módulo Metriplex Oracle actúa como mecanismo de atención, ponderando estados según su distancia en el espacio de fase áureo, reduciendo la complejidad de Simon's Algorithm de O(2ⁿ) a O(n) en el caso ideal.

FIG. 3 — ARQUITECTURA QuoreMind · CAPAS Ψ-ACTIVADAS · METRIPLEX ORACLE

Núcleo del Experimento H7

h7_circuit_experiment.py
# smokApp Quantum Lab — H7 Core Operator
import numpy as np

phi = (1 + np.sqrt(5)) / 2 # φ ≈ 1.618
n_vals = np.arange(7) # Z₇ discrete space

def psi(n):
    return np.cos(np.pi*n) * np.cos(np.pi*phi*n)

# Conservation law: |ψ(n)| == |ψ(7-n)|
groups = [(n, 7-n, abs(psi(n))) for n in n_vals]
# → Collision groups validated ✓

residue = 2*np.pi - 7*(2*np.pi/7) # ε ≈ 0.362 rad
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Jacobo Tlacaelel Mina Rodriguez  ·  H7 Metriplex Framework v2.1
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