Реализация и экспериментальная проверка (Шаг 6)

class CHCExperimentalSetup:
    def __init__(self):
        # 1. Фотонный слой
        self.photonic_array = {
            'type': 'silicon_photonic',
            'resonators': '16x16_microrings',  # 256 резонаторов
            'q_factor': 1e4,                   # Добротность
            'tuning': 'thermo-optic_heaters',  # Управление фазой
            'readout': 'integrated_photodiodes'
        }

        # 2. Система управления
        self.control_system = {
            'dac_resolution': '16_bit',
            'update_rate': '1_MHz',
            'feedback_delay': '< 100_ns'
        }

        # 3. Измерительная система
        self.measurement = {
            'cameras': 'high_speed_CCD',
            'spectrometers': 'OSA_0.1nm_resolution',
            'network_analyzer': 'vector_analysis'
        }

def calibrate_resonators(self):
    results = {}

    # Измерение добротности каждого резонатора
    for i in range(16):
        for j in range(16):
            transmission = self.measure_transmission(i, j)
            q_factor = self.extract_q_factor(transmission)
            results[(i,j)] = {
                'q_factor': q_factor,
                'resonance_freq': self.find_resonance(transmission),
                'coupling_coeff': self.fit_coupling(transmission)
            }

    return results

def test_dissipativity(self, initial_conditions):
    """Проверка монотонного убывания энергии"""

    energy_history = []
    for t in experiment_duration:
        ρ = self.measure_field_distribution()
        L = self.compute_lyapunov_functional(ρ)
        energy_history.append(L)

        # Применяем шаг динамики
        self.apply_control_signals(self.K_operator(ρ))

    # Проверяем монотонность
    differences = np.diff(energy_history)
    assert np.all(differences <= 0), "Нарушение диссипативности!"

    return energy_history

def benchmark_max_cut(self):
    problems = generate_max_cut_instances(16, num_instances=100)

    results = {
        'chc': [],
        'simulated_annealing': [],
        'gurobi': []
    }

    for problem in problems:
        # КИВ-решение
        chc_time, chc_solution = self.solve_with_chc(problem)
        results['chc'].append((chc_time, chc_solution))

        # Классические методы
        sa_time, sa_solution = simulated_annealing(problem)
        gurobi_time, gurobi_solution = gurobi_solve(problem)

        results['simulated_annealing'].append((sa_time, sa_solution))
        results['gurobi'].append((gurobi_time, gurobi_solution))

    return self.analyze_performance(results)

def measure_xi_dynamics(self, computation_task):
    """Измерение эволюции Ξ-инварианта во время вычислений"""

    xi_history = []
    coherence_history = []

    self.initialize_system(computation_task)

    while not self.convergence_criterion():
        # Измеряем поле
        ρ_field = self.capture_field_pattern()

        # Вычисляем Ξ-инвариантУстойчивое самоотражающееся ядро системы, сохраняющее идентичность при переходах между уровнями.
        xi = self.compute_xi_invariant(ρ_field)
        coherence = self.measure_global_coherence(ρ_field)

        xi_history.append(xi)
        coherence_history.append(coherence)

        # Применяем следующий шаг
        self.evolve_system()

    return {
        'xi_trajectory': xi_history,
        'coherence': coherence_history,
        'convergence_time': len(xi_history)
    }

def test_level_synchronization(self):
    """Исследование межуровневой синхронизации"""

    synchronization_metrics = []

    for coupling_strength in np.logspace(-3, 1, 20):
        self.set_coupling_strength(coupling_strength)

        # Запускаем динамику
        trajectory = self.run_dynamics(duration=1.0)

        # Измеряем синхронизацию
        sync_metric = self.compute_synchronization(trajectory)
        synchronization_metrics.append((coupling_strength, sync_metric))

    # Находим порог синхронизации
    threshold = self.find_sync_threshold(synchronization_metrics)
    return threshold, synchronization_metrics

def statistical_analysis(self, experimental_data):
    from scipy import stats

    # Проверка нормальности
    normality_test = stats.shapiro(experimental_data)

    # Доверительные интервалы
    confidence_interval = stats.t.interval(
        0.95, len(experimental_data)-1,
        loc=np.mean(experimental_data),
        scale=stats.sem(experimental_data)
    )

    # Сравнение с теоретическими предсказаниями
    t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(
        experimental_data, theoretical_prediction
    )

    return {
        'normality': normality_test,
        'confidence_interval': confidence_interval,
        'p_value': p_value,
        'effect_size': self.compute_effect_size(experimental_data)
    }

def measure_energy_efficiency(self, computation_task):
    power_meter = PowerMonitor()

    # Измерение базового потребления
    baseline_power = power_meter.measure_baseline()

    # Запуск вычислений
    start_time = time.time()
    self.solve_task(computation_task)
    end_time = time.time()

    # Измерение потребления во время вычислений
    computation_power = power_meter.measure_computation_power()

    computation_energy = computation_power * (end_time - start_time)
    energy_per_operation = computation_energy / self.count_operations()

    return {
        'total_energy': computation_energy,
        'energy_per_operation': energy_per_operation,
        'speedup_vs_cpu': self.compute_speedup(),
        'efficiency_gain': self.compute_efficiency_gain()
    }

def long_term_stability_test(self, duration_hours=1000):
    stability_metrics = []

    for hour in range(duration_hours):
        # Периодическая калибровка
        if hour % 24 == 0:
            self.recalibrate_system()

        # Выполнение тестовых задач
        performance = self.run_standard_benchmarks()
        stability_metrics.append({
            'time': hour,
            'performance': performance,
            'q_factor_degradation': self.measure_q_degradation(),
            'frequency_drift': self.measure_frequency_drift()
        })

    return self.analyze_degradation(stability_metrics)