This patent proposes a framework for adaptively transferring reasoning or operational paradigms based on context shifts. It enables dynamic reconfiguration across domains, improving AI generalization and system resilience. 本特許は、文脈変化に応じて推論・操作パラダイムを適応的に転移する構造を提案します。異分野間での動的再構成を可能にし、AIの汎化性とシステムの柔軟性を高めます。

This theory proposes a constructive framework that inductively compresses knowledge by abstracting patterns from minimal observations. It enables compact, generalized knowledge models adaptable across various contexts. 本理論は、最小限の観測からパターンを抽出し、知識を帰納的に圧縮する構成的枠組みを提案します。多様な文脈に適応可能な、汎用性の高い知識モデルの構築を可能にします。

A constructive framework for enabling parallel decision-making through distributed cognitive modules. This theory enhances AI responsiveness and adaptability in real-time multi-choice environments. 分散型認知モジュールにより並列的な意思決定を可能にする構成的フレームワーク。多様な選択肢が同時進行する環境において、AIの即応性と適応性を高める理論です。

This repository introduces a cryptographic theory using non-integer base key generation. It defines secure key structures based on rational or irrational constants, structurally ensuring post-quantum resilience. 本理論は、非整数基底を用いた鍵生成機構を構成的に定義し、従来の暗号方式とは異なる新たな安全性を実現します。量子計算機・AI時代に対応した次世代暗号の基礎理論を提供します。

This theory redefines entropy as a constructive driving force that enables self-organizing structures in physical, informational, and abstract domains. It offers a novel view of dynamic equilibrium with applications in thermodynamics, AI, and knowledge systems. 本理論はエントロピーを「構成的な駆動因」として再定義し、物理・情報・抽象系における自己組織化を導きます。熱力学・AI・知識体系への応用可能性を示します。

Constructive Mutual Prediction Model: A model that enables agents to structurally predict each other’s states and behaviors through mutual feedback and shared modeling, enhancing coordinated AI actions. 構成的相互予測モデル： 複数エージェントが構造的フィードバックと共通モデルにより互いの状態や行動を予測し、協調的なAI動作を実現する理論です。共進化や群知能への応用が可能です。

A constructive framework that systematically integrates causal structures across domains, enabling adaptive reasoning, predictive modeling, and cross-contextual understanding in AI and data systems. 構成的因果統合理論は、因果構造を領域横断的に統合し、AIやデータシステムにおける適応的推論・予測モデリング・文脈横断的理解を可能にする枠組みです。

Constructive Mutual Enhancement Circuit Theory: A theory that models the constructive reinforcement between interconnected signal circuits, supporting co-adaptive and recursive behavior in AI systems. 構成的相互強化回路理論： 相互接続された信号回路が構成的に強化し合い、AIにおいて共適応や再帰的進化を可能にする動的構造を理論化したモデルです。構成的な回路設計によって継続的性能向上を実現します。

Constructive Artificial Signal Extraction Model: A theory to extract and interpret artificial signal patterns based on constructive principles. 構成的人為的信号抽出モデル： 構成的な原理に基づいて、人為的に生成された信号パターンを選択的に抽出・解読する理論です。AIは雑多な環境下でも有意な信号を的確に分離し、高精度な認識を実現します。

知識の冗長を抑え、意味構造を保ったまま情報を圧縮する構成的手法を提案します。 学習モデル、AI応答、教育設計などでの知識再構成と最適化に有用です。 A constructive theory for compressing knowledge while preserving semantic structure. Applicable to learning models, AI responses

Constructive Emergent Pattern Activation Engine: A theoretical engine that structurally activates latent emergent patterns through constructive logic, enhancing signal-based computation in AI systems. 構成的創発パターン活性化エンジン： 構成的な誘導論理により潜在的な創発信号パターンを活性化する理論モデルです。AIにおける構造的信号処理の中で創発的な挙動を引き出し、学習や推論能力の増強に寄与します。

Constructive Existential Quantization Theory (Enhanced Package): An enhanced theory formalizing quantized existence states using constructive logic and hierarchical abstraction. Extends compatibility with AI, epistemological frameworks, and ontological modeling. 構成的存在量子化理論： 構成的論理と階層的抽象化により、存在の離散状態を理論化します。AI・認識論・存在論との整合性を強化し、理論的応用の拡張性を備えた強化パッケージです

This repository proposes a constructive theory unifying dark matter and dark energy via phase-density structures and non-integer dimensions. 本リポジトリは、位相密度構造と非整数次元により、ダークマターとダークエネルギーを構成的に統一する理論を提案します。