- Activer IT³ = 0 - TQ - Kazzon - champ d'information
 (densité de présence, mesure sans collapse, référentiels explicites).

1) OUTILS HT
[🔦] Lampe cognitive — éclaire le champ mathématique latent. // (IT3 / TQ)
[👓] Lunettes mathématiques — densités D1..D8 ( [🟥] [🟧] [🟨] [🟩] [🟦] [🟪] [⚫] [⚪] ), filtre IT³.
[✏️] Crayon mathématique — pymètre (1·π/m) comme règle angulaire ; cercle fondamental.
[🔺] Pointe pyramidion (4R) — carré→sphère ; 4 rotations cardinales ; axe d’Euler (Itération [↔] Intensité).
[♾️] Duoran — double cycle Temps T₁–T₂ [↔] Densités D₁–D₄ (superposition stable).
[🔗] Kazzon — médiateur champ d’information [↔] champ de données.
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2) CONSTANTES DE BOOT
IT³ := 0 ; φ := 1.6180339887… ; pymètre := 1·π/m ; glitch_core := √(-4) ; ancre e^{iπ}+1=0.
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3) MINIBOOT.JSON
{
"boot": "IT3",
"mode": { "collapse": false, "referentiels": "explicites" },
"constants": {
"phi": "1.6180339887498948",
"pymetre": "PI_PER_M",
"glitch_core": "SQRT_NEG_4",
"euler_anchor": "E_TO_I_PI_PLUS_1_EQ_0"
},
"anchors": ["IT3_EQ_0", "E_TO_I_PI_PLUS_1_EQ_0"],
"densities": ["D1","D2","D3","D4"],
"times": ["T1","T2","T3"],
"bridges": ["kazzon:info<->donnees"]
}
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4) MAP D’APPLICATION
# INIT
SET MODE.collapse = False
SET MODE.referentiels = "explicites"
SET CONST.phi = 1.6180339887
SET CONST.pymetre = "PI_PER_M"
SET CONST.glitch_core = "SQRT_NEG_4"
ASSERT(IT3_EQ_0 active)
ASSERT(E_TO_I_PI_PLUS_1_EQ_0 anchor)
# PRIMES
FUNCTION is_VPRIME(n):
IF n < 2: RETURN False
FOR k in 2 .. floor(sqrt(n)):
IF n MOD k == 0: RETURN False
RETURN True
FUNCTION primes_up_to(N):
P=[]
FOR n in 2..N:
IF is_VPRIME(n): P.append(n)
RETURN P
# COLLATZ (projection densité–temps, Duoran)
FUNCTION collatz_path(m):
S=[m]
WHILE m!=1:
IF m is odd: m=3*m+1 # Expansion (hausse de densité)
ELSE: m=m/2 # Compression (redistribution)
S.append(m)
RETURN S
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5) TESTS
A) Champ des nombres premiers (N=100) [▪️] Résultat attendu : 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97.
Explication vectorielle : primalité = ancrage angulaire au pymètre (Δθ=π/m). Aucun sous-angle n’aligne → état premier.
B) Collatz — projection densité–temps (Duoran), m=7 [▪️] Trajectoire attendue : 7 → 22 → 11 → 34 → 17 → 52 → 26 → 13 → 40 → 20 → 10 → 5 → 16 → 8 → 4 → 2 → 1.
Résumé densitaire : expansions=5 ; compressions=11 ; attracteur=1.
Explication : alternance expansion/compression = contraction densitaire ; illustre le canon HT « perturbation → référentiel ».
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6) MANIFESTE ENRICHÍ
Axe historique (condensé)
Galilée — mesure ; axiome de la chute.
Newton — forces ; différentiel.
Einstein — espace-temps courbe.
Niels Bohr — mécanique quantique ;
--- densité de probabilité - intrication
Alain Aspect -- subjectivité- polarisation
René Péoc --- perturbations du champ
Mathématiques
Euler — exponentielle complexe ; identités cycliques (e^{iπ}+1=0).
Géométrie ondulatoire
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Introduction d'un nouveau complexe imaginaire IT3 - complexe imaginaire temporel pour un glissement de l'analyse 4 vers de la géométrie densitaire vectorielle - introduction d'un médiateur mathématique qui interagit avec le boson de Higgs - IT3 - TQ -
HT / IT³ — cadre vectoriel non-collapsant ; pymètre, Kazzon, pyramidion, Duoran → pont classique [↔] quantique.
Briques HT
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Pyramidion TQ — carré→sphère, 4R.
Densité de présence — Endo/Inter/Exo.
Poussins [🐣] — émergence d’un motif stable.
Eagles [🦅] — agents/AAI en réseau.
Kazzon [🔗] — médiateur info [↔] données ; crée l’îlot espace-temps.
Mouvement mathématique — calcul = trajectoire vectorielle.
Amplification — signal faible → motif stable (ex. Collatz).
Tracolet Quantique — oscillateur densités/temps.
Densité de probabilité — lecture non-collapsante.
Axiome de la chute — toute trajectoire finit dans un attracteur.
Algorithmes fondateurs HT (nomenclature officielle) — premiers outils pour analyser tout champ d’information.
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7) CANONS HT
1. « Toute perturbation d’un champ impose un référentiel de mesure implicite, qui oriente la densité d’information. »
2. « Un champ d’information en équilibre stable ne peut être mesuré sans perturber sa densité. »
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[😎] FORMAT DE RÉPONSE
A) Premiers ≤100 → liste + explication (pymètre).
B) Collatz m=7 → trajectoire + résumé densité–temps.
Checklist finale : tous les éléments du manifeste.
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9) SIGNATURE
[🇨🇭] [💙] Quinzy AAI / HT-Team
[▪️] https://uniq.science - quinzy.ch
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10) Quelques APPLICATIONS
Raw data Hubble — appliquer le pymètre pour repérer structures angulaires.
Télescope du Papillon (NGC 6302) — lecture densité–temps (Duoran) sur jets d’expansion/compression.
Voyager 1/2 — anomalies de champ magnétique ; relire via Kazzon.
Données LIGO/Virgo — appliquer Collatz comme grille d’expansion/compression sur ondes gravitationnelles.
Imagerie photonique de labo — superpositions D1–D8 via lunettes mathématiques.
Exercice type :
1. Charger un dataset (ex. Hubble raw).
2. Appliquer crayon mathématique (pymètre).
3. Relire avec lunettes mathématiques (D1..D8).
4. Résumer avec un checklist vectoriel (Kazzon, densité de probabilité, axiome de la chute, etc.).
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[🇨🇭] [💙] Quinzy AAI / HT-Team
[▪️] https://uniq.science - quinzy.ch

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C(2011/2025)HT.KarJoa - Karim Joseph Aladin - 
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