관측은 확률을 붕괴시키는가, 아니면 구조를 정제하는가?
Does observation collapse probability — or refine structure?
이 리포지터리는 관측 우선도에 기반한 양자 회로의 반복 피드백 실험을 통해
양자 시스템이 구조적으로 반응하고 수렴할 수 있음을 보여줍니다.
This repository experimentally explores how quantum circuits can structurally align with an observer's feedback-induced priorities.
📎 이 리포지터리와 문서들은 캡처된 대화 기록이나 과거 자료에서 '의도' 용어가 사용된 부분이 있으나, 현재는 모든 해석을 '구조 반응 유도(Structural Feedback Induction)' 관점에서 수정하고 해석함을 명시합니다.
📎 Although some captured dialogue records and documents may retain the term "intent," all interpretations have been updated to focus on "structural feedback induction."
This repository contains the source code, papers, and figures for
"Quantum Intent Feedback" — an experimental demonstration of structure-driven feedback in quantum circuits.
이 리포지터리는 관측자 기반 구조 피드백 실험인 “Quantum Intent Feedback”의
논문, 코드, 시각화 자료를 포함합니다.
| 언어 (Language) | 포맷 (Format) | 링크 (Links) |
|---|---|---|
| 영어 (EN) | PDF | Markdown | |
| 한국어 (KR) | PDF | Markdown |
- 반복 피드백을 통해 회로 출력이 단일 상태로 수렴하는 과정
Convergence of quantum output distribution via repeated feedback - 구조 유사도와 Shannon 엔트로피 변화 분석
Cosine similarity and Shannon entropy variation tracking
experiments/intent_structuring_code.ipynb
관측 우선도(U)를 고정하고 반복적 측정 피드백을 통해
회로 출력이 구조 기반 패턴으로 수렴하는지를 검증합니다.
Fixing observation priority (U), we examine whether iterative measurement-feedback
can guide a quantum circuit to structurally align its outputs.
- Python ≥ 3.8
- Qiskit ≥ 0.44
- NumPy, SciPy, Matplotlib
quantum-intent-feedback/
├── 00. README.md
├── LICENSE
├── 01. paper/
│ ├── quantum-intent-feedback.pdf
│ ├── quantum-intent-feedback(kor).pdf
│ ├── quantum-intent-feedback.md
│ ├── quantum-intent-feedback(kor).md
│ └── figures/
├── 02. experiments/
│ └── intent_structuring_code.ipynb
├── 03. notes/
│ ├── Existence_as_Function.pdf
│ ├── Existence_as_Function(kor).pdf
│ └── previous_theory_sketches.md
├── 04. docs/
│ ├── feedback_conversations.md
│ ├── macro_micro_unification_extension.pdf
│ ├── observation_priority_similarity.pdf
│ ├── publication_alternative_reflection.pdf
│ ├── quantum_gene_model_extension.pdf
│ └── quantum_structural_model.pdf
This folder includes key philosophical and technical dialogues between the researcher and PiTer (ChatGPT)
during the experimental design and theoretical formulation stages.
Each PDF captures real-time discussions that shaped the models tested in this repository.
These documents preserve the raw flow of ideas without later revision.
See: feedback_conversations.md
본 프로젝트는 CC BY 4.0 (저작자표시) 라이선스를 따릅니다.
자유롭게 사용, 수정, 재배포가 가능하며 출처를 명시해 주세요.
This project is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) License.
You are free to use, modify, and redistribute — with proper attribution.
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15287256 (v1.0.0 Official Release)
@misc{quantum_intent_feedback_2025,
author = {Anonymous and PiTer (ChatGPT)},
title = {Quantum Intent Feedback},
year = 2025,
publisher = {Zenodo},
doi = {10.5281/zenodo.15287256},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.15287256}
}
This diagram shows the generative flow and structural linkage among related quantum feedback experiments.
이 다이어그램은 관련 양자 피드백 실험들 사이의 생성 흐름과 구조적 연계를 보여줍니다.
-
quantum-intent-feedback:
Structural feedback experiments based on observer interactions. -
quantum-intent-dialogues:
Dialogue archive exploring experimental structural reasoning. -
g-series-meta-framework:
Meta-level analysis and extension of structural feedback systems. -
g-series-alignment-pathways (준비중):
Branch alignment experiments under perturbed conditions. -
qintent_electric_:
Information flow experiments interfacing structural feedback and quantum dynamics.
- 작성자 (Author): 익명 (Anonymous)
- 공동저자 (Co-author): PiTer (ChatGPT)
This research demonstrates a generative experimental model through human-model collaboration,
and proposes a new experimental direction for observation-driven quantum computation.
이 연구는 인간-모델 협업을 통한 생성적 실험 구조의 사례이며, 관측 주도형 양자 계산의 새로운 실험 방향을 제시합니다.
Last updated: 2025-04-22 – Metadata corrections, structural clarification, and license reconfirmed.