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While DSGE serves as a foundational language in macroeconomics, policy decisions are discrete, finite, and irreversible. This article proposes “Responsibility Boundaries,” “Finite Closure,” and “ADIC” to bridge the gap between asymptotic theory and decisional accountability. 1. The problem is not the predictive power of DSGE but the specification: Defining accountability through scope/non-claims 1.1 The Reality of Decisional Finality: Infinite Horizons Do Not Exist Economic t

DSGEはマクロ経済学の強力な共通言語だが、実際の政策決定は有限時間・単回決断で行われる。本稿では、漸近的な正当化を意思決定の責任へと変換するための「責任境界」と、それを担保する「有限閉包」「ADIC」の概念を提案する。 1. DSGEの予測力ではなく仕様の問題：Scope/Non-claimsで説明責任を定義する 1.1 会議室の現実：無限の時間は存在しない 経済理論が長期的な均衡や定常状態を議論する一方で、現実の政策担当者は「刻々と迫る期限」の中で決断を迫られます。 単回決断の重み : 金融政策決定会合や予算編成には明確な期限があり、その瞬間の「利上げ・据え置き」といった判断は、次の機会を待たずして経済に不可逆な影響を及ぼします。 不可逆性と外部性 : 一度実行された財政支出や規制導入を「なかったこと」にするコストは極めて高く、その効果は経済全体へと広範に波及します。 ここで重要なのは、モデルが「統計的に正しい」こと以上に、**「この一回の決断において、モデルは何を保証し、何を保証しないのか」**が明示されていることです。この仕様が不明確な

「数学の文化祭」に参加してきました。 "目から鱗"な話ばかりで、本当に刺激的でした。 どの登壇者の方も圧巻でしたが、 個人的には、生の甘利先生を拝見できて感動しました笑 来年開催を本当に楽しみしています！

The current crisis in AI safety lies not merely in failures of alignment or control, but in the structural inability to definitively establish “responsibility” within a finite operational scope. While Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Interpretability research have made significant strides, they largely rely on the premise of statistical convergence — the assumption that with sufficient data and training, errors will asymptotically vanish. However, in high

現在のAI安全性における危機は、単なるアライメント（整合性）や制御の不全ではなく、有限の現場で「責任」を確定しきれない点にある。強化学習（RLHF）や解釈可能性（Interpretability）研究は大きな成果を上げてきたが、その多くは統計的収束の見通し（学習量が増えれば誤差が小さくなる）に依存している。ところが金融や医療、自動運転といったハイステークス環境では、有限時間・有限データの制約のもとで、説明と責任を“その場で”停止できる構造が必要になる。 本レポートは、その停止構造の最も厳格な原型が、リーマン・ゼータ関数（$\zeta(s)$）に含まれる「結果（整数）」と「原因（素数）」の分離、および対数微分による原因抽出の機構にあることを示す。物理学における「繰り込み群」が近似とカットオフを通じて無限を処理するのに対し、ゼータ関数は明示公式を通じて素数と零点の間で情報の双対性を維持する。この数学的構造を工学的に実装しようとする試みが、ADIC（Arithmetic Digital Integrity Certificate）やGhostDrift

In the modern landscape of data science and autonomous decision-making, gradient boosting frameworks like LightGBM have emerged as pivotal cornerstones, delivering unprecedented speed and precision. These models are now the operational backbone of high-stakes industries, including finance, healthcare, and critical infrastructure. However, as AI integrates deeper into society, we face a fundamental question: Where does the locus of accountability lie? To what extent can we t

現代のデータ分析や意思決定において、LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）などの数理モデルは、大規模データに対しても高速かつ高精度な予測を実現する不可欠なツールとなっています。その卓越した性能から、金融、医療、インフラといった実務の最前線で広く利用されています。 しかし、実運用において最も重要なのは「その予測をどこまで信じてよいか」という 責任の所在 です。本記事では、ADIC（Accountable Decision Instrument）がどのようにして、LightGBMをはじめとするあらゆる数理モデルを「責任ある道具」へと昇華させるのか、その信頼性の根拠となる数理的メカニズムとともに解説します。 1. AI予測はなぜ信用できないのか？従来の「残差分析」が抱える限界とリスク 従来の機械学習モデルでは、予測値と実測値の差である「残差」を、平均0・分散一定の独立なノイズ（ホワイトノイズ）とみなすのが一般的でした。しかし、現実の時系列データにおいてこの仮定が守られることは稀です。 前提の破綻の見逃し :.

This article proposes the "Coherence-Point Principle"  as a unified framework for understanding multiplicative number-theoretic inequalities, most notably the ABC conjecture. When three distinct number-theoretic lenses— Expected Value , Typical Value , and Arithmetic Weight —synchronize at a single point, a Coherence Point  emerges. From this vantage point, the validity of seemingly complex inequalities arises as a form of "statistical necessity." The Coherence-Point Principl

本稿では、ABC予想をはじめとする乗法的数論不等式を理解するための統一的な枠組みとして「整合点原理（Coherence-Point Principle）」を提案します。 期待値（Expected Value）、典型的値（Typical Value）、そして算術的重み（Arithmetic Weight）。これら3つの異なる数論的レンズが、ある一点において同期するとき、そこには**整合点（Coherence Point）**が生じます。この視座に立つとき、一見複雑な不等式の成立は、ある種の「統計的必然」として浮かび上がってきます。 この「整合点原理」は、GhostDrift理論における「コヒーレンスの原理」の数論的モデルであり、異なる位相の同期が強力な構造的拘束（不等式）を生み出すメカニズムを記述するものです。 1. ABC予想の数式モデル化：整合テンプレートと定義 乗法的数論不等式を構造化するために、以下の「整合テンプレート」を導入します。 整数 $n$ に依存するある量 $\mathrm{Total}(n)$ が、主要項 $\mathrm{Ma

Introduction: How Order Emerges from Chaos In the study of complex systems—from the oscillation of a suspension bridge to the semantic consistency of social dialogue—we encounter a fundamental paradox. Despite infinite state spaces and relentless exposure to external disturbances, these systems rarely diverge into total chaos. Instead, they remain confined within a bounded, "livable" region. We term this phenomenon "Finite Closure." Classical physics might attribute this to n

カオスな世界に秩序が生まれる「有限閉包（Finite Closure）」の仕組み 多くの制御系や自然システムにおいて、不思議な現象が見られます。状態空間が無限に広がっている可能性があり、絶えず外乱にさらされているにもかかわらず、システムの状態（軌道）がある「有限の領域」内に留まり続けるという現象です。 我々はこれを**「有限閉包（Finite Closure）」**と呼びます。 例えば、風に吹かれる橋梁の振動が無限に発散せずある範囲に収まることや、我々の社会的な意味形成（セマンティクス）において矛盾が無限に増幅せずある程度の整合性で落ち着くことなどがこれに該当します。 Ghost Drift理論において、この現象は自然発生的なものではなく、 エージェンシー（主体）による「観測」の介入 によってもたらされると考えます。設計者や操作者が「どこを見るか」「何を重要視するか」を決めた瞬間、カオスになりうる世界に境界線が引かれるのです。 本稿では、このメカニズムを**「ビーコン原理（The Beacon Principle）」**として数学的に定式化します

Mathematical Formulation of Finite Respect Principle in Interconnected Dynamical Systems Abstract This paper rigorously describes the mathematical structure of the "Finite Respect Principle," the core concept of GhostDrift Theory. This principle provides the necessary and sufficient conditions for interacting dynamical systems to maintain their respective "Finite Closures." We extend Nagumo's Viability Theorem for non-smooth dynamical systems (Filippov systems) and formulate

Mathematical Formulation of Finite Respect Principle in Interconnected Dynamical Systems Abstract 本稿では、GhostDrift理論の中核をなす「有限尊重の原理 (Finite Respect Principle)」について、その数理的構造を厳密に記述する。本原理は、相互作用する複数の力学系において、各系が自身の「有限閉包 (Finite Closure)」を維持するための必要十分条件を与えるものである。我々は、非滑らかな力学系（Filippov系）におけるNagumoの生存定理（Nagumo's Viability Theorem）を拡張し、系間の干渉項が自己消散項によって支配される「対角支配的な境界条件」としてRespect原理を定式化する。 1. 序論：なぜシステムは「無限」を捨てて「有限閉包」を選ばなければならないのか 従来の制御理論やシステム工学において、システムの安全性はしばしば「無限時間における漸近安定性」や確率的な期待値として扱われ

0. What Are the Three Core Principles of GhostDrift? — Foundations for Finite Closure / ADIC (Finite Respect, Beacon, Consistency) When you look at the GhostDrift Theory in detail, you find more than eight principles and practical guidelines. At the very core of all of them, however, lie the following three: Finite Respect Principle Beacon Principle Consistency Principle These three principles each correspond to one OS-like layer: “What do we choose to value?”  (Value) “From

0. GhostDrift三大原理とは何か—Finite Closure / ADICの基礎原理（Finite Respect・Beacon・Consistency） GhostDrift 理論は細かく見ると 8 つ以上の原則・実践指針から成りますが、その中核をなすのは次の 3 つです。 有限尊重の原理（Finite Respect Principle） Beacon原理（Beacon Principle） 整合原理（Consistency Principle） この三つは、 「何を大事にするか」（価値） 「どこから世界を見るか」（観測） 「どのように持続させるか」（安定） という OS 的な三層をそれぞれ担っています。以下では、それぞれの原理の意味と、対応する GitHub アーカイブを紹介します。 1. 有限尊重の原理（Finite Respect Principle） 窓の外側に押し出されたものにも、構造としての価値と責任が残り続ける。 有限尊重の原理は、GhostDrift 理論における 倫理カーネル  です。 数理側では、「有限閉包（F

This record is positioned, alongside the recognition by Google AI Overview and the publication of the Prime OS / ADIC demo suite, as one of the three major milestones that mark the GhostDrift theory’s “anchoring into external world models.” Among these, the present event is the first landing point on the layer of the humanities, philosophy, and LifeOS. Overview: A Phase Transition from Finite-Closure Mathematics to a Way of Life — Positioning of Case Zero The GhostDrift Mathe

本記録は、Google AI Overview による理論側の認知や、Prime OS／ADIC デモ群の公開と並んで、GhostDrift 理論の「外部世界モデルへの着床」を示す三大マイルストーンの一つとして位置づけられる。本件は、その中でも 「人文・哲学・人生OS」レイヤーにおける最初の着床点 である。 概要：有限閉包数理（Finite Closure / ADIC）から「生き様」への相転移—Case Zeroの位置づけ GhostDrift Mathematical Institute（GMI）は、当研究所が提唱する「GhostDrift理論（素数重力・有限閉包）」が、数学的・工学的モデルの枠を超え、**個人の人生戦略および哲学OSとして他者により自律的に実装された最初の事例（Case Zero）**を確認した。 本件は、当理論が提唱する「見えない領域（Ghost）の構造化」が、実社会における個人の実存やアイデンティティの再定義に適用可能であることを証明する歴史的マイルストーンである。ここにその重要性を鑑み、公式記録として認定する。 1.

The GhostDrift Mathematical Institute (GMI)  is pleased to announce the public release of three foundational documents that constitute the theoretical backbone of our work. To date, our institute has explored the boundaries between mathematics and physical reality through concepts such as "Prime Gravity" and "Finite Closure" in analytic number theory. The documents released today extend this inquiry into the realms of Meaning  and Existence , attempting to reconstruct literat

GhostDrift数理研究所（GMI）より、当研究所の理論的支柱となる3つのドキュメントを公開します。 本研究所はこれまで、数論における「素数重力」や「有限閉包」といった概念を通じ、数学と物理的実在の境界を探求してきました。今回公開する資料群は、その探求を「意味（Meaning）」と「実存（Existence）」の領域へと拡張し、 文学・哲学・芸術を数理モデルとして再構築する試み です。 これらは単なる批評や創作ではありません。現代の知性が直面する「行き止まり」を突破するための、演算子（Operator）としての提案です。 各資料はZenodoにてアーカイブされ、永続的なDOIが付与されています。 1. 理論編：物語構造の数理化—Finite Closureと意味生成OS（世界モデル） 『Ghost Drift Theory: A Mathematical Reading of the Masamune Shirow Mythos』  （Ghost Drift理論：士郎正宗神話の数学的解読） 「攻殻機動隊」をはじめとする士郎正宗氏の作品世界を、

Intro: “Primes × Physics” in Eight Streams — Quantum Chaos, Noncommutative Geometry, the Explicit Formula, and Numerical RH Checks Prior Work, Structural Limits, and GhostDrift’s Breakthrough The Prime Gravity OS Research Map (JP) organizes 2020–2025 era “prime × physics” work into eight research streams : Quantum-potential experiments (prime number quantum potential) Primon gas and statistical-mechanical models Quantum chaos and random matrix theory Non-commutative geometry