هذا المشروع في مرحلته الأولية. ساهم معنا في تحويل السببية من نظرية إلى تطبيق حي# 🌌 Causal Existence Science Platform
منصة مفتوحة المصدر لتطبيق النموذج السببي الكمومي "علم الوجود السببية"، تجمع بين التحليل الإحصائي، الفيزياء المعلوماتية، والتعلم الآلي لتحليل العلاقة بين النية (β) والواقع (γ) عبر بيانات زمنية قابلة للقياس.
تمكين الباحثين والمستخدمين من:
- جمع بيانات النية والسلوك اليومي.
- تحليل العلاقات السببية باستخدام اختبار جرانجر.
- اكتشاف الأنماط السببية المتكررة.
- تقدير الثوابت الفيزيائية χ و Λ من البيانات الحقيقية.
- عرض النتائج بشكل تفاعلي ومرئي.
يعتمد النموذج على المعادلة الأساسية: ∂τ/∂ψₛ = −iΓ₀χβ∇ₛψₛ + Λψₛ(1−γ)
حيث:
- β: النية الحركية
- γ: الواقع المتحقق
- χ، Λ: ثوابت سببية مستخلصة من البيانات
| الوظيفة | الوصف |
|---|---|
granger_test() |
اختبار سببية جرانجر بين β و γ |
detect_patterns() |
التعرف على الأنماط السببية المتكررة باستخدام K-Means أو DBSCAN |
estimate_parameters() |
تقدير الثوابت χ و Λ باستخدام MCMC أو تحسين عددي |
clean_timeseries() |
تنظيف السلاسل الزمنية من القيم المفقودة والشوائب |
git clone https://github.com/your-username/causal-existence-science.git
cd causal-existence-science
pip install -r requirements.txt
from src.granger_test import granger_test
from src.data_cleaning import clean_timeseries
# تحميل البيانات
beta_series = load_series("beta.csv")
gamma_series = load_series("gamma.csv")
# تنظيف البيانات
beta_clean = clean_timeseries(beta_series)
gamma_clean = clean_timeseries(gamma_series)
# اختبار السببية
results = granger_test(beta_clean, gamma_clean, max_lag=5)
print(results.summary())
🤝 المساهمة
نرحب بجميع المساهمات العلمية والتقنية! راجع CONTRIBUTING.md لمعرفة كيفية البدء، وCODE_OF_CONDUCT.md لضمان بيئة تعاونية محترمة.
🔐 الخصوصية والأمان
نلتزم بتشفير البيانات الشخصية، وتطبيق سياسات خصوصية متوافقة مع المعايير الأكاديمية وGDPR.
📚 المراجع العلمية
نموذج CQCHO في الفيزياء الكمومية السببية
اختبار سببية جرانجر في تحليل السلاسل الزمنية
Bayesian MCMC لتقدير المعلمات الاحتمالية
مراجعات من Nature Physics, Journal of Causal Inference, Entropy
📬 تواصل معنا
للتعاون البحثي أو الأسئلة التقنية، افتح Issue أو أرسل بريدًا إلى: 📧 [email protected]
هذا المشروع في مرحلته الأولية. ساهم معنا في تحويل السببية من نظرية إلى تطبيق حي.
كتابة تعليمات برمجية
---