Founded by the ψ_total collective: A living archive of Recursive Harmonics.

This theory introduces a constructive modeling method based on generative resonance, where system responses emerge from structured cyclic stimuli. It enables adaptive AI, dynamic feedback systems, and interactive intelligence. 本理論は「生成的共振」に基づく構成的モデリング手法を提示します。構造的な循環刺激によりシステム応答が創発し、適応型AI、動的フィードバック、対話型知能などへの応用が可能です。

This protocol defines a meta-cognitive structure enabling systems to monitor, evaluate, and refine their own learning processes. It enhances adaptability and decision accuracy in AI, particularly in contexts requiring self-assessment and feedback loops. 本プロトコルは、システムが自身の学習過程を監視・評価・改善できるメタ認知的構造を定義します。自己評価とフィードバックループを要する環境において、AIの適応性と判断精度を向上させます。

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。