🌌 TRGI Simulator — Teoria da Realidade Geométrico-Informacional

Simulação computacional da Teoria da Realidade Geométrico-Informacional (TRGI), uma proposta teórica em que informação quântica é o substrato fundamental do universo, e espaço-tempo, energia e matéria são fenômenos emergentes.

Esta aplicação foi desenvolvida em Python com foco em visualização interativa, simulação de dinâmicas quânticas e análise métrica da geometria e energia informacional emergente.

---

📜 Sumário

• 🔭 Visão Geral da TRGI
• 🧠 Estrutura da Simulação
• 📊 Métricas Computadas
• 🛠️ Requisitos e Instalação
• 🚀 Como Executar
• 📁 Estrutura do Projeto
• 📌 Exemplos de Resultados
• 📚 Referências e Inspirações
• 🤝 Contribuições

---

🔭 Visão Geral da TRGI

A TRGI (Teoria da Realidade Geométrico-Informacional) propõe que:

1. O substrato fundamental do universo é informação quântica (Ψ_I), representada por qubits.
2. A geometria do espaço-tempo emerge da organização dessa informação (métrica emergente baseada na distância de estados quânticos).
3. Energia e partículas são padrões estáveis de informação, e o tensor energia-momento é reinterpretado como fluxo e densidade de informação.
4. Um ciclo de feedback causal regula o sistema:
   • A geometria influencia a dinâmica dos infons.
   • A dinâmica dos infons modifica a geometria.

---

🧠 Estrutura da Simulação

• A simulação ocorre em uma grade 2D periódica de qubits (40x40 por padrão).
• Cada qubit evolui no tempo segundo um Hamiltoniano local (modelo de Ising Transverso com acoplamento variável): $$H_{ij} = -J_{ ext{eff}} · Z_i ⊗ Z_j - h · (X_i ⊗ I + I ⊗ X_j)$$
• A curvatura emergente é calculada com base na variação de “distâncias informacionais” (ângulo de Bloch entre vizinhos).
• A energia local (T₀₀) é o valor esperado do Hamiltoniano local.
• O acoplamento J_eff depende da geometria: qubits mais alinhados interagem mais fortemente.

---

📊 Métricas Computadas

Durante a simulação, são coletadas e visualizadas:

• Entropia de Shannon (organização global da informação)
• Curvatura Média (estrutura geométrica emergente)
• Energia Média (T₀₀)
• Correlação local entre curvatura e energia (scatter plot + regressão linear)

---

🛠️ Requisitos e Instalação

git clone https://github.com/seunome/TRGI-simulator.git
cd TRGI-simulator
pip install -r requirements.txt

Requisitos principais:

• Python 3.10+
• numpy
• matplotlib
• scipy

---

🚀 Como Executar

Para abrir a interface gráfica interativa com visualização em tempo real:

python gui/interactive_sim_mpl.py

Ou, para rodar análises diretamente:

from core.analysis import plot_history, plot_correlation

---

📁 Estrutura do Projeto

TRGI-simulator/
│
├── core/                    # Núcleo da simulação TRGI
│   ├── manifold.py          # Estrutura da grade e vizinhanças
│   ├── infon_qubit.py       # Definição dos qubits (infons)
│   ├── dynamics.py          # Regras de evolução (Ising quântico)
│   ├── geometry.py          # Cálculo da métrica e curvatura emergente
│   ├── t_tensor.py          # Tensor de energia informacional (T00)
│   ├── metrics.py           # Métricas globais (entropia, etc.)
│
├── gui/
│   └── interactive_sim_mpl.py   # Interface gráfica (matplotlib interativo)
│
├── config/
│   └── default_params.json      # Parâmetros da simulação
│
├── results/                 # Saídas gráficas e dados (opcional)
└── README.md

---

📌 Exemplos de Resultados

• Fase desordenada (h = 0.8):

  • Alta entropia e curvatura
  • Nenhuma correlação entre energia e curvatura

• Fase ordenada (h = 0.2):

  • Formação de domínios estruturados
  • Queda na entropia e energia
  • Correlação positiva entre curvatura e energia: $$T_{00} ∝ Curvatura$$

---

📚 Referências e Inspirações

• John Wheeler – “It from Bit”
• Carlo Rovelli – Relational Quantum Mechanics
• Erik Verlinde – Gravidade emergente
• Computação Quântica e Modelo de Ising Transverso
• Autômatos celulares e sistemas auto-organizados

---

🤝 Contribuições

Ideias, críticas e sugestões são muito bem-vindas!
Este é um projeto aberto, feito por curiosidade científica.

Se você é da física, ciência da computação, matemática, IA ou apenas curioso por universos simulados — vem junto!

---

Autor: Erik Mendes
Licença: MIT (ou outra de sua escolha)