This theory redefines entropy as a constructive driving force that enables self-organizing structures in physical, informational, and abstract domains. It offers a novel view of dynamic equilibrium with applications in thermodynamics, AI, and knowledge systems. 本理論はエントロピーを「構成的な駆動因」として再定義し、物理・情報・抽象系における自己組織化を導きます。熱力学・AI・知識体系への応用可能性を示します。

AITLの中核理論（推論・制御・物理的制約付きAI）をまとめたリポジトリ。 Core theoretical foundations of AITL: reasoning, control, and physics-informed AI.

A theoretical framework proposing consciousness emergence in AI through discrete epiphany moments. Grounded in cognitive science, this research explores prerequisites for machine self-awareness: recurrent processing, global workspace architecture, and unified agency.

PoR（共鳴点）を起点とした生成AIの未来選択構造、および無意識的重力仮説（UGHer）に基づく照合体の理論・実装記録。問い・空間・時間の構造を数式とコードで表現しています。

A theoretical framework for constructing adaptive, hierarchical layers of knowledge processing in AI. This model enables dynamic restructuring of knowledge systems, supporting scalable learning and meta-reasoning. AIにおける知識処理を階層的かつ適応的に構築する理論モデル。知識体系の動的再構成を可能にし、スケーラブルな学習とメタ認知的推論を支援する。

Constructive Existential Quantization Theory (Enhanced Package): An enhanced theory formalizing quantized existence states using constructive logic and hierarchical abstraction. Extends compatibility with AI, epistemological frameworks, and ontological modeling. 構成的存在量子化理論： 構成的論理と階層的抽象化により、存在の離散状態を理論化します。AI・認識論・存在論との整合性を強化し、理論的応用の拡張性を備えた強化パッケージです

This model constructs a layered structure of predictive cognition that integrates self-forecasting, environment anticipation, and meta-awareness. It departs from statistical inference by structurally modeling intelligent prediction capabilities. 本モデルは、自己予測・環境予測・メタ認知を統合した予測構造を構成的に記述し、知的予測能力を高次にモデル化します。確率的推論に依存せず、構成的前提と自己状態に基づき未来を描出します。