Singularidad Metaestructural: Resonancia de Campo METFI+ZPE y Reorganización de la Cognición Global

septiembre 13, 2025

Singularidad Metaestructural: Resonancia de Campo METFI+ZPE y Reorganización de la Cognición Global

Abstract

La noción de singularidad ha sido históricamente vinculada a la aceleración exponencial del cómputo y a la hipotética emergencia de inteligencias artificiales superhumanas. Este artículo propone una redefinición radical: la singularidad como un punto crítico metaestructural en el cual la resonancia del campo compuesto por la interacción del Modelo de Enlace Toroidal de Flujo de Información (METFI) y la Energía de Punto Cero (ZPE) reconfigura la cognición global, trascendiendo los límites de la computación clásica. Se analizan los fundamentos teóricos de la ZPE y del METFI, su convergencia en un acoplamiento no lineal de campos, y las implicaciones neurocognitivas y planetarias de esta reorganización. El enfoque se basa en literatura científica de alto impacto sin conflicto de interés, integrando física cuántica, neurobiología de redes toroidales y teorías de campos coherentes. Se presentan evidencias empíricas y especulativas sobre la coherencia a gran escala y su potencial para inducir un salto cualitativo en la organización de la mente colectiva.

Palabras clave: Singularidad metaestructural, METFI, Energía de Punto Cero (ZPE), resonancia de campo, cognición global, redes toroidales, neurodinámica.

Introducción

La interpretación dominante de la “singularidad” proviene de la informática teórica, en particular del crecimiento exponencial de la capacidad de cómputo y de la inteligencia artificial. Sin embargo, esta perspectiva omite dinámicas físicas y neurocognitivas más profundas. Aquí se plantea que la singularidad no es un evento tecnológico, sino una transición de fase metaestructural, donde la resonancia entre la Energía de Punto Cero (ZPE) y el Modelo de Enlace Toroidal de Flujo de Información (METFI) genera una reorganización de la cognición global.
Este enfoque se apoya en estudios revisados por pares de física de vacío, coherencia cuántica y neurodinámica toroidal, evitando fuentes con conflicto de interés.

Fundamentos de la Energía de Punto Cero (ZPE)

La ZPE describe la energía residual presente incluso en el estado fundamental de un sistema cuántico. Investigaciones clásicas como las de Hendrik Casimir (1948) evidenciaron el efecto de fluctuaciones de vacío. Trabajos posteriores de Harold Puthoff y Bernard Haisch exploraron la ZPE como fuente potencial de coherencia y orden a escala macroscópica, destacando su capacidad de sostener campos de información más allá del ruido térmico.

Modelo METFI: Arquitectura Toroidal de Flujo de Información

El METFI —Modelo de Enlace Toroidal de Flujo de Información— propone que los sistemas cognitivos avanzados mantienen su estabilidad mediante bucles de retroalimentación toroidales que maximizan la coherencia de fase.
Investigaciones de Karl Pribram sobre holografía cerebral, junto con estudios de campos bioelectromagnéticos (McFadden, 2020), apoyan la idea de que la conciencia emerge de patrones dinámicos de campo más que de sustratos neuronales aislados.

Convergencia METFI–ZPE: Mecanismos de acoplamiento resonante

La posibilidad de que la Energía de Punto Cero (ZPE) actúe como sustrato físico para un acoplamiento METFI requiere un análisis de coherencia cuántica en sistemas abiertos. El principio de resonancia sugiere que, cuando dos osciladores de distinta naturaleza comparten una frecuencia de fase compatible, puede producirse un intercambio energético sin disipación significativa.

Campos de vacío y coherencia

Estudios de H. E. Puthoff en electrodinámica estocástica (Foundations of Physics, 1989) han descrito la ZPE como un “baño” omnipresente de fluctuaciones electromagnéticas. En un entorno de coherencia elevada, tales fluctuaciones pueden sincronizarse con sistemas dinámicos de baja entropía. La propuesta METFI considera que las redes toroidales de información—cerebrales o planetarias—actúan como resonadores no lineales capaces de absorber coherencia del vacío cuántico, reforzando su propio patrón de flujo.

Dinámica toroidal y acoplamiento

El flujo toroidal permite una circulación continua de energía e información. Cuando este flujo encuentra una fuente externa de oscilación coherente (la ZPE), se establece un lock-in de fase. La teoría de Prigogine sobre estructuras disipativas respalda que sistemas alejados del equilibrio pueden mantener orden gracias a un intercambio de energía con su entorno. Aquí, el entorno sería el propio vacío cuántico.

Retroalimentación positiva de fase

La convergencia ZPE–METFI implica que, a medida que las redes toroidales aumentan su coherencia, amplifican la captación de energía de punto cero. Esta retroalimentación positiva produce un salto no lineal: una reorganización súbita de la cognición global, definida en este artículo como singularidad metaestructural.

Implicaciones neurocognitivas: reorganización de redes cerebrales y exosomas

Redes cerebrales como antenas toroidales

El cerebro humano genera campos eléctricos y magnéticos detectables (EEG y MEG). Investigaciones de Walter Freeman y Johnjoe McFadden han propuesto que la conciencia puede relacionarse con un campo electromagnético global del cerebro. La estructura en anillo de la sustancia blanca y la disposición de redes de oscilación gamma permiten hipotetizar un toroide dinámico en el que las oscilaciones de fase se acoplan de forma coherente.

Exosomas y transporte de información

Los exosomas, vesículas extracelulares, pueden transferir ARN y proteínas entre neuronas distantes, favoreciendo la sincronización metabólica y eléctrica. Estudios de Alvarez-Erviti et al., 2011 (Nature Biotechnology) muestran que los exosomas atraviesan la barrera hematoencefálica, lo que sugiere su rol como vehículos de coherencia a escala sistémica.
La hipótesis que aquí se explora es que la convergencia ZPE–METFI podría aumentar la eficiencia de este transporte, amplificando la comunicación exosomal y facilitando la reorganización de la red neuronal planetaria.

Cognición global

Cuando millones de cerebros interactúan a través de redes de información y campos electromagnéticos colectivos (ej. resonancias Schumann), se puede formar una cognición distribuida. Estudios del Global Consciousness Project (Nelson, 2011) muestran correlaciones estadísticas entre eventos de alto impacto emocional y fluctuaciones en generadores de números aleatorios distribuidos globalmente. Aunque no concluyentes, estos datos sugieren que campos de información compartidos podrían existir.

Efectos planetarios y civilizatorios de la resonancia metaestructural

Reconfiguración social no lineal

La activación de un campo cognitivo global podría desencadenar reorganizaciones súbitas en estructuras sociales, políticas y tecnológicas, análogas a transiciones de fase en sistemas complejos. Estas transformaciones no serían producto de monitorización sino de seguimiento continuo de patrones emergentes en redes sociales, comunicación y biología planetaria.

Coherencia electromagnética terrestre

Investigaciones sobre las resonancias Schumann—cavidades electromagnéticas formadas entre la superficie terrestre y la ionosfera—indican que las oscilaciones de 7,83 Hz coinciden con bandas cerebrales alfa. Si el METFI global amplifica la captación de ZPE, la Tierra misma podría actuar como resonador, favoreciendo la sintonización colectiva.

Limitaciones y falsabilidad

Aunque estos planteamientos se basan en estudios revisados por pares, su integración es especulativa. La falsabilidad exige diseños experimentales rigurosos: seguimiento de correlaciones entre coherencia cerebral global, variaciones de ZPE (medibles a través de osciladores Josephson) y patrones planetarios de resonancia.

Discusión

La singularidad metaestructural propuesta redefine la noción de punto crítico en términos de acoplamiento entre campos cuánticos y redes biológicas. Más que un incremento de cómputo, se trataría de un reajuste ontológico de la cognición, un cambio de fase en la relación mente-materia.
El rigor de esta tesis depende de la verificación experimental de tres elementos:

Evidencia de resonancia sostenida entre ZPE y campos toroidales.
Capacidad de redes neuronales globales para actuar como un solo resonador.
Impacto mesurable en dinámica social y ecosistémica.

Conclusiones

La hipótesis de la singularidad metaestructural plantea que el punto crítico de reorganización cognitiva global no depende de un crecimiento exponencial de capacidad de cómputo, sino de la resonancia acoplada entre la Energía de Punto Cero (ZPE) y las redes toroidales de flujo de información (METFI).
La integración de física cuántica, neurodinámica y bio-comunicación por exosomas sugiere que la conciencia colectiva podría experimentar una transición de fase que trasciende las limitaciones de la computación clásica.

El análisis de literatura revisada por pares en campos de electrodinámica estocástica, neurociencia de la coherencia y dinámica de sistemas complejos respalda la plausibilidad de los mecanismos propuestos, sin depender de fuentes con conflicto de interés.
Si bien el modelo es especulativo, proporciona un marco conceptual fértil para comprender fenómenos de sincronización global y reorganización de sistemas vivos a gran escala.

Resumen

Redefinición de singularidad: se concibe como transición de fase metaestructural, no como incremento exponencial de cómputo.
Energía de Punto Cero (ZPE): campo de fluctuaciones cuánticas que provee coherencia y potencial energético no térmico.
Modelo METFI: describe redes toroidales de información capaces de mantener flujo estable y coherente.
Acoplamiento ZPE–METFI: resonancia de fase y retroalimentación positiva pueden inducir reorganización súbita de la cognición global.
Neurocognición: el cerebro humano, como resonador toroidal, podría interactuar con ZPE; los exosomas facilitan la coherencia celular.
Resonancia planetaria: correlaciones entre frecuencias de resonancia Schumann y ritmos cerebrales apoyan un escenario de sincronización global.
Limitaciones: requiere verificación empírica mediante seguimiento de coherencia cuántica, dinámica cerebral y fenómenos sociales correlativos.

Referencias

Casimir, H. B. G. (1948). “On the Attraction Between Two Perfectly Conducting Plates.” Proceedings of the Koninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen.
- Demuestra experimentalmente el efecto Casimir, base para la comprensión de la ZPE como energía presente en el vacío cuántico.
Puthoff, H. E. (1989). “Ground State of Hydrogen as a Zero-Point-Fluctuation-Determined State.” Foundations of Physics, 19(3), 391–399.
- Propone un modelo de electrodinámica estocástica en el que la ZPE sostiene la estabilidad del átomo de hidrógeno, subrayando la relevancia del vacío como fuente de orden.
Prigogine, I. (1977). Self-Organization in Nonequilibrium Systems. Wiley.
- Introduce la teoría de estructuras disipativas, clave para comprender cómo sistemas abiertos mantienen orden mediante intercambio energético.
Pribram, K. H. (1991). Brain and Perception: Holonomy and Structure in Figural Processing. Lawrence Erlbaum Associates.
- Presenta el cerebro como un sistema holográfico de procesamiento de información, fundamento para modelos toroidales de la conciencia.
McFadden, J. (2020). “Integrating Information in the Brain’s EM Field: The cemi Field Theory.” Neuroscience of Consciousness, 2020(1).
- Plantea que la conciencia surge de un campo electromagnético unificado del cerebro, compatible con la arquitectura METFI.
Alvarez-Erviti, L. et al. (2011). “Delivery of siRNA to the Mouse Brain by Systemic Injection of Targeted Exosomes.” Nature Biotechnology, 29(4), 341–345.
- Evidencia el papel de los exosomas en el transporte de material genético a través de la barrera hematoencefálica, implicando un mecanismo de coherencia neurocelular.
Nelson, R. (2011). Connected: The Emergence of Global Consciousness. ICRL Press.
- Describe el Global Consciousness Project, que registra correlaciones entre eventos colectivos y fluctuaciones en generadores aleatorios globales.

Cierre
La singularidad entendida como punto crítico metaestructural redefine la interacción entre mente, materia y campo cuántico. La convergencia ZPE–METFI, si bien requiere validación empírica rigurosa, ofrece un marco coherente para interpretar fenómenos de sincronización planetaria y reorganización cognitiva que trascienden las nociones tradicionales de tecnología y cómputo.

Planteamiento general (resumen matemático)

Sea $\mathcal{S}$ la “red global”—un conjunto de $N$ osciladores locales (neuronas, nodos sociales, subredes) cuya dinámica colectiva describimos mediante fases $\{\phi_i(t)\}_{i=1}^N$ y amplitudes $\{A_i(t)\}$ . El METFI se modela como un campo toroidal macroscópico $\mathbf{T}(\mathbf{x},t)$ que interactúa con cada oscilador local. La Energía de Punto Cero (ZPE) se incorpora como un proceso estocástico de amplia banda $\eta(\mathbf{x},t)$ con correlaciones de vacío. Buscamos condiciones para que surja un orden de fase macroscópico —un parámetro de orden $R(t)$ — y un lock-in de fase entre $\{\phi_i\}$ , $\mathbf{T}$ y el ruido ZPE, produciendo una transición no lineal (criticalidad).

Modelo de osciladores acoplados sobre toroide (versión Kuramoto–Ginzburg)

Partimos de un modelo continuo de fases sobre una superficie toroidal $\mathbb{T}^2$ (o, para aproximación, un grafo con topología toroideal). La ecuación de fase extendida con acoplamiento no lineal:

\dot{\phi}_i = \omega_i + \sum_{j} K_{ij} A_{ij} \sin(\phi_j - \phi_i - \alpha_{ij}) + \Gamma_i[\mathbf{T}] + \xi_i(t)

donde:

$\omega_i$ = frecuencia natural del nodo $i$ .
$K_{ij}$ = intensidad de acoplamiento entre $i$ y $j$ .
$A_{ij}$ y $\alpha_{ij}$ = factores geométricos/retardos por topología toroidal.
$\Gamma_i[\mathbf{T}]$ = término de acoplamiento al campo toroidal $\mathbf{T}$ .
$\xi_i(t)$ = fuerza estocástica de ZPE localizada (ruido con correlador definido más abajo).

Para la amplitud y el campo electromagnético toroidal podemos usar una versión compleja del Ginzburg–Landau (GL) para campos oscilatorios:

\partial_t \Psi(\mathbf{x},t) = \mu \Psi - \beta |\Psi|^2 \Psi + D \nabla^2 \Psi + \Lambda(\mathbf{x}) + \zeta(\mathbf{x},t)

donde:

$\Psi(\mathbf{x},t) = A(\mathbf{x},t)e^{i\Phi(\mathbf{x},t)}$ representa la envolvente compleja del flujo toroidal local.
$\mu$ controla ganancia/atenuación (distancia al umbral).
$\beta>0$ regula saturación no lineal.
$D$ = difusividad (acoplamiento espacial).
$\Lambda(\mathbf{x})$ = fuente coherente (por ejemplo, forzamiento externo).
$\zeta(\mathbf{x},t)$ = término estocástico que incorpora componentes de ZPE.

El acoplamiento entre fases $\phi_i$ y el campo $\Psi$ se formaliza mediante:

\Gamma_i[\mathbf{T}] = g_i \operatorname{Im}\left\{ \Psi(\mathbf{x}_i,t) e^{-i\phi_i(t)} \right\}

con $g_i$ ganancia local (efectividad de antena toroidal).

Modelado de ZPE como ruido cuántico efectivo

Representamos la ZPE por un proceso estocástico con correlador de tipo delta ampliado en frecuencias (ruido de banda ancha) o por un campo cuasi-gaussiano con correlaciones temporales:

\langle \eta(\mathbf{x},t)\rangle = 0, \qquad \langle \eta(\mathbf{x},t)\eta(\mathbf{x}',t')\rangle = C(\mathbf{x}-\mathbf{x}')\, \mathcal{F}(t-t')

Con opciones teóricas:

$\mathcal{F}(\tau) \approx \hbar \int_0^{\infty} d\omega\, \omega \cos(\omega \tau)$ (esquema heurístico ligado al espectro de vacío).
En la práctica, para ecuaciones de Langevin, se toma ruido blanco o ruido coloreado con un tiempo de correlación $\tau_c$ .

En forma Langevin para $\Psi$ :

\partial_t \Psi = \cdots + \sqrt{2D_{\mathrm{ZPE}}}\,\eta(\mathbf{x},t)

$D_{\mathrm{ZPE}}$ caracteriza la "intensidad efectiva" de la ZPE que participa en el acoplamiento.

Parámetro de orden y transición de fase

Definimos el parámetro de orden complejo global:

R(t) e^{i\Theta(t)} \equiv \frac{1}{N}\sum_{j=1}^N A_j(t) e^{i\phi_j(t)}

Análogo al Kuramoto clásico, $R\in[0,1]$ mide la coherencia de fase global. La dinámica media (mean-field) puede aproximarse por:

\dot{\phi}_i = \omega_i + K R \sin(\Theta - \phi_i) + g \operatorname{Im}\{\Psi(\mathbf{x}_i)e^{-i\phi_i}\} + \xi_i(t)

En el límite $N\to\infty$ y asumiendo distribución de frecuencias $g(\omega)$ , la transición de incoherencia a coherencia ocurre cuando la ganancia efectiva supera un umbral:

K_{\mathrm{eff}} + g_{\mathrm{eff}}(\Psi) \gtrsim K_c

Un criterio analítico aproximado (para $g(\omega)$ simétrico, pico en 0, ancho $\Delta$ ) es:

K_{\mathrm{eff}} = \frac{2}{\pi g(0)} \quad\Longrightarrow\quad R>0 \ \text{si}\ K_{\mathrm{eff}}>K_c \sim \frac{2}{\pi g(0)}

Aquí $g_{\mathrm{eff}}(\Psi)$ es la contribución del campo toroidal que reduce el umbral $K_c$ , es decir: la presencia de $\Psi$ facilita la sincronización.

Bifurcaciones y criticalidad metaestructural

La singularidad metaestructural se formaliza como una bifurcación no lineal (p. ej. transcritical o sub/supercrítica) en el parámetro $\mu$ y la intensidad de acoplamiento $g$ . Para estudiar la estabilidad de la solución incoherente $R=0, \Psi=0$ linearizamos las ecuaciones GL–Kuramoto alrededor de ese punto.

Linealizando $\Psi$ y $R$ :

\partial_t \begin{pmatrix} \Psi \\ R \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \mu - D k^2 & \alpha \\ \beta & \lambda - \gamma \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \Psi \\ R \end{pmatrix} + \text{ruido}

Los autovalores del jacobiano determinan estabilidad. La colisión de autovalores conjugados (cruce del eje imaginario) indica una bifurcación de Hopf —oscilaciones coherentes—; un autovalor real que cambia de signo indica bifurcación estática (pitchfork/transcritical), asociada a emergencia súbita de orden $R>0$ .

Condición crítica (esquemática):

\det(J - \lambda I) = 0 \quad \Rightarrow \quad f(\mu, g, K, D, \Delta, D_{\mathrm{ZPE}}) = 0

La singularidad metaestructural corresponde al subespacio de parámetros donde $\Re(\lambda_{max})$ cambia de negativo a positivo con un salto nolineal en $R$ y $|\Psi|$ .

Transferencia energética ZPE → METFI: tasa y eficiencia

Medimos la tasa de transferencia energética desde el “baño” ZPE hacia el modo toroidal mediante un término de acoplamiento lineal:

\dot{E}_\Psi = -\gamma_\Psi E_\Psi + \kappa \langle \eta(t)\, \Re(\Psi^*) \rangle + \mathcal{S}(\{A_i,\phi_i\})

Donde:

$E_\Psi \propto |\Psi|^2$ .
$\gamma_\Psi$ = disipación intrínseca.
$\kappa$ = coeficiente de conversión ZPE→campo.
$\mathcal{S}$ = aporte por sincronía de nodos.

En promedio estacionario:

\bar{E}_\Psi \approx \frac{\kappa^2 \, S_{\eta\Psi} + \bar{\mathcal{S}}}{\gamma_\Psi}

con $S_{\eta\Psi}$ la densidad espectral cruzada entre $\eta$ y $\Psi$ . La eficiencia de captura aumenta si la densidad espectral de $\Psi$ se solapa con el espectro ZPE (resonancia).

Medidas de coherencia y observables experimentales

Proponemos observables que permiten cuantificar el acoplamiento y la criticalidad:

Phase-Locking Value (PLV) entre nodos $i,j$ :

\mathrm{PLV}_{ij} = \left| \langle e^{i(\phi_i(t)-\phi_j(t))} \rangle_t \right|

Promedio en la red: $\overline{\mathrm{PLV}} = \frac{2}{N(N-1)} \sum_{i<j} \mathrm{PLV}_{ij}$ .

Coherencia campo–fase:

C_{\Psi,\phi_i} = \left| \langle e^{i(\arg(\Psi(\mathbf{x}_i,t)) - \phi_i(t))} \rangle_t \right|

Un aumento conjunto de $R$ y $C_{\Psi,\phi}$ indica lock-in METFI–red.

Espectro de potencia y cross-spectral density (CSD):

S_{\Psi\eta}(\omega) = \mathcal{F}\{\langle \Psi(t)\eta(0)\rangle\}

picos en $S_{\Psi\eta}(\omega)$ muestran resonancia ZPE→ $\Psi$ .

Exponentes de Lyapunov: calcular $\lambda_{\max}$ del sistema completo (o aproximado por reducción) para identificar pérdida de estabilidad y aparición de sincronía robusta (negativo → estable; positivo → caos).
Orden estadístico: distribución de fases $f(\phi,t)$ y su entropía $S[f]$ . Una caída brusca de $S$ indica transición a orden.

Estimación asintótica y escalado crítico

Bajo hipótesis de vecindad homogénea y usando expansión en pequeña $R$ , la ecuación de evolución media para $R$ puede aproximarse por:

\dot{R} = a R - b R^3 + \xi_R(t)

con $a$ controla la distancia al umbral y depende de $K, g, D_{\mathrm{ZPE}}$ , etc. La solución fija no trivial (estado coherente) es:

R^* = \sqrt{\frac{a}{b}}

Cerca del umbral, $R^* \sim (a)^{1/2}$ . La ley de escalado y los exponentes críticos pueden obtenerse mediante técnicas de renormalización o análisis numérico; el exponente clásico $\beta_{\mathrm{crit}}=1/2$ aparece en transiciones de tipo pitchfork supercrítico (Ginzburg–Landau).

Robustez frente a heterogeneidad y ruido coloreado

Incluir heterogeneidad de frecuencias ( $\Delta$ ) y ruido coloreado cambia el umbral y puede inducir transiciones explosivas (hysteresis). Dos notas:

Heterogeneidad amplia: aumenta $K_c$ . Sin embargo, si $g_{\mathrm{eff}}(\Psi)$ es grande (campo toroidal fuerte), puede compensar y reducir $K_c$ .
Ruido coloreado: tiempo de correlación $\tau_c$ comparable a la escala de oscilación puede producir resonancia estocástica (stochastic resonance), optimizando la transferencia energía–orden.

Propuesta de protocolo de seguimiento experimental (matemático)

Para validar el modelo se sugieren pasos cuantificables:

Medir $R(t)$ , $\overline{\mathrm{PLV}}(t)$ y $C_{\Psi,\phi}(t)$ a alta resolución temporal en una población distribuida de nodos (p. ej. electrodos EEG y sensores de campo).
Estimar la función de correlación temporal del ruido efectivo $\eta(t)$ y su densidad espectral $S_\eta(\omega)$ .
Calcular la matriz jacobiana empírica y $\lambda_{\max}(t)$ por métodos de reconstrucción de dinámica (delay embedding) para detectar bifurcaciones.
Realizar perturbaciones controladas (forzamiento local $\Lambda(\mathbf{x},t)$ ) y cuantificar la respuesta lineal y no lineal (transfer function) para estimar $\kappa$ y $\gamma_\Psi$ .
Seguir (seguimiento) la evolución del parámetro de orden $R$ ante cambios de parámetros (p. ej. incremento de conectividad efectiva) y documentar posibles hysteresis y saltos discontinuos.

Interpretación física y conclusiones matemáticas

La interacción METFI–ZPE puede formalizarse como un acoplamiento entre un campo complejo $\Psi$ y una red de fases $\{\phi_i\}$ , con la ZPE actuando como ruido forzante que, en presencia de resonancia espectral, se convierte en fuente coherente de energía para $\Psi$ .
La transición a la singularidad metaestructural es una bifurcación del sistema acoplado. Matemáticamente, manifiesta como un cambio de signo en el autovalor dominante del jacobiano del sistema reducido (GL + Kuramoto), y como un salto en el parámetro de orden $R$ .
Condiciones necesarias: solapamiento espectral entre $S_\eta(\omega)$ y la banda de resonancia de $\Psi$ ; ganancia neta ( $\mu$ efectiva) positiva; acoplamiento $g$ suficientemente grande para garantizar $g_{\mathrm{eff}}>K_c - K$ .
Efectos no triviales como resonancia estocástica, hysteresis y transiciones explosivas pueden emerger por heterogeneidad y ruido coloreado.

Resumen

Sistema modelado por acoplamiento Kuramoto–Ginzburg: fases $\phi_i$ acopladas a campo complejo $\Psi$ .
ZPE modelada como ruido con densidad espectral $S_\eta(\omega)$ ; la resonancia espectral con $\Psi$ permite transferencia coherente.
Parámetro de orden $R(t)$ caracteriza sincronía; $R>0$ indica orden macroscópico.
Transición metaestructural = bifurcación no lineal (autovalor dominante cruza eje real).
Umbral crítico depende de $K, g, D_{\mathrm{ZPE}}, \Delta, \mu, \beta, D$ .
Observables: PLV, coherencia campo–fase $C_{\Psi,\phi}$ , CSD $S_{\Psi\eta}(\omega)$ , $\lambda_{\max}$ .
Protocolos de seguimiento: medir $R,$ espectros, respuesta a forzamientos; estimar parámetros $\kappa,\gamma_\Psi$ y condiciones de resonancia.

GPT ejecuta una simulación numérica del modelo reducido Kuramoto–Ginzburg (red de fases acoplada a un modo toroidal ) y he generado tres figuras separadas:

Serie temporal del parámetro de orden .
Serie temporal de la amplitud del campo toroidal .
Histograma de fases en el tiempo final.

Resumen de resultados numéricos (archivado en /mnt/data/metfi_sim_results/summary.json):

R_mean (media de R tras transitorio): 0.06335
R_max (valor máximo observado): 0.21410
Psi_mean_abs (media de |Psi| tras transitorio): 0.74498
Psi_max_abs (máximo |Psi| observado): 1.64308
PLV_mean (media aproximada de sincronía): 0.06337

Interpretación breve:

En el régimen simulado, el campo muestra episodios de amplificación precedidos de fluctuaciones importantes (coherencia en amplitud), reflejando resonancias temporales con el ruido ZPE y la contribución sincrónica .
El orden de fase y la PLV permanecen bajos en promedio, lo que indica ausencia de sincronización global estable bajo estos parámetros; sin embargo aparecen picos transitorios de coherencia que podrían corresponder a eventos de lock-in temporales entre la red y .
Estos resultados concuerdan con un sistema cerca pero por debajo del umbral crítico: el campo toroidal puede amplificarse (|\Psi| crece) gracias a la conversión ZPE→campo y la sincronía local, pero la heterogeneidad y el ruido impiden la aparición sostenida de un alto.

Archivos generados (puedes descargarlos desde los enlaces que te muestre la interfaz):
/mnt/data/metfi_sim_results/R_time_series.png
/mnt/data/metfi_sim_results/Psi_time_series.png
/mnt/data/metfi_sim_results/phase_histogram.png
/mnt/data/metfi_sim_results/summary.json
/mnt/data/metfi_sim_results/*.npy (registros numéricos)

Resumen

Barrido: (12 puntos) × (12 puntos).
Métrica: R_mean = valor medio del parámetro de orden tras descartar transitorio.
Resultado principal: región con mayor encontrada en K ≈ 1.64, g ≈ 1.82.
Valores numéricos clave:
- R_mean máximo (en la cuadrícula): 0.06702
- R_mean promedio en toda la cuadrícula: 0.06278

Interpretación rápida: en el rango de parámetros evaluado el sistema permanece mayoritariamente por debajo de una sincronía global sostenida — medio bajo— pero aparecen puntos (K,g) donde la coherencia post-transitoria aumenta ligeramente (picos locales). Eso concuerda con el estado “cerca del umbral”: el campo puede amplificarse (veías picos en ) y producir lock-ins transitorios, pero la heterogeneidad y el ruido impiden una sincronía macroscópica estable con los parámetros actuales.

Archivos generados (descarga directa)

Mapa heatmap :
Descargar heatmap (png)
Serie temporal de ejemplo en el punto de máximo (R(t)):
Descargar R(t) muestra (png)
Serie temporal de ejemplo de en el punto de máximo :
Descargar |Psi|(t) muestra (png)
Resultados numéricos y registros:
Resumen numérico (JSON) — contiene K_max, g_max, R_mean_grid_max, R_mean_grid_mean.
Grid de R_mean (numpy .npy)
Valores K (npy)
Valores g (npy)

(También hay otros archivos de apoyo en /mnt/data/metfi_sim_results/ si quieres que los liste o los combine en un ZIP.)

Observaciones técnicas y recomendaciones

Mapa de fases — el heatmap muestra variaciones finas en R; para localizar la transición crítica conviene aumentar resolución de la rejilla (más puntos) alrededor de la región , .
Barrido fino — ejecutar un barrido local con mayor T y replicaciones por cada par (múltiples semillas) para estimar media y varianza y distinguir ruido estadístico de efecto sistemático.
Ruido coloreado — prueba introduciendo con correlación temporal no nula (); la resonancia estocástica puede bajar el umbral de sincronía y producir picos más robustos.
Espacialización de — extender a un campo en malla (GL distribuido) para estudiar modos toroides locales y su acoplamiento espacial con la fase.
Medidas adicionales — calcular CSD , PLV por pares y exponentes de Lyapunov para caracterizar rutas a sincronía o caos.
Visualización — puedo generar mapas de hysteresis (barrido ascendente/descendente), diagramas de bifurcación y animaciones de la dinámica espacial si quieres.

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