EXP-PERTURBATION-RECOVERY-N10

… в работе

Восстановление после пертурбации N=10 репликация — paper6 шаг 6

2026-05-05 L6 уровень paper6 6 запусков $0.07

new

premortem

mock

real

metrics

analyze

review

krit

done

Простыми словами

Исследователи проверяют, может ли система восстановиться после сбоев, подобно тому, как живой организм может исцелиться. Они смотрят, похож ли конечное состояние системы после сбоя на ее исходное состояние, или же она разрушается или изменяется по-другому. Результаты все еще собираются и анализируются.

▶ Технические детали

Исследовательская гипотеза

Пилотный эксперимент по возмущению и восстановлению (N=2/условие, 04.05.2026) показал ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ сигнал САМОВОССТАНОВЛЕНИЯ: 79% восстановления после уничтожения, 74% восстановления после сброса (соответствие профиля аттрактора базовому уровню). N пилотного исследования слишком мало для выводов. Цель: N=10 на условие (всего 30 запусков) для подтверждения или опровержения пилотного сигнала с достаточной мощностью. Предварительно зарегистрировано (то же, что и для пилотного исследования, повторно):

ПОЛОЖИТЕЛЬНОЕ САМОВОССТАНОВЛЕНИЕ: линия потомков после возмущения продолжается; финальный профиль аттрактора соответствует базовому уровню без возмущения ≥70% (p<0.05 по критерию Манна-Уитни по сравнению со случайным соответствием базовому уровню)
ХРУПКОСТЬ ПРОГРАММЫ: линия потомков после возмущения прекращается; конечное состояние расходится (соответствие <40%)
ЧАСТИЧНОЕ: программа продолжается, но по другим осям (соответствие 40-70%, функциональная замена)

Репликация шага 6 из paper6. Цель: повышение публикуемости, аналогичное подтверждению N=10 при абляции на шаге 3.

Постановка эксперимента

Тип: factorial

Условие	Параметры
KILL_BRAVO_R30	coupling: true, must_propose: true, axis_diversify: true, perturbation_round: 30, perturbation_target: Bravo, n_runs: 10
RESET_RULES_R30	coupling: true, must_propose: true, axis_diversify: true, rule_reset_round: 30, n_runs: 10
BASELINE_NO_PERTURBATION	coupling: true, must_propose: true, axis_diversify: true, n_runs: 10

Факторы: perturbation (kill, reset, none)

Параметры

n_agents: 4
n_rounds: 100
model: google/gemini-2.5-flash-lite
temperature: 0.85

Trophic Ratios by Condition

Mean trophic ratio per agent across runs. Error bars = ±1 std dev. Higher TR = more upstream (exporter).

autopoiesis paper6-step6 perturbation-recovery self-repair construct replication