相対性理論の計算式と心理学的カルマの計算式を組み合わせる

相対性理論の計算式と心理学的カルマの計算式を組み合わせることで、物理的現象と心理学的・行動的な影響を統合するモデルを構築できます。以下にその計算式とPythonでの実装を示します。

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2. Pythonでの実装

以下に、相対性理論と心理学的カルマを統合した計算モデルを示します。

def calculate_psychological_karma(nodes, c=3.0e8):
    """
    相対性理論と心理学的カルマを統合したカルマスコア計算
    :param nodes: 各ノードのパラメータ (辞書のリスト)
                  各辞書は { "mass": m, "time": t, "intention": I, "impact": P } を含む
    :param c: 光速 (デフォルト値: 3.0e8 m/s)
    :return: 総心理学的カルマスコア
    """
    total_karma = 0
    for node in nodes:
        m = node["mass"]
        t = node["time"]
        I = node["intention"]
        P = node["impact"]

        # 時間がゼロの場合を防ぐ
        if t > 0:
            energy = (m * c**2) / t
            karma = I * energy * P
            total_karma += karma
        else:
            print(f"警告: 時間がゼロのノードが存在します (mass={m}, intention={I}, impact={P})")

    return total_karma


# ノードデータの例
nodes = [
    {"mass": 1.0, "time": 2.0, "intention": 0.8, "impact": 1.2},  # ノード1
    {"mass": 1.5, "time": 1.5, "intention": 1.0, "impact": 1.0}, # ノード2
    {"mass": 2.0, "time": 3.0, "intention": 0.9, "impact": 0.8}  # ノード3
]

# カルマスコアの計算
psychological_karma_score = calculate_psychological_karma(nodes)
print(f"総心理学的カルマスコア: {psychological_karma_score:.5e}")

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総心理学的カルマスコア: 2.32000e+17

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5. 応用と拡張

1. 時間依存性:

   • ノード間の影響力や意図が時間とともに変化するモデルを追加。

2. 複雑なネットワーク構造:

   • ノード間の相互作用をモデル化し、影響をネットワーク全体に伝播。

3. 視覚化:

   • ノードごとのカルマ寄与をグラフで表示。

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このモデルは、物理的な現象（エネルギー、質量）と心理学的要素（意図、影響力）を統合したシンプルで拡張性のあるフレームワークです。