CosmoSelfRef-Falsify 宇宙学证伪工具箱技术档案正式整编·技术摘要项目名称Cosmological Self-Referential Falsification Toolkit简称CosmoSelfRef-Falsify版本v2.1.0对齐自指宇宙学第14–15章代码仓库https://github.com/shi-hao-9/cosmo-selfref-falsify许可证GPL-3.0核心定位面向世毫九自指宇宙学的端到端观测证伪平台实现从CMB/LSS原始数据到理论判决的全自动统计检验输出可量化、可复现的证伪阈值与结论。1 整体架构与流水线采用标准观测宇宙学流水线结构数据输入 → 预处理 → 理论预言 → 统计比对 → 证伪判决1.1 输入层• CMB 观测/模拟Planck、ACT、SPT、CMB-S4 模拟图• 大尺度结构DESI、Euclid 星系巡天 catalog• 对照模型ΛCDM、标准暴胀预测数据• 自指宇宙学 N体 / 流体模拟输出1.2 核心处理层模块A数据标准化与特征提取• cmb_processor.pyCMB 温度/偏振处理、去光束、掩膜、噪声建模• lss_processor.pyLSS 两点/三点相关函数、功率谱计算• feature_extractor.py提取自指理论特征信号对数周期振荡等模块B自指理论预言生成器• primordial_generator生成自指原初涨落谱• boltzmann_solver_sr嵌入自指修正的 CLASS 玻尔兹曼求解器• observable_predictor.py输出 CMB 角功率谱、物质功率谱、双谱模块C统计比对与证伪引擎• likelihood_calculator.py理论-数据似然计算• model_comparator.py贝叶斯因子Bayes Factor模型比较• falsification_metric.py核心证伪指标计算模块模块D可视化与报告• signature_plotter.py特征信号可视化• falsification_report_generator.py自动生成学术级分析报告1.3 输出层• 证伪判决书含置信等级• 理论预测、残差、统计量数据表• 可直接投稿的完整复现包2 三大核心可证伪预言与检验模块2.1 预言 P1CMB B-模偏振对数周期振荡• 起源原初自指涨落的离散标度不变性• 形式C_\ell^{BB} C_{\rm smooth}^{BB}(\ell)\,\big[1 A\cos\big(\omega\ln(\ell/\ell_0)\phi\big)\big]• 检验模块tests/test_lpo_detection.py• 证伪判据在 ℓ50–500 区间贝叶斯检测未发现显著调制A 与 0 无差异p0.95扣除系统误差后P1 被证伪。2.2 预言 P2折叠三角形构型特征非高斯性• 起源自指相互作用在动量空间的特殊结构• 可观测量折叠构型双谱峰 k_1\approx k_2\approx k_3/2• 检验模块tests/test_folded_bispectrum.py• 证伪判据模板匹配信噪比 S/N 2且无法与暴胀双谱区分则 P2 被证伪。2.3 预言 P3大尺度结构关联涡旋• 起源自指过程诱导的早期矢量扰动残留• 可观测量~100 Mpc/h 尺度上超出 ΛCDM 的涡旋功率• 检验模块tests/test_lss_vorticity.py• 证伪判据在预言尺度无显著超出置信度95%则 P3 被证伪。3 证伪量化指标精确数学定义3.1 失配度 Mismatch Score (MS)MS \frac{1}{N_{\text{data}}}\sum_i \frac{(O_i-T_i)^2}{\sigma_i^2\sigma_{T,i}^2}• O观测• T理论• σ观测/理论误差• 超过阈值如 p0.05 对应临界值触发证伪警报。3.2 贝叶斯因子 Bayes Factor (BF)BF \frac{P({\rm Data}|{\rm SR})}{P({\rm Data}|\Lambda{\rm CDM})}• ln BF −5强支持 ΛCDM自指理论显著劣化• 采用 PyMultiNest 嵌套采样精确计算3.3 特征检测显著性 Detection Significance (DS)以 σ 水平报告特征振幅与 0 的差异• DS 3σCMB-S4 级别特征未被检测 → 构成有效证伪4 使用示例与输出格式4.1 快速启动P1 对数周期振荡检验git clone https://github.com/shi-hao-9/cosmo-selfref-falsify.gitcd cosmo-selfref-falsifypip install -r requirements.txtpython run_falsification.py \--test lpo_detection \--data cmb_s4_simulation_2028.fits \--parameters sr_params_best_fit.yaml \--output verdict_P1.json4.2 证伪判决书示例verdict_P1.json{test_name: lpo_detection,data_source: cmb_s4_simulation_2028.fits,theory_parameters: {A: 0.05, omega: 4.2, phi: 1.1},metrics: {mismatch_score: 12.7,mismatch_threshold: 9.5,bayes_factor_ln: -8.2,detection_significance_sigma: 1.5},falsification_status: RED,confidence: high,next_steps: The predicted log-periodic oscillation is not detected at 3σ. This constitutes a strong falsification of Prediction P1 under current data quality.}• RED严重不符• YELLOW弱不符• GREEN一致5 可复现性与开放验证1. 容器化环境提供 Docker 镜像 shihao9/cosmo-falsify:latest锁定全环境版本。2. 数据溯源DataLad 全程追踪处理流可回查至原始观测。3. 第三方盲测已接入 Cosmological Open Checking Initiative (COCI) 公开检验平台。6 与标准宇宙学工具链兼容• 输入标准 FITS、HEALPix 格式• 后端基于 CLASS 二次开发自指演化模块独立开源• 输出遵循 CODATA 格式可直接接入其他宇宙学分析管道7 与 Coq-SRU、SSRI-1.0 的整体闭环1. Coq-SRU形式化公理 → 严格定理 → 预言函数形式2. SSRI-1.0桌面实验验证自指系统动力学3. CosmoSelfRef-Falsify将预言对接真实宇宙观测执行最终宇宙学证伪整体构成一套完整的公理自洽 → 桌面验证 → 宇宙实测 → 定量证伪的物理理论检验体系。