真實系統 R vs 虛擬基準體 V
v0.3 中 V 的更新率會由 SAA 自動調整。粗糙度越高，預測阻尼越強。
真實 R
虛擬 V
自適應預測 R̂
歪度場 K、歪速 VK、歪加速度 AK
K 是可計算差場；VK 與 AK 是演化訊號；Q 是失效閘門候選。
K 歪度
VK 歪速 ×8
AK 歪加速度 ×28
有效更新率 λeff
0
預測阻尼 d
0
信心值 c
0
狀態風險 r
0
目前歪度 K
0
R−V。虛實差場的當下值。
歪速 VK
0
歪度變化速度。正值表示歪正在擴大。
歪加速度 AK
0
歪速的變化。過大時容易外推失效。
粗糙度 Q
0
近期 K 的變異。可作為失效閘門候選。
預測誤差 |R−R̂|
0
用自適應歪度外推後，對 Δ 步後真實值的誤差。
v0.3 新增什麼？
SAA 歪度自適應演算法會把 K、VK、AK、Q 壓成狀態風險，並把風險轉成信心值。 信心高時允許追蹤與外推；信心低時降低預測外推，避免二階歪加速度爆炸。
工程意義 這是把「歪度計算」往數位孿生、AI agent、物理模擬與形態空間推進的一步： 不只算歪，也讓系統根據歪的狀態自動調整自己的計算策略。