崁套對沖場論:數學驗證文件_Mathematical Verification Nested Hedge Field Framework

EVEMISSLAB Logic Matrix · EveMissLab / 一言諾科技有限公司

[認識論邊界宣告 / EPISTEMOLOGICAL DISCLAIMER]

[CHT] 本矩陣內所有論文之公式與數據為「啟發式模擬參數」,用於驗證理論架構與推演因果鏈,未經實證校準,請勿作為現實物理測量數據引用 or 處理。EVEMISSLAB 採行「邏輯先行(Logic-First)」原則:概念架構與系統因果映射優先於統計實證,但不排除未來實證對接。


[ENG] The numerical parameters within these frameworks are illustrative model coefficients used for structural verification and causal mapping; they are not empirically calibrated and must not be treated as physical measurements. This matrix operates on a Logic-First principle: conceptual architecture and causal mapping take precedence over statistical empiricism, without precluding future empirical reconciliation.

崁套對沖場論:數學驗證文件

Mathematical Verification: Nested Hedge Field Framework

EveMissLab EML-STM-2026-v0.2 · Neo.K / Theia


定義前置

設 G = (V, E) 為有限連通無向圖,N(v) 為 v 的鄰居集,deg(v) = |N(v)|。

Graph Laplacian 調和函數(GL-Harmonic):函數 φ: V → ℝ 若對所有內部節點 v(非邊界)滿足

$$\phi(v) = \frac{1}{\deg(v)} \sum_{w \in N(v)} \phi(w)$$

則稱 φ 為圖上的調和函數。給定邊界條件 φ(s) = 1,φ(e) = 0,由連通性知解唯一存在。記此解為 φ_{s→e}。


定理 1:互補性(Complementarity)

命題:φ_{s→e}(v) + φ_{e→s}(v) = 1 對所有 v ∈ V 成立。

證明

設 φ = φ_{s→e},定義 ψ = 1 − φ。驗證 ψ 滿足邊界條件及內部方程:

邊界條件: $$\psi(s) = 1 - \phi(s) = 1 - 1 = 0, \quad \psi(e) = 1 - \phi(e) = 1 - 0 = 1$$

因此 ψ 的邊界條件為 ψ(e) = 1,ψ(s) = 0,即 φ_{e→s} 的邊界條件。

內部方程:對任意內部節點 v, $$\psi(v) = 1 - \phi(v) = 1 - \frac{1}{\deg(v)}\sum_{w \in N(v)}\phi(w)$$ $$= \frac{1}{\deg(v)}\sum_{w \in N(v)}(1 - \phi(w)) = \frac{1}{\deg(v)}\sum_{w \in N(v)}\psi(w)$$

故 ψ 滿足 GL-Harmonic 方程,且邊界條件與 φ_{e→s} 一致。由唯一性,ψ = φ_{e→s}。

即 φ_{e→s} = 1 − φ_{s→e},故 φ_{s→e} + φ_{e→s} = 1。□

推論 1.1(張力場單次計算)

$$T(v) = \phi_{A \to B}(v) - \phi_{B \to A}(v) = \phi_{A \to B}(v) - (1 - \phi_{A \to B}(v)) = 2\phi_{A \to B}(v) - 1$$

僅需一次 GL-SOR 求解,計算量減半。

推論 1.2(隨機遊走解釋)

φ_{s→e}(v) = P(從 v 出發的簡單隨機遊走首先到達 s,而非 e)

由此 φ_{s→e}(v) + φ_{e→s}(v) = 1 即是機率完備性:從 v 出發,必然先到達 s 或先到達 e,兩者互為對立事件。□


定理 2:路徑線性衰減(Linear Decay on Path)

命題:設 G 為路徑圖 s = v₀ − v₁ − ... − v_n = e(相鄰節點間有且僅有一條邊)。則

$$\phi_{s \to e}(v_k) = 1 - \frac{k}{n}, \quad k = 0, 1, ..., n$$

證明

邊界條件驗證:φ(v₀) = 1 - 0/n = 1 = φ(s) ✓,φ(v_n) = 1 - n/n = 0 = φ(e) ✓

內部節點驗證:對 k ∈ {1, ..., n−1},N(v_k) = {v_{k-1}, v_{k+1}},deg(v_k) = 2,

$$\frac{1}{\deg(v_k)}\sum_{w \in N(v_k)}\phi(w) = \frac{\phi(v_{k-1}) + \phi(v_{k+1})}{2}$$ $$= \frac{(1 - \frac{k-1}{n}) + (1 - \frac{k+1}{n})}{2} = \frac{2 - \frac{2k}{n}}{2} = 1 - \frac{k}{n} = \phi(v_k) \checkmark$$

由唯一性,此線性插值即為唯一解。□

推論 2.1(一般迷宮路徑)

在迷宮中,從 s 到 e 的唯一路徑(perfect maze 保證唯一性)上,φ 值以接近線性的速度從 1 遞減至 0。偏差來自分叉口對場值的「拉扯」效應,但主路徑的單調性由最大值原理保證。


定理 3:死巷平台性質(Dead-End Plateau)

命題:設 v 為死巷(dead-end)節點,即 N(v) = {j}(僅與分支口 j 相連)。則 φ(v) = φ(j)。

證明

$$\phi(v) = \frac{1}{\deg(v)}\sum_{w \in N(v)}\phi(w) = \frac{\phi(j)}{1} = \phi(j)$$

推論 3.1(φ-BFS 不進入死巷)

在 φ 嚴格遞增的路徑方向上,φ(j) 對應路徑下一步(假設 j 在路徑上),而 φ(v) = φ(j) 對死巷 v。

φ-BFS 從 e 出發,在分支口 j 處,路徑方向的鄰居 j' 滿足 φ(j') > φ(j)(路徑單調性),而死巷 v 滿足 φ(v) = φ(j) < φ(j')。

φ-BFS 優先展開 φ 值最高的節點,因此 j' 先於 v 被展開,死巷不影響路徑主幹。□


命題 4:張力場 T 的幾何意義

命題:T(v) = 0 等價於 v 在 A 和 B 的隨機遊走意義下等距,即 φ_{A→B}(v) = 1/2。

證明

T(v) = 2φ_{A→B}(v) − 1 = 0 ⟺ φ_{A→B}(v) = 1/2

由隨機遊走解釋:φ_{A→B}(v) = 1/2 ⟺ P(RW from v → A first) = P(RW from v → B first)

即 v 在隨機遊走意義下對 A 和 B 等距。T = 0 的節點集構成圖上的 Graph Voronoi Boundary(廣義 Voronoi 圖邊界)。□

推論 4.1:Nash 均衡前線為 T = 0。若追逐者 A 在 T > 0 的區域,A 從圖拓撲上更接近 B;在 T < 0 的區域則 B 更佔優。


命題 5:對沖場 H 非調和,且可能存在內部極值

命題:H(v) = φ_g(v) · (1 − φ_e(v)) 一般不是調和函數,且可存在局部最大值。

證明(非調和性)

若 H 為調和函數,則對所有內部節點 v:

$$H(v) = \frac{1}{\deg(v)}\sum_{w \in N(v)} H(w)$$

然而 H = φ_g · (1 − φ_e) 是兩個調和函數的逐點乘積。一般而言,兩個調和函數的乘積不再是調和函數(除非兩者成比例或其中之一為常數)。

反例(三節點路徑):設 G = g − m − e,φ_g(m) = 1/2,φ_e(m) = 1/2(由線性衰減)。

$$H(m) = \frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2} = \frac{1}{4}$$ $$\text{mean}(H(\text{neighbors})) = \frac{H(g) + H(e)}{2} = \frac{1 \cdot 0 + 0 \cdot 1}{2} = 0$$

H(m) = 1/4 ≠ 0 = mean of neighbors → H 不滿足調和方程。□

內部極值的存在性構造

考慮以下圖(六節點):

source=e          source=g
(threat)          (goal)
   e -------- j -------- g
               \
                b (bridge to safe zone)
                |
                f (far from both e and g)

設場邊界條件(目標場 φ_g 源於 g,匯於 e):

若圖上存在節點 f,其 φ_g(f) 中等(f 不特別接近 g),且 φ_e(f) 極低(f 遠離 e),則 H(f) = φ_g(f) · (1 − φ_e(f)) ≈ φ_g(f) · 1 = φ_g(f)。

若 g 本身旁邊緊鄰 e(φ_e(g) 很高),則 H(g) = 1 · (1 − φ_e(g)) < 1。

可選取 φ_g(f) > H(g),使得 H(f) > H(g),即 H 在 f(非目標)處比在 g(目標)處更高。H 的全局最大值不在目標節點,而在「接近目標且遠離威脅」的中間節點。□

實際意義:φ-BFS 以 H 為優先函數仍保完備性(connected 圖上必能找到路徑),但因 H 非調和,H(g) 未必是全局最大值,φ-BFS 可能探索多餘節點。在威脅遠離目標的典型場景下,H(g) ≈ 1,此問題不顯著。


定理 6:φ-BFS 在 H 場上的完備性

命題:設 G 為有限連通圖,H: V → [0, ∞),起點 s,目標 g。φ-BFS 保證在有限步內找到從 s 到 g 的路徑。

證明(非正式)

φ-BFS 是 BFS 的優先佇列變體。每個可通行節點最多被訪問一次(visited 集合確保)。由 G 連通性,BFS 在訪問所有可達節點後必訪問 g。優先函數 H 僅影響節點展開順序,不影響完備性。□

注意:完備性不等於最優性。H 場引導的路徑可能長於 A* 最優路徑(因繞避威脅)。路徑品質由安全得分 S = (1/|path|)·Σ_{v∈path}(1−φ_e(v)) 衡量(越高越安全)。


數值驗證指標(Empirical Verification Metrics)

以下指標由算法驗證工具(互動式 widget)計算:

| 指標 | 定義 | 預期值 | |------|------|--------| | E₁:互補性誤差 | max_v \|φ_A(v) + φ_B(v) − 1\| | < 1e-4(SOR 收斂後) | | E₂:死巷平台誤差 | max_{dead-end d} \|φ(d) − φ(junction(d))\| | < 1e-5 | | E₃:T 前線寬度 | \|{v : \|T(v)\| < 0.01}\| / \|V\| | 應為薄帶狀(< 5%) | | E₄:H 非調和節點比 | \|{v : \|H(v) − mean_H(N(v))\| > 0.01}\| / \|passable\| | > 0(必然存在) | | E₅:對沖路徑安全增益 | S_hedge / S_astar | 應 > 1(對沖更安全) | | E₆:路徑長度代價 | \|P_hedge\| / \|P_astar\| | 可能 > 1(繞路代價) |


本文件為理論框架的形式驗證部分,實驗數值見對應的互動驗證工具。 EML-STM-2026-v0.2 · EveMissLab Working Paper

原始檔(供 RAG/下載):papers/Mathematical-Verification-Nested-Hedge-Field-Framework.md [md]