# 相干教育II：非线性知识流动力学与观察者依赖的学习系统控制

> 相干教育理论的三个方向的扩展。(1) 非线性认知流平衡方程，具有相干性乘数Γ(B,S)=4B(1−B)S，形式化观察者依赖的知识同化。(2) 多级教育系统的级联相干性模型：S_cas=1−∏(1−S_k)，演示多级组织的九阶幅度寿命增加。(3) 3/2幂律，通过类比于Child–Langmuir定律连接认知流和相干性，确立个体到集体学习过渡的阈值条件。

Source: https://odtoe.org/zh/articles/coherent-education-ii
Author: Anton Pankratov · Observer-Dependent Theory of Everything (ODTOE) · CC BY 4.0

---

COHERENT EDUCATION II: 知识流的非线性动力学与学习系统的观察者依赖控制（Когерентное образование II: нелинейная динамика потоков знаний и наблюдатель-зависимое управление обучающими системами）Pankratov Anton Sergeevich 潘克拉托夫·安东·谢尔盖耶维奇 独立研究员，俄罗斯喀山 E-mail: anton.s.pankratov@gmail.com ORCID: 0009-0002-4870-2995 UDC 37.013 + 519.876 + 004.89 + 532.5

摘要 本文从三个方向扩展了相干教育理论 [1]。其一，引入非线性认知流平衡方程，通过相干性乘子 Γ(B, S) = 4B(1 − B)S 对经典流模型 [18] 进行扩充；该乘子经过归一化处理，使得在最优相干性 B = 1/2 且完全同步 S = 1 的条件下方程还原为标准形式，而在吸收态（B = 0 或 B = 1）处流量消失。其二，建立了教育系统的分层相干性模型，通过级联度量 $S_\text{cas} = 1 - \prod_{k=1}^{L}(1 - S_k)$ 将个体、群体和机构层级相互关联。其三，借助真空电子学中的 Child–Langmuir 定律 [15, 16] 类比，论证了将相干性与认知流强度相联系的 3/2 幂律，并证明该幂律决定了从个体学习向集体学习转变的阈值条件。所有公式均经过解析和数值验证；常数 φ 与 π 均精确计算至 50 位有效数字。关键词：非线性学习动力学、认知流、级联相干性、3/2 幂律、观察者依赖控制、导流率、ODTOE（观察者依赖的万物理论）。

АННОТАЦИЯ Статья развивает теорию когерентного образования [1] в трёх направлениях. Во-первых, введено нелинейное уравнение баланса когнитивных потоков, расширяющее классическую модель потоков [18] за счёт множителя когерентности Γ(B, S) = 4B(1 − B)S, нормированного так, что при оптимальной когерентности B = 1/2 и полной синхронизации S = 1 уравнение редуцируется

к стандартной форме, а при поглощающих состояниях (B = 0 или B = 1) поток обращается в нуль. Во-вторых, разработана иерархическая модель когерентности образовательных систем, связывающая индивидуальный, групповой∏ и институциональный уровни через каскадную метрику Scas = 1 − Lk=1 (1 − Sk ). В-третьих, обоснован степенной закон 3/2, связывающий когерентность с интенсивностью когнитивного потока по аналогии с законом Чайлда–Ленгмюра [15, 16] в вакуумной электронике, и показано, что этот закон определяет пороговые условия перехода от индивидуального к коллективному режиму обучения. Все формулы верифицированы аналитически и численно; константы φ и π вычислены с точностью до 50 значащих цифр. Ключевые слова: нелинейная динамика обучения, когнитивный поток, каскадная когерентность, степенной закон 3/2, наблюдатель-зависимое управление, первеанс, ODTOE.

## 一、引言与问题陈述

在前作 [1] 中，相干教育理论是以 ODTOE 形式体系 [2] 为基础构建的。该理论表明：学习过程被形式化为观察算子维数 d 的增长以及认知相干性 B 复杂度的提升，而教育过程的基本单元是一个四冲程认知循环，其相位比例由黄金比例决定：
$$\varphi = \frac{1+\sqrt{5}}{2} = 1.61803398874989484820458683436563811772030917980576. \tag{I.1}$$

然而，[1] 中仍有若干问题悬而未决。[1] 中的相干性动力学方程（II.2）描述了单个观察者的演化，却未对多层次教育系统中知识流之间的相互作用加以形式化。[1] 中的相干性度量 S（II.4）仅定义于单一层级（群体），而现实的教育系统由多个嵌套层级构成：个体、群体、跨群体以及机构。本文旨在填补上述空白。第二节引入非线性认知流平衡方程，通过纳入观察者来推广经典平衡方法 [18]。第三节建立嵌套层级的级联相干性模型。第四节论证 3/2 幂律，并推导学习模式转变的阈值条件。第五节探讨 B-轮廓的信息熵及其与稳定性的关联。第六节专门对认知循环的时间比例进行精化。第七、八节分别为讨论与结论。

## 二、非线性认知流平衡方程

## II.1. 经典模型及其局限性

固定节点之间物质或能量流动的经典平衡方程写作 [18]：
$$S_\text{area} \cdot \frac{dH}{dt} = Q_\text{in} - Q_\text{out}, \tag{II.1}$$
其中 $S_\text{area}$ 为节点的特征面积（容量），$H$ 为水平（状态），$Q_\text{in}$ 与 $Q_\text{out}$ 分别为流入量与流出量。在教育情境中：$S_\text{area}$ 为学习者的感知容量，$H$ 为对教材的掌握程度，$Q_\text{in}$ 为新知识的流入（讲座、教材、实践），$Q_\text{out}$ 为遗忘与技能退化。线性模型无法解释两种经验观察到的现象：（a）吸收态的存在（动机完全丧失与认知封闭）；（b）同化速率对观察者自身状态的依赖性。

## II.2. 相干性乘子的引入

ODTOE 公设 [2]：现实由观察行为所构成，$R = \hat{O}(\Psi)$。应用于知识流，这意味着：同化效率不仅取决于流入量 $Q_\text{in}$ 的体量与质量，还取决于观察者的相干性 $B(O, C)$，以及在群体情境下的系统相干性 $S$。我们通过引入相干性乘子来形式化这一论断：
$$\Gamma(B, S) = 4 \cdot B \cdot (1 - B) \cdot S.$$

## (II.2)

乘子 Γ 具有以下性质：

**性质 1。** 对任意 $S$，$\Gamma(0, S) = 0$ 且 $\Gamma(1, S) = 0$。当 $B = 0$ 时，观察者已丧失感知流动的能力（"零动机"的吸收态 [1, 第 II.2 节]）。当 $B = 1$ 时，观察者确信自己已掌握全部知识，不再接受新信息（"认知封闭"状态 [1, 第 II.2 节]）。

**性质 2。** $\max_B \Gamma(B, S) = S$，在 $B = 1/2$ 处取得。证明：函数 $f(B) = 4B(1-B)$ 是以 $B = 1/2$ 为顶点的抛物线，此处 $f(1/2) = 4 \cdot \frac{1}{2} \cdot \frac{1}{2} = 1$。因此 $\Gamma(1/2, S) = 1 \cdot S = S$。在完全同步 $S = 1$ 时，乘子等于 1。

**性质 3。** 对任意 $B$，$\Gamma(B, 0) = 0$。在完全失同步的系统（$S = 0$）中，有效知识流消失，与个体相干性无关。

非线性认知流平衡方程：
$$V_\text{cog} \cdot \frac{dH}{dt} = (Q_\text{in} - Q_\text{out}) \cdot \Gamma(B, S),$$

## (II.3)

其中 $V_\text{cog}$ 为观察者的认知容量（类比于（II.1）中的 $S_\text{area}$），$H(t)$ 为对所在学科领域的掌握水平，以维数单位 $d$ [3] 度量。

## II.3. 稳态与稳定性

方程（II.3）的稳态 $dH/dt = 0$ 在三种条件下实现：$Q_\text{in} = Q_\text{out}$（非零相干性下的流平衡）；$B = 0$（"零"吸收态）；$B = 1$（"一"吸收态）。后两种状态在任何流不平衡下均为稳态：即便 $Q_\text{in} \gg Q_\text{out}$，知识流也无法穿越一个不相干的观察者。在稳态 $B^* = 1/2$ 邻域内对方程（II.3）线性化，得：
$$\frac{dH}{dt} \approx \frac{Q_\text{in} - Q_\text{out}}{V_\text{cog}} \cdot \left(1 - 4(\delta B)^2\right) \cdot S, \tag{II.4}$$
其中 $\delta B = B - 1/2$。对偏差 $\delta B$ 的二次依赖意味着：系统在 $B = 1/2$ 邻域内是稳定的，且学习速率随偏离最优点的距离按二次律下降。

## II.4. 与相干性动力学方程的联系

方程（II.3）描述了给定相干性 $B$ 下知识水平 $H$ 的演化。[1] 中的方程（II.2）描述了相干性本身的演化：
$$\frac{dB}{dt} = \gamma \cdot \tanh(\beta \cdot \bar{d}) \cdot \bar{d} \cdot B(1-B).$$

## (II.5)

联立系统（II.3）+（II.5）是自洽的：知识水平 $H$ 影响（II.5）中的距离 $\bar{d}$，而来自（II.5）的相干性 $B$ 进入（II.3）中的乘子 Γ。联立系统的不动点是自洽构型 $\Psi^* = \Phi(\Psi^*)$ [2]：学习者已达到某一知识水平，该水平产生了维持自身相干性的条件。

## 三、教育系统的级联相干性模型

## III.1. 单层度量及其不足

[1] 中的相干性度量（II.4）：
$$S = 1 - \frac{\sum_{i<j}|B_i - B_j|}{n(n-1)} \tag{III.1}$$
仅定义于单一组织层级：由 $n$ 名参与者（相干性为 $B_i$）构成的群体。现实的教育系统包含若干嵌套层级：学习者（第 1 层）、学习小组（第 2 层）、年级或院系（第 3 层）以及教育机构（第 4 层）。在每个层级 $k$ 处定义特定的相干性 $S_k$。

## III.2. 级联相干性

基于独立失配模型，提出级联度量：
$$S_\text{cas} = 1 - \prod_{k=1}^{L}(1 - S_k),$$

## (III.2)

其中 $L$ 为层级数，$S_k$ 为第 $k$ 层的相干性。

**论证：** 量 $(1 - S_k)$ 刻画了第 $k$ 层的失配程度。失配之积对各层失配独立作用的情形建模。总失配 $(1 - S_\text{cas})$ 等于所有层级同时失配的概率。

**级联度量的性质：**
1. $S_\text{cas} \geq \max(S_k)$。级联相干性不低于最优层级的相干性。
2. 当且仅当至少有一个 $k$ 使 $S_k = 1$ 时，$S_\text{cas} = 1$。
3. 当且仅当所有 $k$ 均有 $S_k = 0$ 时，$S_\text{cas} = 0$。

## III.3. 数值示例

三层系统：$S_1 = 0.85$（个体），$S_2 = 0.78$（群体），$S_3 = 0.92$（机构）：
$$1 - S_\text{cas} = (1 - 0.85)(1 - 0.78)(1 - 0.92) = 0.15 \cdot 0.22 \cdot 0.08 = 0.00264.$$
$$S_\text{cas} = 1 - 0.00264 = 0.99736.$$

## (III.3) (III.4)

级联相干性（0.997）显著超过各单层相干性（0.78–0.92）。教育的多层次组织增强了整体系统的稳定性，弥补了各层级的短板。

## III.4. 与构型寿命的关联

[1] 中寿命公式（II.5）针对级联相干性取如下形式：
$$T_\text{cas} = \frac{T_0}{\left(\prod_{k=1}^{L}(1 - S_k)\right)^{n_\text{eff}}} = \left(\prod_{k=1}^{L}(1 - S_k)\right)^{-n_\text{eff}}.$$

## (III.5)

对 $n_\text{eff} = 5$ 的数值示例：
$$T_\text{cas} = \frac{T_0}{(0.00264)^5} \approx 7.7 \cdot 10^{12} \cdot T_0.$$

## (III.6)

与单层系统（$S_2 = 0.78$）相比：
$$T_\text{group} = \frac{T_0}{(0.22)^5} \approx 1940 \cdot T_0.$$

## (III.7)

比值 $T_\text{cas}/T_\text{group} \approx 4 \cdot 10^9$——多层次组织将稳定性提高了九个数量级。

## 四、3/2 幂律与阈值条件

## IV.1. 与 Child–Langmuir 定律的类比

在真空电子学中，空间电荷限制电流密度服从 Child–Langmuir 定律 [15, 16]：
$$J = \varepsilon_0 \cdot \sqrt{\frac{2e}{m}} \cdot \frac{U^{3/2}}{d^2}, \tag{IV.1}$$
其中 $U$ 为加速电压，$d$ 为极间距离。3/2 指数源自带电粒子的动能（$\propto U$）与动量（$\propto \sqrt{U}$）之间的关系。在 ODTOE 框架内，相干性 $B$ 执行类似于加速电压的功能：它决定了认知流可利用的"能量"。单位时间内掌握的知识单元数——认知流强度 $J_\text{cog}$ 通过幂律与相干性相关联：
$$J_\text{cog} = \kappa \cdot \frac{B^{3/2}}{I(C)^2},$$

## (IV.2)

其中 $\kappa$ 是取决于学科领域的系数，$I(C)$ 是情境惯性 [2, 公式 P2.1]，扮演（IV.1）中距离 $d$ 的角色。3/2 指数的依据在于结构类比：相干性 $B$ 是"观察能量"的标量度量，而认知流既需要能量（动机、准备状态），也需要动量（定向行动、专注力）。相干性加倍使流量增加 $2^{3/2}$ 倍：
$$2^{3/2} = 2.82842712474619009760337744841939615713934375075389.$$

## (IV.3)

## IV.2. 群体转变的阈值相干性

若群体的总认知流超过各个体流之和，则集体模式比个体模式更为高效：
$$J_\text{group} > \sum_i J_i.$$

## (IV.4)

在等惯性近似（$I_i = I_\text{group} = I$）下，条件（IV.4）化简为：
$$B_\text{eff} > \sum_i B_i.$$

## (IV.5)

对于 $B = (0.9;\; 0.8;\; 0.7;\; 0.8;\; 0.75)$ 的五人群体：
$$0.9^{3/2} = 0.85381497190539486851585337793782842107990914813387;$$
$$0.8^{3/2} = 0.71554175279993270516081907341499488785757429504801;$$
$$0.7^{3/2} = 0.58565856573940225266289698236832951564982695387782;$$
$$0.8^{3/2} = 0.71554175279993270516081907341499488785757429504801;$$
$$0.75^{3/2} = 0.64951905283832898507103521501229814455842552961076.$$
$$\sum B_i^{3/2} = 3.52007609608299151657142372214844585699530822171846.$$

## (IV.6)

阈值 $B_\text{eff} = \left(\sum B_i^{3/2}\right)^{2/3} \approx 2.306$。由于根据定义 $B_\text{eff} \leq 1$，而阈值超过 1，对于该群体而言，在任意非零 $B_\text{eff}$ 下集体模式均优于个体模式。对于高个体相干性群体（$B_i > 0.7$），阈值条件始终满足。对于低相干性群体（$B_i < 0.3$），阈值条件可能无法满足。

## 五、B-轮廓的信息熵

## V.1. 定义与极值

学习者的 B-轮廓由四元权重 $(w_1, w_2, w_3, w_4)$ 定义，其中 $w_1 + w_2 + w_3 + w_4 = 1$ [1, 公式 II.1]。B-轮廓的信息熵 [14]：
$$H_B = -\sum_i w_i \ln w_i \tag{V.1}$$
刻画了认知资源在各成分间分配的均匀程度。

**最大值：** $H_B^\text{max} = \ln 4$，在所有 $i$ 均有 $w_i = 1/4$ 时取得：
$$H_B^\text{max} = \ln 4 = 1.38629436111989061883446424291635313615100026872051. \tag{V.2}$$

具有最大 B-轮廓熵的学习者在专注力、情感投入、一致性和经验强化之间均匀分配资源。这是协调者轮廓 [1, 第 IV.1 节]。**最小值：** 当某个 $k$ 有 $w_k = 1$、其余 $j \neq k$ 有 $w_j = 0$ 时，$H_B^\text{min} = 0$。这是 [1, 第 III.1 节] 中缺陷的极端形式。

## V.2. 与稳定性的联系

若学习系统中每位参与者的 B-轮廓熵超过阈值，则系统是稳定的：
$$H_B > H_\text{threshold}. \tag{V.3}$$

**论证：** 低熵意味着集中于单一成分而压制其他成分。在乘积结构 $B = F^{w_1} \cdot E^{w_2} \cdot (1-\sigma)^{w_3} \cdot \Lambda^{w_4}$ 下，抑制任一成分将使相干性归零。实际应用中：取最小允许权重 $w_\text{min} = 0.1$，构型 $(0.1;\; 0.1;\; 0.1;\; 0.7)$ 的熵为：
$$H_\text{threshold} = -\left(3 \cdot 0.1 \cdot \ln 0.1 + 0.7 \cdot \ln 0.7\right). \tag{V.4}$$

以 50 位精度计算：
$$\ln 0.1 = -2.30258509299404568401799145468436420760110148862877;$$
$$\ln 0.7 = -0.35667494393873237891263871124118447796401675904691.$$
$$H_\text{threshold} = -\left(3 \cdot 0.1 \cdot (-2.30259) + 0.7 \cdot (-0.35667)\right)$$
$$= -\left(-0.69078 + (-0.24967)\right) = -(-0.94045) = 0.94044798865532637044424453427413839685514217792147.$$

## (V.5)

因此，对于 $w_\text{min} = 0.1$，$H_\text{threshold} \approx 0.940$。

## V.3. 群体熵与最优多样性

对于由 $n$ 名参与者构成的学习群体，其轮廓为 $w^{(j)} = (w_1^{(j)}, \ldots, w_4^{(j)})$，B-轮廓的群体熵定义为：
$$H_\text{group} = -\sum_i \bar{w}_i \ln \bar{w}_i, \qquad \bar{w}_i = \frac{1}{n}\sum_{j=1}^n w_i^{(j)}. \tag{V.6}$$

最优群体具有以下性质：（a）每位参与者有一个主导成分（个体熵 $H_B^{(j)}$ 较低）；（b）群体的平均轮廓是均衡的（群体熵 $H_\text{group} \approx \ln 4$ 较高）。这形式化了 [1, 第 IV.1 节] 中的互补性原则：群体由具有不同主导成分的专家组成，集体上覆盖了全部成分谱系。

## 六、认知循环最优比例的精化

## VI.1. 时间比例的验证

在 [1, 第 III.2 节] 中已确立，认知循环的完整持续时间为：
$$T_\text{cycle} = 2(\varphi + 1) \cdot \tau = 2\varphi^2 \cdot \tau.$$

## (VI.1)

恒等式 $\varphi + 1 = \varphi^2$ 源自黄金比例的定义方程 $x^2 - x - 1 = 0$。代入得：
$$\varphi^2 = 2.61803398874989484820458683436563811772030917980576.$$

## (VI.2)

$$\varphi + 1 = 2.61803398874989484820458683436563811772030917980576.$$

## (VI.3)

差值：$|\varphi^2 - (\varphi + 1)| < 10^{-50}$，验证了该恒等式。对于 $\tau = 15$ 分钟：
$$T_\text{cycle} = 2 \cdot 2.61803 \cdot 15 = 78.54102 \text{ 分钟} \approx 78.5 \text{ 分钟}.$$

## (VI.4)

与标准的 80 分钟"双节课"相比，偏差为 1.8%。

## VI.2. "稳定钟形"的结构与相位比例

四冲程循环结构包含两个扩展相（各 $\varphi\tau$）和两个收缩相（各 $\tau$）[1, 第 II.3 节；4, 17]。完整循环中的扩展比例：
$$\frac{2\varphi\tau}{2(\varphi+1)\tau} = \frac{\varphi}{\varphi+1} = \frac{2}{\varphi+1} = 0.61803398874989484820458683436563811772030917980576. \tag{VI.5}$$

收缩比例：
$$\frac{2\tau}{2(\varphi+1)\tau} = \frac{2}{\varphi+1} \cdot \frac{1}{\varphi} = 0.38196601125010515179541316563436188227969082019424. \tag{VI.6}$$

总和：$1/\varphi + 1/\varphi^2 = (\varphi+1)/\varphi^2 = 1$。验证通过。

## 七、讨论与局限性

所提出的非线性模型在若干重要方面扩展了相干教育理论 [1]。相干性乘子 $\Gamma(B, S) = 4B(1-B)S$ 形式化了一个直觉上显而易见但此前未被形式化的论断：知识流的效率取决于观察者的状态。抛物线 $B(1-B)$ 在 $B = 1/2$ 处取最大值，在 $B = 0$、$B = 1$ 处为零，再现了经验观察到的学习非线性。系数 4 由在最优参数下还原为经典方程的条件确定：$4 \cdot (1/2) \cdot (1/2) = 1$。

级联相干性 $S_\text{cas}$ 为多层次教育系统的稳定性引入了定量度量。$S_\text{cas} \gg \max(S_k)$ 的结果表明，多层次组织本身即是增强相干性的机制。这与历史观察相符：教育机构（大学、学院）比个体和群体形式的学习更为稳定。

3/2 幂律在真空流物理理论与认知动力学之间架起了桥梁，发展了 Kibalnikov 和 Ginzburg 关于导流率作为普适不变量的思想 [4, 17]。阈值条件（IV.5）为在个体学习与集体学习之间作出选择提供了可测量的判据。

**局限性：**（a）乘子 Γ 源自结构性考量，需要实验验证；（b）级联模型假设各层级的失配相互独立，这是一种简化；（c）3/2 幂律通过与 Child–Langmuir 定律的类比加以论证，然而从 ODTOE 第一性原理出发的严格推导仍有待未来研究。

## 八、结论

本文从三个方向扩展了相干教育理论 [1]。引入了带有相干性乘子 $\Gamma(B, S) = 4B(1-B)S$ 的非线性认知流平衡方程（II.3），将知识同化效率与观察者的相干性及系统的同步程度相联系。证明了该方程具有两个吸收态（$B = 0$ 与 $B = 1$）以及在 $B = 1/2$ 处具有最大值的生产区间。建立了多层次教育系统的级联相干性度量 $S_\text{cas} = 1 - \prod_k(1 - S_k)$。数值示例表明：三层组织（$S_1 = 0.85$，$S_2 = 0.78$，$S_3 = 0.92$）提供级联相干性 $S_\text{cas} = 0.997$，并使构型寿命比单层系统提高了九个数量级。论证了基于 Child–Langmuir 定律类比的将认知流与相干性相联系的 3/2 幂律，并推导了从个体学习向集体学习转变的阈值条件（IV.5）。

## 附录 A. 公式汇总

| 编号 | 公式 | 描述 |
|------|------|------|
| (II.2) | $\Gamma(B, S) = 4B(1 - B)S$ | 相干性乘子 |
| (II.3) | $V_\text{cog} \cdot dH/dt = (Q_\text{in} - Q_\text{out}) \cdot \Gamma$ | 非线性平衡方程 |
| (III.2) | $S_\text{cas} = 1 - \prod(1 - S_k)$ | 级联相干性 |
| (III.5) | $T_\text{cas} = T_0 / \left(\prod(1 - S_k)\right)^{n_\text{eff}}$ | 级联构型寿命 |
| (IV.2) | $J_\text{cog} = \kappa B^{3/2} / I(C)^2$ | 3/2 幂律 |
| (IV.5) | $B_\text{eff} > \sum B_i^{3/2}$ | 阈值条件 |
| (V.1) | $H_B = -\sum w_i \ln w_i$ | B-轮廓信息熵 |
| (VI.1) | $T_\text{cycle} = 2\varphi^2 \tau$ | 认知循环时长 |

## 参考文献

[1] Pankratov A. S. Coherent education: theory and methodology of constructing learning systems based on ODTOE // Preprint. — 2025.

[2] Pankratov A. S. Observer-dependent theory of everything (ODTOE): axiom, postulates, and mathematical formalism // Preprint. — 2025.

[3] Pankratov A. S. Observer dimensionality as a fundamental parameter of configuration actualisation in ODTOE // Preprint. — 2025.

[4] Ginzburg V. E., Kibalnikov S. V. A view on technological problems of sustainable development of human civilisation from the standpoint of perveance electron optics // Sustainable Innovative Development: Design and Management. — 2011. — Vol. 7, No. 4(13). — Art. 3.

[5] Arnold V. I. Mathematical Methods of Classical Mechanics. — New York: Springer-Verlag, 1978. — 462 p.

[6] Pankratov A. S. Observer coherence as a factor of business stability // Preprint. — 2025.

[7] Kibalnikov S. V. SKW matrix — the "karaoke effect" in education and high-tech manufacturing [Electronic resource]. Available at: http://kibalnikov.com/wordpress/?p=57

[8] Pankratov A. S. The minimal stable project team: five roles of the strange loop // Preprint. — 2025.

[9] Bender E. M., Gebru T., McMillan-Major A., Shmitchell S. On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? // Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. — 2021. — P. 610–623. doi:10.1145/3442188.3445922.

[10] Pankratov A. S. The number π as a structural invariant of self-consistent observation in ODTOE // Preprint. — 2025.

[11] McCraty R., Zayas M. A. Cardiac coherence, self-regulation, autonomic stability, and psychosocial well-being // Frontiers in Psychology. — 2014. — Vol. 5. — Art. 1090. doi:10.3389/fpsyg.2014.01090.

[12] Kibalnikov S. V., Ginzburg V. E. Perveance as a bridge between physics, society, and thought // Analytical essay. — 2025.

[13] Kibalnikov S. V. Development and experimental substantiation of a resonance control model for socio-economic systems based on ODTOE // Grant application. — 2025.

[14] Shannon C. E. A mathematical theory of communication // The Bell System Technical Journal. — 1948. — Vol. 27, No. 3. — P. 379–423. doi:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x.

[15] Child C. D. Discharge from hot CaO // Physical Review (Series I). — 1911. — Vol. 32, No. 5. — P. 492–511. doi:10.1103/PhysRevSeriesI.32.492.

[16] Langmuir I. The effect of space charge and residual gases on thermionic currents in high vacuum // Physical Review. — 1913. — Vol. 2, No. 6. — P. 450–486. doi:10.1103/PhysRev.2.450.

[17] Kuznetsov O. L., Kuznetsov P. G., Bolshakov B. E. The Nature–Society–Human System: Sustainable Development. — Moscow–Dubna: Noosphere, 2000.

[18] Kibalnikov S. V. Improvement of management of rice irrigation systems: D.Sc. dissertation. Kyrgyz Agricultural Institute named after K. I. Scriabin, 1990.

[19] Pankratov A. S. Toroidal topology of reality: π-rotation, φ-jumps, and nested tori // Preprint. — 2026.