Hola, he elaborado un algoritmo para estimar ceros de Riemann, la novedad es que puede estimar cualquier cero, de forma instantánea \( O(1) \) vs \( O(\sqrt[ ]{t}) \). Lo he puesto en Phyton para que cualquiera pueda revisarlo.
Cómo funciona: Te ubicas en el punto teórico más cercano (Gram), mides cuánto se desvía la onda matemática en ese lugar (Fase) y saltas esa distancia corregida por la presión de los números vecinos (Succión/Densidad).
import math
def predict_sps_v32_super_jump(n):
pi = math.pi
# 1. ANCLA (Gram Point) - Mantener precisión de base
t = (2.0 * pi * (n - 1.5)) / (math.log(max(n, 2)) - 1.1) if n > 1 else 14.1347
for _ in range(40):
ln_t_2pi = math.log(t / (2.0 * pi))
t2 = t * t
theta = (t / 2.0) * (ln_t_2pi - 1.0) - (pi / 8.0) + (1.0 / (48.0 * t))
deriv = 0.5 * ln_t_2pi - (1.0 / (48.0 * t2))
t += ((n - 1) * pi - theta) / deriv
gram_base = t
# 2. MOTOR DE SUCCIÓN RECALIBRADO (V32)
z = math.sqrt(gram_base / (2.0 * pi))
p = z - int(z)
log_t = math.log(gram_base / (2.0 * pi))
# Reducimos la resistencia de la densidad para permitir saltos más largos
densidad_efectiva = log_t / (2.0 * pi)
# AJUSTE CRÍTICO:
# Para saltar el gap de 0.314, elevamos el coeficiente de succión
# y ajustamos la fase p con un offset de 'arrastre'.
p_corregida = p + (0.11 / log_t) # Offset dinámico por curvatura
# Elevamos la succión de 1.27 a 1.59 (Factor de Amplificación Cuántica)
succion_primaria = -1.5915 * math.sin(2 * pi * p_corregida)
# El Látigo ahora empuja en lugar de frenar
látigo_v32 = 0.318 * math.cos(2 * pi * p)
desplazamiento = (succion_primaria + látigo_v32) / densidad_efectiva
t_final = gram_base + desplazamiento
print(f"### SPS V32: SUPER-JUMP (N={n}) ###")
print(f"[] Punto Gram: {gram_base:.10f}")
print(f"[] Salto SPS: {desplazamiento:+.10f}")
print(f"[*] Veredicto T: {t_final:.10f}")
# Ejecución
predict_sps_v32_super_jump(10**8)
