Propagación forward de AQ23 y borrow
AQ23 y metadatos de borrow pueden preservar estructura dispersa en transiciones posteriores.
El trabajo diagnóstico, el álgebra exacta y las capacidades locales no equivalen a una ventaja minera extremo a extremo.
Qué se probó
AQ23 y metadatos de borrow pueden preservar estructura dispersa en transiciones posteriores.
Por qué la prueba es relevante
La estructura dispersa importa solo si sobrevive a consumidores reales. V19 propaga AQ23 y borrow por R6–R8 y registra dónde nacen términos nuevos.
ANF(F∘f) exacta por cubosoporte(f)={S:aS=1}selector exige mapeo estable contexto→programaCómo se probó
Se construyeron atlas, programas R6, evaluó borrow como selector y probó propagación hasta R8.
Qué ocurrió
Pasaron puertas exactas; asociaciones descriptivas no se promovieron a atajos.
Controles de exactitud y estadísticos
Salidas exhaustivas por cubo; frecuencias high24 marcadas como muestreadas. Las asociaciones de borrow no se elevaron a teorema.
Qué significa
Hay programas dispersos en contextos muestreados; faltan selector universal y economía.
Limitaciones
- Prevalencia high24 empírica.
- Selector universal pendiente.
- Dispersión no es benchmark nativo.
Trazabilidad
Exacto por cubo de 16 puntos; frecuencias high24 marcadas como muestreadas.
Variantes canónicas
SUBENGINE-V19ASUBENGINE-V19BSUBENGINE-V19CSUBENGINE-V19DSUBENGINE-V19ESUBENGINE-V19FSUBENGINE-V19GSUBENGINE-V19HFuente: informes canónicos auditados internamente. Se excluyen las rutas locales, cabeceras privadas e identificadores operativos.