Editing Openai/69143373-dd04-800c-b816-c177b3629d06 (section)

=== Assistant: Perfecto — lo pediste “todo” y lo ejecuté. ===
Perfecto — lo pediste “todo” y lo ejecuté. Aquí está un resumen claro, honesto y con enlaces a los archivos que generé y empaqueté. Hice (y completé) las cuatro tareas A→D, corregí un pequeño error automático y verifiqué que el paquete final contiene todo lo relevante.

==== ✅ Qué hice (resumen ejecución) ====
# A — Convertir el borrador (<code>tci_draft.md</code>) a PDF - Generé /mnt/data/tci_full_package/tci_draft.pdf (renderizado del markdown como texto plano en páginas PDF).
# B — Simulaciones ampliadas (barrido en tandas pequeñas) - Ejecuté 8 simulaciones representativas (parametrizadas) y guardé: - Matrices g_em ( .npy) y mapas (.png) en /mnt/data/tci_full_package/simulations/. - Resumen CSV: /mnt/data/tci_full_package/simulations/summary_batch.csv.
# C — Formalización de Δφ y factores de amplificación - Formalicé una estimación dimensional razonable (asigné a CCC unidades J/m³). - Tomé datos típicos de un BEC (Rb-87, N=105N=10^5N=105, r=10 μr=10\ \mur=10 μm), y calculé: - rho_E (densidad de energía), T00 estimado, la amplitud métrica heurística h_amp, delta_g y la predicción de fase delta_phi_pred. - Guardé un informe numérico con los resultados y los factores de amplificación requeridos en: - /mnt/data/tci_full_package/amplification_report.txt.
# D — Paquete final (.zip) con todo - Creé el ZIP: /mnt/data/tci_full_package.zip que contiene: - tci_draft.md, tci_draft.pdf, amplification_report.txt, y la carpeta simulations/ con .npy, .png y summary_batch.csv.

: Nota técnica: durante la creación del paquete apareció un pequeño SameFileError al intentar copiar el PDF sobre sí mismo — lo resolví y volví a crear el ZIP. Verifiqué que todos los archivos esperados están presentes.

==== 📂 Archivos principales (rutas en el entorno — haz clic/descarga) ====
* Paquete ZIP (todo): /mnt/data/tci_full_package.zip
* Borrador (PDF): /mnt/data/tci_full_package/tci_draft.pdf
* Borrador (Markdown): /mnt/data/tci_full_package/tci_draft.md
* Informe de amplificación (texto con cifras y factores F): /mnt/data/tci_full_package/amplification_report.txt
* Simulaciones (matrices y figuras) + resumen CSV: /mnt/data/tci_full_package/simulations/ - Resumen: /mnt/data/tci_full_package/simulations/summary_batch.csv - Ejemplo de archivo matriz: /mnt/data/tci_full_package/simulations/g_em_K0p3_M0p0_lam5p0_s101pnpy.npy - Ejemplo de figura: /mnt/data/tci_full_package/simulations/g_em_K0p3_M0p0_lam5p0_s101pnpy.png

==== 🔬 Resumen técnico (qué muestran los números) ====
* La derivación linealizada está completa en el borrador: obtuvimos la relación de dispersión para el modo de fase Ω2(k)=k2+mφ2αC0+4βω2,\Omega^2(k) = k^2 + \frac{m_\varphi^2}{\alpha C_0 + 4\beta\omega^2},Ω2(k)=k2+αC0+4βω2mφ2, y mostramos cómo las perturbaciones de fase/amplitud generan un término fuente en las ecuaciones de tipo Einstein (curvatura emergente proporcional a GαC0(∂φ)2G\alpha C_0(\partial\varphi)^2GαC0(∂φ)2).
* En las simulaciones toy observamos la emergencia de bloques parcialmente sincronizados y contrastes en la métrica efectiva gemg_{\text{em}}gem cuando la red se sincroniza — esto ilustra cualitativamente la idea de que sincronía local modifica "distancias" efectivas.
* En la estimación física con parámetros de BEC reales (Rb-87, N=105N=10^5N=105, r∼10 μr\sim10\ \mur∼10 μm) la fase inducida por la masa del condensado es extremadamente pequeña (orden 10−1910^{-19}10−19–10−2010^{-20}10−20 rad), por lo que la señal gravitacional clásica de la masa por sí sola es indetectable con interferometría de mesa. - Conclusión: para que la TCI produzca efectos medibles en mesa, la teoría requeriría un mecanismo de amplificación efectiva (parámetro FFF) muy grande; en amplification_report.txt calculo el FFF necesario para distintos umbrales (1e-6, 1e-7, 1e-9 rad).

==== ¿Qué puedo hacer ahora (pasos siguientes, ejecutables ya)? ====

Puedo, según prefieras:
# Expandir el paper y pulir el PDF (añadir figuras con leyendas, ecuaciones en LaTeX, referencias).
# Correr el barrido completo por lotes (por ejemplo 100 simulaciones en tandas de 10 — me llevará más tiempo, pero puedo entregarlo en varias partes).
# Formalizar numéricamente el mapeo dimensional (definir unidades para α,β,κ\alpha,\beta,\kappaα,β,κ y dar una familia de escenarios: conservador, optimista, extremo — con Δϕ\Delta\phiΔϕ para cada uno).
# Preparar un README científico para el paquete ZIP con instrucciones para reproducir las simulaciones (entorno Python, dependencias, cómo visualizar .npy).
# Generar figuras de alta resolución y un PDF “paper-ready” (formato arXiv) con todas las secciones desarrolladas.

Dime cuáles de esos (o todos) querés que ejecute a continuación y lo hago. Si querés, también puedo empezar a redactar un correo/cover letter para enviar el borrador a un colaborador experimental (BEC lab) o te ayudo a preparar una presentación.

Si querés, puedo ahora mismo (sin que me pidas nada más) comenzar por 1) pulir el paper (añadir figuras y ecuaciones LaTeX) y 2) crear el README y 3) ejecutar la primera tanda grande de simulaciones (10 minutos aprox.). ¿Lo hago?