T0-Quantencomputing | T0 Quantum Computing

1. T0-Grundgleichung1. T0 Fundamental Equation

(Dok. 147, Def. 1)

T(x,t) · E(x,t) = 1

T = dynamisches Zeitfeld, E = EnergiedichtefeldT = dynamic time field, E = energy density field

Universelle ParameterUniversal parameters (Dok. 147, Def. 2)

ξ = 4/30000 ≈ 1.333 × 10⁻⁴ (Kopplungsstärkecoupling strength)

φ = (1+√5)/2 ≈ 1.618 (Goldener Schnittgolden ratio)

D_f = 3 − ξ ≈ 2.9999 (fraktale Dimensionfractal dimension)

QFT-Herleitung von ξQFT derivation of ξ (Dok. 097)

ξ = λ_h² v² / (16π³ m_h²)

λ_h = m_h²/(2v²) ≈ 0.129, v = 246.22 GeV, m_h = 125.10 GeV

ErgebnisResult: ξ_QFT ≈ 1.29 × 10⁻⁴ (3% Abweichung von 4/300003% deviation from 4/30000)

Struktur: 1/(16π²) × 1/π = 1-Loop-Unterdrückung × NDA-Normierung. Vollständige Passarino-Veltman-Zerlegung in Dok. 097.Structure: 1/(16π²) × 1/π = 1-loop suppression × NDA normalization. Complete Passarino-Veltman decomposition in Doc. 097.

ξ in der Simulationξ in simulation

Dok. 073 und die Quanten-Simulatoren verwenden ξ_num ≈ 10⁻⁵ als Algorithmus-Parameter für den Zahlenraum. Dieser Wert optimiert die numerische Stabilität der Simulation. Der physikalische Parameter ist ξ = 4/30000 ≈ 1.33 × 10⁻⁴ (Dok. 009).

Doc. 073 and the quantum simulators use ξ_num ≈ 10⁻⁵ as algorithm parameter for the number space. This value optimizes numerical stability of the simulation. The physical parameter is ξ = 4/30000 ≈ 1.33 × 10⁻⁴ (Doc. 009).

2. T0-Qubits: Energiefeld statt Wahrscheinlichkeit2. T0 Qubits: Energy Field Instead of Probability

Standard-QubitStandard qubit

|ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩

P(0) = |α|², P(1) = |β|² — WahrscheinlichkeitenP(0) = |α|², P(1) = |β|² — probabilities

↔

T0-Qubit (Dok. 147, Def. 3)

(z, r, θ)

z ∈ [−1,1]: Basis-Projektion, r ∈ [0,1]: Superpositions-Amplitude, θ: Phase. Normierung: z² + r² = 1z ∈ [−1,1]: basis projection, r ∈ [0,1]: superposition amplitude, θ: phase. Normalization: z² + r² = 1

Der konzeptionelle Unterschied: r² ist keine Wahrscheinlichkeit, sondern die Energiedichte des Superpositionszustands. Das ermöglicht deterministische Evolution bei Erhaltung von Quanteninterferenz.

The conceptual shift: r² is not a probability but the energy density of the superposition state. This enables deterministic evolution while maintaining quantum interference.

Die physikalische Struktur ist ein toroidaler Energiewirbel mit fraktaler Dimension D_f = 3 − ξ. Die zylindrischen Koordinaten (z,r,θ) sind eine lokale Näherung, die für R/r > 10¹² (alle atomaren Systeme) auf < 0.02% genau ist.

The physical structure is a toroidal energy vortex with fractal dimension D_f = 3 − ξ. The cylindrical coordinates (z,r,θ) are a local approximation accurate to < 0.02% for R/r > 10¹² (all atomic systems).

3. Quantenoperationen mit Bell-Dämpfung3. Quantum Operations with Bell Damping

Bell-DämpfungBell damping (Dok. 147, Eq. 5)

D(n) = exp(−ξ ln(n) / D_f)

Stabilisiert Multi-Qubit-Verschränkung; n = Qubit-AnzahlStabilizes multi-qubit entanglement; n = qubit count

T0-Hadamard (Dok. 147, Prop. 1)

H_T0⁽ⁿ⁾: (z, r, θ) ↦ (r·D(n), z·D(n), θ + π/2)

(z,r)-Tausch = Basiswechsel; D(n) = Bell-Dämpfung(z,r) swap = basis change; D(n) = Bell damping

PhasenquantisierungPhase quantization

θ_k = 2πk / φ^m, k, m ∈ ℤ

φ-hierarchische Phasen statt binäre 2^k-Teilungφ-hierarchical phases instead of binary 2^k division

EnergienormierungEnergy normalization

z² + r² = 1 (erhalten unter allen T0-Operationenpreserved under all T0 operations)

4. φ-QFT und Shor-Algorithmus4. φ-QFT and Shor’s Algorithm

φ-QFT (Dok. 147, Def. 5)

|x⟩ ↦ (1/√Q_φ) ∑_y e^2πixy/Q_φ |y⟩

Q_φ = φⁿ (stattinstead of Q = 2ⁿ in Standard-QFTin standard QFT)

T0-Ausgabe mit Bell-KorrekturT0 output with Bell correction (Dok. 147, Lemma 1)

|ψ_T0⟩ = (1/Q) ∑_k,y e^2πikry/Q_φ · e^{−ξ|kry/Q_φ−m|²/D_f} |y⟩

Bell-Dämpfung unterdrückt Off-Peak-Beiträge → schärfere PeaksBell damping suppresses off-peak contributions → sharper peaks

HaupttheoremMain theorem (Dok. 147, Thm. 1)

P_success(Standard) ≤ P_success(φ-QFT) ≤ P_success(Standard) + ξ

φ-QFT ist mindestens so gut wie Standard-QFT, mit zusätzlicher Bell-Stabilisierungφ-QFT is at least as good as standard QFT, with additional Bell stabilization

Signal-Rausch-VerbesserungSignal-to-noise improvement

SNR_φ = SNR_std · (1 + ξ ln(r)/D_f) ≈ SNR_std · 1.0002

5. CHSH-Vorhersagen und IBM-Vergleich5. CHSH Predictions and IBM Comparison

T0 sagt eine systematische Abweichung vom QM-CHSH-Wert vorher, die mit der Qubit-Anzahl wächst:

T0 predicts a systematic deviation from the QM CHSH value that grows with qubit count:

n Qubits	QM CHSH	T0 CHSH	Δ (%)	TestbarTestable
2	2.828427	2.828340	0.0031	GrenzwertigMarginal
10	2.828427	2.828138	0.0102	JaYes
50	2.828427	2.827935	0.0174	JaYes
73	2.828427	2.827888	0.0191	JaYes
100	2.828427	2.827848	0.0205	JaYes

Quelle: Dok. 147, Tabelle 2Source: Doc. 147, Table 2

73-Qubit-System (IBM Brisbane)73-Qubit System (IBM Brisbane)

MethodeMethod	CHSH	Δ vs. IBM
Standard QM	2.828427	0.035%
T0 (ξ_base)	2.827888	0.014%
T0 (ξ_fit)	2.827500	0.000%
IBM (73 Qubits)	2.827500	—
Monte Carlo	2.8274 ± 0.0001	0.004%

Gefitteter ξ-Parameter (73 Qubits)Fitted ξ parameter (73 qubits)

ξ_fit(73) = (2.29 ± 0.26) × 10⁻⁴

ξ_fit/ξ_base = 1.72 ± 0.19 (Überschussexcess: 72%)

Konsistent mit Hardware-Imperfektionen: kleinere Chips haben höheres relatives Rauschen durch Randeffekte und KalibrierungsfehlerConsistent with hardware imperfections: smaller chips have higher relative noise from edge effects and calibration errors

127-Qubit-System (IBM Sherbrooke)127-Qubit System (IBM Sherbrooke)

MethodeMethod	CHSH	Δ vs. IBM
Standard QM	2.828427	0.024%
T0 (ξ_base)	2.827818	0.0006%
T0 (ξ_fit)	2.827800	0.0000%
IBM (127 Qubits)	2.827800	—

Gefitteter ξ-Parameter (127 Qubits)Fitted ξ parameter (127 qubits)

ξ_fit(127) = (1.37 ± 0.03) × 10⁻⁴

ξ_fit/ξ_base = 1.03 ± 0.02 (Überschussexcess: 3%)

Übereinstimmung mit ξ_base auf 0.0006% — nahezu perfektAgreement with ξ_base to 0.0006% — nearly perfect

SkalierungstrendScaling trend

System	N Qubits	ξ_fit (×10⁻⁴)	ξ/ξ_base	CHSH
TheorieTheory	—	1.333	1.00	—
IBM Brisbane	73	2.29 ± 0.26	1.72 ± 0.19	2.8275
IBM Sherbrooke	127	1.37 ± 0.03	1.03 ± 0.02	2.8278

Hardware-RauschmodellHardware noise model (Dok. 147)

ξ_eff(N) = ξ_base · (1 + ε_hw/N^α)

Größere Systeme → ξ näher am theoretischen Wert. Sherbrooke (127) hat 3% Überschuss vs. 72% bei Brisbane (73).Larger systems → ξ closer to theoretical value. Sherbrooke (127) has 3% excess vs. 72% for Brisbane (73).

Bell-Fidelity (Sherbrooke, 3 unabhängige Läufe)Bell fidelity (Sherbrooke, 3 independent runs)

Run	P(\|00⟩)	P(\|11⟩)	P(\|01⟩)	P(\|10⟩)	Fidelity
1	0.500	0.500	0.000	0.000	1.000
2	0.465	0.465	0.035	0.035	0.930
3	0.496	0.496	0.004	0.004	0.992
MittelMean	0.487	0.487	0.013	0.013	0.974

Mittlere Fidelity = 0.974 ± 0.036 (2048 Shots pro Lauf, Bell-Zustand |Φ⁺⟩). Quelle: Dok. 147, Tabelle 3.

Mean fidelity = 0.974 ± 0.036 (2048 shots per run, Bell state |Φ⁺⟩). Source: Doc. 147, Table 3.

6. Simulation auf klassischer Hardware6. Simulation on Classical Hardware

T0 behandelt Quantensysteme als deterministische Energiefelder. Die Berechnungen laufen auf klassischen Prozessoren bei Zimmertemperatur. Mehrere funktionsfähige Simulatoren sind verfügbar:

T0 treats quantum systems as deterministic energy fields. The calculations run on classical processors at room temperature. Several functional simulators are available:

Simulator	Qubits	FunktionFunction
quantum_simulator_deterministic	3–10	Interaktive Qubit-Steuerung, Gates, MessungenInteractive qubit control, gates, measurements
t0_Shore_simulator	variabelvariable	Shor-Algorithmus mit T0-EnergiefeldernShor’s algorithm with T0 energy fields

Echte QuantenhardwareReal quantum hardware

Kühlung auf −273°C, spezielle Isolation, probabilistische Messung, FehlerkorrekturCooling to −273°C, special isolation, probabilistic measurement, error correction

↔

T0-SimulationT0 simulation

Normaler Computer, Zimmertemperatur, deterministische Berechnung, bis ~30 Qubits praktikabelNormal computer, room temperature, deterministic calculation, up to ~30 qubits practical

7. Grenzen und offene Fragen7. Limits and Open Questions

SkalierungsproblemScaling problem

Direkte Simulation braucht 2^N Speicher. Für N > 40 ist das auf klassischer Hardware unpraktikabel. T0-Simulation ersetzt keine echte Quantenhardware bei großen Problemen.

Direct simulation requires 2^N memory. For N > 40 this is impractical on classical hardware. T0 simulation does not replace real quantum hardware for large problems.

ErgebnisResult	Offene FrageOpen question
φ-QFT ≥ Standard-QFT (Thm. 1)φ-QFT ≥ standard QFT (Thm. 1)	Experimentelle Bestätigung fehltExperimental confirmation missing
IBM-CHSH: T0 näher als QMIBM CHSH: T0 closer than QM	Unabhängige Replikation steht ausIndependent replication pending
100% Erfolgsrate bis N=143100% success rate up to N=143	Skalierung zu großen N?Scaling to large N?
Bell-Dämpfung unterdrückt DekohärenzBell damping suppresses decoherence	Widerspricht Standard-QM-InterpretationContradicts standard QM interpretation

Querverweise & SimulatorenCross-references & simulators

quantum_simulator_deterministic — Interaktiver SimulatorInteractive simulator
t0_Shore_simulator — Shor-AlgorithmusShor’s algorithm
Dok. 147: T0 Quantum Computing (Haupttheorem, φ-QFT, CHSH)Doc. 147: T0 Quantum Computing (main theorem, φ-QFT, CHSH)
Dok. 097: QFT-Herleitung der ξ-Formel (Passarino-Veltman, 16π³)Doc. 097: QFT derivation of ξ formula (Passarino-Veltman, 16π³)
Dok. 073: QM-Algorithmen in T0 (Deutsch, Bell, Grover, Shor)Doc. 073: QM algorithms in T0 (Deutsch, Bell, Grover, Shor)
Dok. 023: Bell-Ungleichungen in T0Doc. 023: Bell inequalities in T0