updte

prototype/examples/ai_friendly.syn

@@ -0,0 +1,45 @@
+# Synaptic言語のサンプル
+# AIが理解しやすい宣言的な記述
+
+graph ImageClassification {
+    # データフローの定義
+    load_images -> preprocess -> augment -> batch -> model -> predictions
+    
+    # 並列実行可能な処理を明示
+    @parallel: [preprocess, augment]
+    
+    # 制約の定義
+    @constraint: batch_size in [16, 32, 64, 128]
+    @constraint: accuracy > 0.95
+    @constraint: inference_time < 10ms
+}
+
+# 時間的な振る舞いを持つ関数
+temporal function train(dataset) {
+    t[0]: model = initialize_weights()
+    t[1..n]: model = gradient_step(model[t-1], batch[t])
+    
+    @converge_when: loss[t] - loss[t-1] < 0.001
+    @checkpoint: every(100.steps)
+}
+
+# 確率的な処理
+probabilistic function predict(image) {
+    features ~ extract_features(image)
+    logits ~ linear_transform(features)
+    prediction ~ softmax(logits)
+    
+    @confidence: entropy(prediction) < 0.1
+    return sample(prediction)
+}
+
+# メタプログラミング
+meta function optimize_model(model) {
+    graph = extract_computation_graph(model)
+    optimized = apply_transformations(graph, [
+        fuse_operations,
+        quantize_weights,
+        prune_connections
+    ])
+    return compile(optimized)
+}

prototype/examples/meta_demo.rs

@@ -0,0 +1,89 @@
+use synaptic::*;
+use std::collections::HashMap;
+
+fn main() {
+    println!("=== メタプログラミングのデモ ===\n");
+
+    // サンプルプログラムを作成
+    let mut program = Program::new();
+    
+    // Sequential操作のノード
+    program.add_node(Node {
+        id: NodeId("sequential_op".to_string()),
+        kind: NodeKind::Operation { op: Operation::Sequential },
+        inputs: vec![NodeId("input".to_string())],
+        outputs: vec![NodeId("output".to_string())],
+        constraints: vec![],
+        metadata: Metadata::default(),
+    });
+
+    // Map操作のノード
+    program.add_node(Node {
+        id: NodeId("map_op".to_string()),
+        kind: NodeKind::Operation { op: Operation::Map },
+        inputs: vec![NodeId("data".to_string())],
+        outputs: vec![NodeId("mapped_data".to_string())],
+        constraints: vec![],
+        metadata: Metadata::default(),
+    });
+
+    println!("1. メタプログラミングエンジンの初期化:");
+    let mut meta_engine = MetaProgrammingEngine::new();
+
+    // 2. ASTの抽出と分析
+    println!("\n2. AST抽出と構造分析:");
+    let ast = meta_engine.extract_ast(&program);
+    println!("  ノード数: {}", ast.nodes.len());
+    println!("  ノードタイプ: {:?}", ast.structure.node_types);
+
+    // 3. プログラムの内省
+    println!("\n3. プログラムの内省:");
+    let introspection = meta_engine.introspect(&program);
+    println!("  データフロー複雑度: {:.2}", introspection.complexity_metrics.data_flow_complexity);
+    println!("  最適化機会の数: {}", introspection.optimization_opportunities.len());
+    
+    for opportunity in &introspection.optimization_opportunities {
+        println!("    - {}: {} (予想速度向上: {:.1}x)", 
+            opportunity.node_id.0, 
+            opportunity.opportunity_type,
+            opportunity.estimated_speedup
+        );
+    }
+
+    // 4. AST変換
+    println!("\n4. AST変換（並列化）:");
+    let transformations = vec!["parallelize".to_string()];
+    let transformed_ast = meta_engine.transform_ast(&ast, &transformations);
+    
+    println!("  変換前: {:?}", ast.nodes[0].kind);
+    println!("  変換後: {:?}", transformed_ast.nodes[0].kind);
+
+    // 5. コード生成
+    println!("\n5. 自動コード生成:");
+    
+    // ニューラルレイヤーの生成
+    let mut params = HashMap::new();
+    params.insert("input_size".to_string(), Value::Number(784.0));
+    params.insert("output_size".to_string(), Value::Number(128.0));
+    
+    match meta_engine.generate_optimized_code("neural_layer", &params) {
+        Ok(code) => println!("  生成されたニューラルレイヤー:\n{}", code),
+        Err(e) => println!("  エラー: {}", e),
+    }
+
+    // 並列リダクションの生成
+    let mut reduce_params = HashMap::new();
+    reduce_params.insert("operation".to_string(), Value::String("sum".to_string()));
+    
+    match meta_engine.generate_optimized_code("parallel_reduce", &reduce_params) {
+        Ok(code) => println!("  生成された並列リダクション:\n{}", code),
+        Err(e) => println!("  エラー: {}", e),
+    }
+
+    println!("\n=== メタプログラミングの利点 ===");
+    println!("1. コードの自動生成と最適化");
+    println!("2. ASTの直接操作による柔軟性");
+    println!("3. プログラムの内省と自己分析");
+    println!("4. ドメイン特化言語の動的生成");
+    println!("5. 実行時の適応的最適化");
+}

prototype/examples/os_kernel_demo.rs

@@ -0,0 +1,166 @@
+use synaptic::*;
+use synaptic::os_kernel::*;
+
+fn main() {
+    println!("=== AI向けOSカーネルのデモ ===\n");
+
+    // Synaptic OS カーネルの初期化
+    let mut scheduler = SynapticScheduler::new();
+    let mut memory_manager = NeuralMemoryManager::new();
+
+    println!("1. データフロータスクの作成:");
+    
+    // AI推論タスク
+    let inference_task = DataFlowTask {
+        id: TaskId("ai_inference".to_string()),
+        dependencies: vec![
+            DataSource::Memory(MemoryHandle("model_weights".to_string())),
+            DataSource::Storage(StorageHandle("input_data".to_string())),
+        ],
+        outputs: vec![
+            DataSink::Memory(MemoryHandle("inference_result".to_string())),
+        ],
+        computation_graph: vec![
+            NodeId("load_model".to_string()),
+            NodeId("preprocess".to_string()),
+            NodeId("forward_pass".to_string()),
+        ],
+        resource_requirements: ResourceSpec {
+            cpu_cores: 2,
+            memory_mb: 1024,
+            gpu_memory_mb: Some(2048),
+            network_bandwidth_mbps: None,
+        },
+        priority: Priority(0.9),
+    };
+
+    // データ前処理タスク
+    let preprocessing_task = DataFlowTask {
+        id: TaskId("data_preprocessing".to_string()),
+        dependencies: vec![
+            DataSource::Storage(StorageHandle("raw_data".to_string())),
+        ],
+        outputs: vec![
+            DataSink::Memory(MemoryHandle("processed_data".to_string())),
+        ],
+        computation_graph: vec![
+            NodeId("clean_data".to_string()),
+            NodeId("normalize".to_string()),
+            NodeId("feature_extract".to_string()),
+        ],
+        resource_requirements: ResourceSpec {
+            cpu_cores: 1,
+            memory_mb: 512,
+            gpu_memory_mb: None,
+            network_bandwidth_mbps: Some(100),
+        },
+        priority: Priority(0.7),
+    };
+
+    println!("  - AI推論タスク: CPU={}, Memory={}MB, GPU={}MB", 
+        inference_task.resource_requirements.cpu_cores,
+        inference_task.resource_requirements.memory_mb,
+        inference_task.resource_requirements.gpu_memory_mb.unwrap_or(0)
+    );
+    
+    println!("  - データ前処理タスク: CPU={}, Memory={}MB", 
+        preprocessing_task.resource_requirements.cpu_cores,
+        preprocessing_task.resource_requirements.memory_mb
+    );
+
+    // 2. タスクのスケジューリング
+    println!("\n2. タスクスケジューリング:");
+    
+    scheduler.submit_task(preprocessing_task);
+    scheduler.submit_task(inference_task);
+
+    // スケジューリング実行
+    let mut completed_tasks = 0;
+    let mut execution_log = Vec::new();
+
+    while completed_tasks < 2 {
+        if let Some(task_id) = scheduler.schedule_next() {
+            let start_time = std::time::Instant::now();
+            execution_log.push(format!("  タスク {} を実行開始", task_id.0));
+            
+            // 実行をシミュレート（実際にはここでタスクを実行）
+            std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(100));
+            
+            let end_time = start_time.elapsed();
+            execution_log.push(format!("  タスク {} を完了 (実行時間: {:?})", task_id.0, end_time));
+            
+            scheduler.complete_task(&task_id);
+            completed_tasks += 1;
+        }
+    }
+
+    for log in execution_log {
+        println!("{}", log);
+    }
+
+    // 3. Neural Memory Manager のデモ
+    println!("\n3. Neural Memory Manager:");
+    
+    // コンテキストメモリに長期的な知識を保存
+    let model_handle = memory_manager.store_context(
+        "global_model".to_string(),
+        Value::String("Pre-trained Language Model".to_string())
+    );
+    println!("  コンテキストメモリに保存: {:?}", model_handle);
+
+    // ワーキングメモリに一時的なデータを保存
+    let temp_handle = memory_manager.allocate_working(
+        "current_batch".to_string(),
+        Value::Array(vec![
+            Value::Number(1.0),
+            Value::Number(2.0),
+            Value::Number(3.0),
+        ])
+    );
+    println!("  ワーキングメモリに保存: {:?}", temp_handle);
+
+    // パターンマッチングによる連想記憶
+    let matched_data = memory_manager.recall_pattern("model");
+    println!("  パターン'model'にマッチしたデータ数: {}", matched_data.len());
+
+    // 4. システムコールのシミュレーション
+    println!("\n4. AI特化システムコール:");
+
+    let syscalls = vec![
+        SynapticSyscall::Infer {
+            model: "bert-base".to_string(),
+            input: Value::String("Hello world".to_string()),
+        },
+        SynapticSyscall::ProbabilisticChoice {
+            options: vec!["option_a".to_string(), "option_b".to_string(), "option_c".to_string()],
+            probabilities: vec![0.5, 0.3, 0.2],
+        },
+        SynapticSyscall::PatternMatch {
+            pattern: "neural".to_string(),
+            data: "neural_network_data".to_string(),
+        },
+    ];
+
+    for (i, syscall) in syscalls.iter().enumerate() {
+        match syscall {
+            SynapticSyscall::Infer { model, input } => {
+                println!("  sys_infer({}, {:?}) -> [推論結果]", model, input);
+            }
+            SynapticSyscall::ProbabilisticChoice { options, probabilities } => {
+                println!("  sys_probabilistic_choice({:?}, {:?}) -> [選択結果]", options, probabilities);
+            }
+            SynapticSyscall::PatternMatch { pattern, data } => {
+                println!("  sys_pattern_match({}, {}) -> [マッチ結果]", pattern, data);
+            }
+            _ => {}
+        }
+    }
+
+    println!("\n=== AI向けOSの特徴 ===");
+    println!("1. データフロー中心のスケジューリング");
+    println!("2. 階層化されたニューラルメモリ管理");  
+    println!("3. 確率的リソース配分");
+    println!("4. AI特化システムコール");
+    println!("5. 時間的一貫性の保証");
+    println!("6. 予測的I/Oとキャッシング");
+}

prototype/examples/probabilistic_demo.rs

@@ -0,0 +1,68 @@
+use synaptic::*;
+
+fn main() {
+    println!("=== 確率的プログラミングのデモ ===\n");
+
+    let mut prob_engine = ProbabilisticEngine::new();
+
+    // 1. 正規分布からのサンプリング
+    println!("1. 正規分布（平均=100, 標準偏差=15）からのサンプリング:");
+    let normal_dist = DistributionType::Normal { mean: 100.0, std_dev: 15.0 };
+    let samples = prob_engine.sample(&normal_dist, 1000);
+    
+    println!("  期待値: {:.2}", prob_engine.expectation(&samples));
+    println!("  分散: {:.2}", prob_engine.variance(&samples));
+    let (lower, upper) = prob_engine.confidence_interval(&samples, 0.95);
+    println!("  95%信頼区間: [{:.2}, {:.2}]", lower, upper);
+
+    // 2. 離散分布（カテゴリカル分布）
+    println!("\n2. 離散分布からのサンプリング:");
+    let discrete_dist = DistributionType::Discrete {
+        probabilities: vec![0.2, 0.5, 0.3],
+        values: vec![
+            Value::String("低".to_string()),
+            Value::String("中".to_string()),
+            Value::String("高".to_string()),
+        ],
+    };
+    let discrete_samples = prob_engine.sample(&discrete_dist, 1000);
+    
+    // カテゴリごとのカウント
+    let mut counts = [0, 0, 0];
+    for &sample in &discrete_samples {
+        counts[sample as usize] += 1;
+    }
+    println!("  低: {:.1}%, 中: {:.1}%, 高: {:.1}%",
+        counts[0] as f64 / 10.0,
+        counts[1] as f64 / 10.0,
+        counts[2] as f64 / 10.0
+    );
+
+    // 3. エントロピー計算
+    println!("\n3. エントロピー計算:");
+    let uniform_probs = vec![0.25, 0.25, 0.25, 0.25];
+    let skewed_probs = vec![0.9, 0.05, 0.03, 0.02];
+    
+    println!("  一様分布のエントロピー: {:.3}", prob_engine.entropy(&uniform_probs));
+    println!("  偏った分布のエントロピー: {:.3}", prob_engine.entropy(&skewed_probs));
+
+    // 4. ベイズ更新のシミュレーション
+    println!("\n4. ベイズ更新:");
+    let prior = DistributionType::Normal { mean: 50.0, std_dev: 10.0 };
+    let evidence = 65.0;
+    
+    println!("  事前分布: 正規分布(μ=50, σ=10)");
+    println!("  観測データ: {}", evidence);
+    
+    let posterior = prob_engine.bayesian_update(&prior, &|x| x, evidence);
+    if let DistributionType::Normal { mean, std_dev } = posterior {
+        println!("  事後分布: 正規分布(μ={:.2}, σ={:.2})", mean, std_dev);
+    }
+
+    // 5. AIにとっての利点
+    println!("\n=== AIにとっての確率的プログラミングの利点 ===");
+    println!("1. 不確実性の明示的な表現");
+    println!("2. ベイズ推論による学習");
+    println!("3. 確率的制約の評価");
+    println!("4. モンテカルロ法による複雑な計算");
+}

prototype/examples/self_improve_demo.rs

@@ -0,0 +1,71 @@
+use synaptic::*;
+
+fn main() {
+    // 最適化可能なプログラムを作成
+    let mut program = Program::new();
+    
+    // Sequential操作（並列化可能）
+    program.add_node(Node {
+        id: NodeId("seq1".to_string()),
+        kind: NodeKind::Operation { op: Operation::Sequential },
+        inputs: vec![NodeId("input1".to_string()), NodeId("input2".to_string())],
+        outputs: vec![NodeId("output1".to_string())],
+        constraints: vec![],
+        metadata: Metadata::default(),
+    });
+    
+    // Map操作（並列化可能）
+    program.add_node(Node {
+        id: NodeId("map1".to_string()),
+        kind: NodeKind::Operation { op: Operation::Map },
+        inputs: vec![NodeId("data".to_string())],
+        outputs: vec![NodeId("mapped_data".to_string())],
+        constraints: vec![],
+        metadata: Metadata::default(),
+    });
+
+    println!("=== 元のプログラム ===");
+    println!("{:#?}", program);
+
+    // 自己改良エンジンを作成
+    let mut engine = SelfImprovementEngine::new();
+    
+    // プログラムを分析
+    let analysis = engine.analyze_program(&program);
+    println!("\n=== プログラム分析 ===");
+    println!("ノード数: {}", analysis.node_count);
+    println!("並列化可能なノード: {}", analysis.parallelizable_nodes);
+    println!("複雑度スコア: {:.2}", analysis.complexity_score);
+    
+    // 改良提案を生成
+    let improvements = engine.suggest_improvements(&program);
+    println!("\n=== 改良提案 ===");
+    for improvement in &improvements {
+        println!("- パターン: {}", improvement.pattern_name);
+        println!("  対象ノード: {:?}", improvement.original_node_id);
+        println!("  期待される性能向上: {:.1}x", improvement.expected_gain);
+    }
+    
+    // 改良を適用
+    if let Some(improvement) = improvements.first() {
+        println!("\n=== 改良を適用中... ===");
+        match engine.apply_improvement(&mut program, improvement) {
+            Ok(_) => {
+                println!("✓ 改良が適用されました");
+                println!("\n=== 最適化後のプログラム ===");
+                println!("{:#?}", program);
+                
+                // 再分析
+                let new_analysis = engine.analyze_program(&program);
+                println!("\n=== 最適化後の分析 ===");
+                println!("複雑度スコア: {:.2} -> {:.2}", 
+                    analysis.complexity_score, 
+                    new_analysis.complexity_score
+                );
+            }
+            Err(e) => {
+                eprintln!("✗ 改良の適用に失敗: {}", e);
+            }
+        }
+    }
+}

prototype/examples/temporal_demo.rs

@@ -0,0 +1,106 @@
+use synaptic::*;
+use std::time::Instant;
+use std::collections::HashMap;
+
+fn main() {
+    println!("=== 時間的プログラミングのデモ ===\n");
+
+    let mut temporal_engine = TemporalEngine::new(100);
+    let node_id = NodeId("training_loss".to_string());
+
+    // 収束チェッカーを登録
+    temporal_engine.register_convergence_check(node_id.clone(), 0.001, 5);
+
+    println!("1. 学習プロセスのシミュレーション（損失の減少）:");
+    
+    // 学習プロセスをシミュレート
+    let mut loss = 1.0;
+    let mut converged = false;
+    let mut step = 0;
+
+    while step < 50 && !converged {
+        // 損失を指数的に減少させる（ノイズ付き）
+        loss = loss * 0.95 + 0.01 * rand::random::<f64>();
+        
+        let mut values = HashMap::new();
+        values.insert(node_id.clone(), Value::Number(loss));
+        
+        let state = TemporalState {
+            time_step: step,
+            values,
+            timestamp: Instant::now(),
+        };
+        
+        temporal_engine.add_time_step(state);
+        
+        // 収束チェック
+        converged = temporal_engine.check_convergence(&node_id, loss);
+        
+        if step % 10 == 0 || converged {
+            println!("  Step {}: Loss = {:.6}, Converged = {}", step, loss, converged);
+        }
+        
+        step += 1;
+    }
+
+    // 2. 時間的操作のデモ
+    println!("\n2. 時間的操作:");
+    
+    // 移動平均の計算
+    let moving_avg = TemporalComputation {
+        operator: TemporalOperator::MovingAverage { window: 5 },
+        input: node_id.clone(),
+    };
+    
+    if let Some(Value::Number(avg)) = moving_avg.compute(&temporal_engine) {
+        println!("  5期間移動平均: {:.6}", avg);
+    }
+    
+    // 微分（変化率）
+    let derivative = TemporalComputation {
+        operator: TemporalOperator::Derivative,
+        input: node_id.clone(),
+    };
+    
+    if let Some(Value::Number(diff)) = derivative.compute(&temporal_engine) {
+        println!("  最新の変化率: {:.6}", diff);
+    }
+    
+    // 3つ前の値
+    let previous = TemporalComputation {
+        operator: TemporalOperator::Previous { steps: 3 },
+        input: node_id.clone(),
+    };
+    
+    if let Some(Value::Number(prev)) = previous.compute(&temporal_engine) {
+        println!("  3ステップ前の値: {:.6}", prev);
+    }
+
+    // 3. 値の履歴表示
+    println!("\n3. 値の履歴（最後の10ステップ）:");
+    let history = temporal_engine.get_value_history(&node_id);
+    for (time_step, value) in history.iter().rev().take(10).rev() {
+        if let Value::Number(n) = value {
+            println!("  t={}: {:.6}", time_step, n);
+        }
+    }
+
+    // 4. 予測
+    println!("\n4. 将来値の予測:");
+    if let Some(Value::Number(predicted)) = temporal_engine.predict_next_value(&node_id, 5) {
+        println!("  5ステップ後の予測値: {:.6}", predicted);
+    }
+
+    // 5. タイムトラベルデバッグ
+    println!("\n5. タイムトラベルデバッグ:");
+    if let Some(debug_info) = temporal_engine.time_travel_debug(step / 2) {
+        println!("  {}", debug_info);
+    }
+
+    println!("\n=== 時間的プログラミングの利点 ===");
+    println!("1. 状態変化の追跡と可視化");
+    println!("2. 収束条件の自動判定");
+    println!("3. 時系列データの処理");
+    println!("4. タイムトラベルデバッグ");
+    println!("5. 因果関係の明確化");
+}