補論：変数許容幅を狭めるメリット
― 即死適応圧が支配的な環境での有用性 ―
1. 前提
通常環境では、
•変数許容幅が広い
•ノイズ変数が少ない
•帯域で判断し、撤退可能性を保持する
構造が最も生存安定性が高い。
しかし、
即死適応圧が極端に高い環境
では、逆の設計が一時的に有利になる。
2. 変数許容幅を狭めるとは何か
構造的には：
•評価関数を一点に近づける
•目的変数を極端に少数化する
•判断閾値を鋭くする
•撤退自由度を切り捨てる
CLCT的には、
帯域を潰し、
共鳴Q値を極端に上げる
操作である。
3. 即死適応圧環境での利点
(1) 判断時間の短縮
許容帯域が狭いと：
•分布を評価しない
•最適候補を一点に固定
•閾値判定が即座に走る
→ 認知遅延が最小化される。
戦闘、災害初動、捕食回避などでは、
0.1秒の判断遅れ＝死亡
となるため、
帯域評価は贅沢であり、
点判断の方が生存率が高い。
(2) 行動出力の最大化
変数を絞ると：
•筋出力
•攻撃方向
•逃走ベクトル
が一点に集中する。
CLCT的には、
抗エントロピー構造を
一軸に強制収束させる
状態であり、
爆発的瞬発力が得られる。
(3) 集団同期の容易化
軍事・暴動・宗教的狂騒などでは：
•判断の多様性はノイズ
•評価軸の一点化が同期を生む
結果：
集団が一つの位相で振動する
高Q共鳴炉
が形成され、
短期的局所戦力が最大化される。
4. 進化論的実装例
•捕食動物の追撃モード
•被食動物のパニック逃走
•戦場における突撃判断
•極限災害下での即断即動
これらはすべて、
変数許容幅を強制的に潰し、
単一因果軸に収束させるモード
への相転移である。
5. 代償と限界
この構造は：
•更新耐性が低い
•誤判定の修正が困難
•環境変化への適応幅が極端に狭い
•長期では破断確率が急増する
CLCT的には：
エントロピー抵抗性を
一時的に極大化する代わりに、
撤退自由度と可逆性を捨てた状態
である。
6. 統合的一文
変数許容幅を狭めることは、
即死適応圧が支配する局面において、
判断遅延と出力分散を極小化するための
構造的緊急収束モードである。
それは最適解ではない。
生存確率を一瞬だけ最大化する非常用形態である。
