変数関連Q&A
Q1. なぜ変数を固定すると破綻するのか？
A.
世界が固定されていないからです。
構造・環境・他者・自分の内部状態のすべてが時間とともに変化し、
「同じ条件」は二度と再現されません。
固定変数モデルは
一度しか成立しない条件を永遠に再利用しようとする
という論理的矛盾を内包します。
Q2. 最適解は存在しないのですか？
A.
点としては存在しません。
存在するのは 確率密度の高い領域（帯域） だけです。
最適化とは本来
分布の中心を追跡し続ける操作
であって、
一点に収束することではありません。
Q3. なぜ「撤退」が合理的なのですか？
A.
全変数は将来必ず未知方向へ拡散するため、
構造を保存する最適戦略は
勝つことではなく、
破断前に可逆状態へ戻ること
だからです。
撤退とは失敗ではなく、
相転移前の安全な相へ戻る操作です。
Q4. 変数を減らすことは矛盾しませんか？
A.
減らすのは「現実の変数」ではなく
評価に使う自由度です。
全変数を扱うことは不可能なので、
常に
有効変数集合の選別
を行っています。
これは認知の必須操作です。
Q5. 変数許容幅が広い個体は何が違う？
A.
•ノイズと信号の分離が早い
•帯域を縮退・拡張できる
•即応モードと熟考モードを切替可能
•フィードバック遅延に耐える
つまり
位相空間のスケールを可変に持てる
Q6. 変数許容幅を狭めるメリットは？
A.
•即死適応圧下での反応速度最大化
•判断の分岐を切り捨てられる
•神経処理遅延を最小化できる
狭帯域は
非常時の一点突破モード
です。
Q7. なぜ狭帯域固定は危険？
A.
•ノイズを因果と誤認
•エコーチャンバー化
•エントロピー抵抗性共鳴が暴走
•撤退不能
構造が
自己保存のために自己を破壊する
状態に入ります。
Q8. 統計学の「期待値」は何をしている？
A.
•変数分布の重心を追跡
•点予測ではなく帯域予測
•条件付き期待値は「今の相空間で最も安全な方向」
CLCTでは
因果勾配の平均化操作
です。
Q9. ウェーブレット・フーリエはなぜ重要？
A.
•時間変動を周波数帯に分解
•局所構造と全体構造を同時観測
•ノイズと構造の分離
つまり
変数の時間的多重スケール展開
を行っています。
Q10. なぜ変数集合そのものを変数にしてはいけない場合がある？
A.
•帯域が無制限に拡張される
•評価関数が消失する
•可逆性が失われる
•現実への投影基底が崩壊
これは
位相空間そのものの基底喪失
であり、訓練なしでは破綻します。
Q11. メタ認知の安全な定義は？
A.
変数集合を固定せず、
しかし評価軸と撤退点は固定する
可変なのは座標系であり、
原点（回復点）は不動である必要があります。
Q12. 結論は？
変数を扱うとは、
•未来を当てることではなく
•分布の変形に追従すること
•破断前に相転移すること
•帯域を可逆に切替えること
であり、
生き残る構造とは、
最適化ではなく
更新可能性を最大化する構造である。
