Lean 4 기반 158개 zero-sorry 정리 구현을 통한 Q33 Universal Attractor 검증

Seven-Conjecture Deep Dives, Multi-Attractor Q33 Extension, and the First Cross-Domain Frankl Formalization (Rei-AIOS Paper 121)

Nobuki Fujimoto2026년 4월 20일15분advanced

AI 요약

Context

수학적 추측에 대한 정형 검증의 파편화된 접근과 증명 불가능한 Asymptotic claims의 한계 존재. 기존의 단순 계산 기반 검증을 넘어 Lean 4를 활용한 엄격한 Formalization 체계 구축 필요성 증대.

Lean 4 Mathlib v4.27.0 기반의 12개 파일 구조 설계로 158개 zero-sorry 정리 구현
Q33 Universal Attractor 프레임워크를 통한 Gilbreath, Collatz, 3x-1 추측의 구조적 유사성 모델링
native_decide를 활용한 유한 범위 내 n ∈ [2, 50] 등의 Biconditional 검증 로직 적용
Frankl's union-closed sets 분석을 위한 Combinatorial-deep dive 및 1/2 Bound Tightness 정형화
multi-attractor 인스턴스 설계를 통해 3x-1 변형 추측의 Basin size 분포(33/32/35%) 분석 및 검증

실천 포인트

1. 정형 검증 도입 시 zero-sorry(미완성 증명 없는) 상태의 엄격한 기준 설정

2. 복잡한 시스템의 유사성을 증명하기 위해 공통 프레임워크(예: Q33)를 설계하여 추상화

3. 대규모 데이터 셋의 경계값 검증을 위해 native_decide와 같은 결정 가능성 도구 활용

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