DOI: 10.5281/zenodo.17769175
title: ULTRA_MASTER_RELEASE_Final_Whitepaper (1).zip

description: 🇬🇧 

This dataset accompanies the GRM™ – MLCI™ 3.0 temporal-dynamics framework and provides a complete, structured collection of data required to benchmark, validate, and reproduce the behavior of multilayer temporal-coherence models.

 

The archive contains:

 

• BENCHMARKS/

 

A wide set of CSV benchmarks measuring layer performance, drift reactivity, resonance power, collapse resistance, multiscale dynamics, anomaly sensitivity, cross-layer energy flow, and overall system stability. These benchmarks form a reproducible baseline for evaluating temporal behavior in AI and dynamical systems.

 

• VALIDATION/

 

Twenty detailed validation datasets, each focused on a specific aspect of temporal coherence: drift thresholds, curvature limits, symmetry, frequency coherence, topological consistency, multilayer coupling, collapse anomalies, and system health metrics.

This acts as a complete validation suite for stability and temporal-geometry models.

 

• DATA/

 

High-resolution temporal slices (t001–t067) and supporting datasets used for computing TSV, TMAP and derivative temporal metrics. These represent near-real temporal trajectories and multilayer evolution patterns.

 

• SCHEMAS/

 

Machine-readable schema definitions describing all dataset structures (JSON, CSV layouts, field specifications). Enables automated parsing and integration into research tools.

 

• METADATA / META/

 

Core metadata for experimental structure, versioning, sampling, variable definitions, and cross-references across the dataset.

 

• DIAGRAMS / DOC / DOCUMENTATION/

 

Supporting documentation, diagrams, and reference material that describe the structure and intended use of the dataset within the MLCI™ framework.

 

 

What makes this dataset relevant

 

This release provides a full reproducible base for studying:

 

temporal drift in multilayer systems

 

stability and collapse trajectories

 

temporal state-space geometry

 

resonance and cross-layer coupling

 

high-resolution time evolution

 

curvature, divergence, anomaly mapping

 

deterministic vs. stochastic temporal behavior

 

 

It is designed for researchers working in AI stability, dynamical systems, temporal modeling, mathematical system analysis, and temporal-coherence theory.

The structure and completeness of the dataset make it suitable for benchmarking algorithms, validating new models, and comparing temporal-dynamics architectures.

 

This dataset serves as the experimental foundation for the GRM™ – MLCI™ 3.0 framework and enables independent scientific replication and further exploration of deterministic temporal dynamics.

 

🇨🇿

Tento dataset doprovází rámec GRM™ – MLCI™ 3.0 a poskytuje kompletní, strukturovaný soubor dat určený pro benchmarkování, validaci a reprodukci chování multilayer temporal-coherence modelů.

 

Archiv obsahuje:

 

• BENCHMARKS/

 

Širokou sadu CSV benchmarků měřících výkonnost vrstev, drift, rezonanci, odolnost vůči kolapsu, multiscale dynamiku, anomálie, cross-layer energetické toky a celkovou stabilitu systému.

Slouží jako reprodukovatelný základ pro porovnávání temporalních modelů.

 

• VALIDATION/

 

Dvacet detailních validačních sad zaměřených na driftové prahy, limity zakřivení, temporalní symetrii, frekvenční koherenci, topologickou konzistenci, multilayer vazby, anomálie kolapsu a zdravotní stav systému.

Jde o kompletní validační balík temporal-stability výpočtů.

 

• DATA/

 

Vysokorozlišovací časové řezy (t001–t067) a podpůrná data pro výpočet TSV, TMAP a temporalních derivací.

Jedná se o blízké reprezentace reálných temporalních trajektorií a vrstveného vývoje.

 

• SCHEMAS

 

Machine-readable schémata (JSON), která popisují strukturu všech datových sad a umožňují automatizovanou integraci.

 

• METADATA / META

 

Klíčová metadata experimentu: verze, proměnné, struktura, datové formáty, návaznosti.

 

• DIAGRAMS / DOC / DOCUMENTATION

 

Doplňující dokumentace, diagramy a popisná část, která vysvětluje strukturu a smysl datasetu v rámci MLCI™.

 

 

---