PulseExploreJournal ClubDebatesTrendingResearchersJournals
Instagram
HomeExploreJournal ClubTrending
Synapse
⌘+K
Synapse
May 15, 20260 citationsOpen Access

The Bajak Equation: Informational Mass as the Ultimate Annihilator of the Gaussian Error

View Full Paper
MBMarcin Bajak

Key Points

  • This work aims to provide a numerical audit of the Bajak Protocol, improving the accuracy of the Riemann R(x) residual.
  • Utilized a finite Möbius-Core architecture with 50,000 non-trivial zeta zeros (K=50,000).
  • Conducted analysis across 5,000 independent test points ranging from 10^6 to 10^9.
  • Verified results through a 5-window audit trail for consistency.
  • Achieved a 96.12% reduction in Mean Absolute Error (MAE) compared to the standard Riemann R(x) baseline.
  • Binary accuracy in predicting sign was found to be 98.68%.
  • Demonstrated high consistency and predictive reliability across all test points.

Abstract

This dataset and report present the numerical audit of the "Bajak Protocol" — a high-resolution reconstructor of the Riemann R (x) residual (the oscillatory error in prime counting function approximations). The methodology utilizes a finite Möbius-Core architecture employing 50, 000 non-trivial zeta zeros (K=50, 000), trivial-zero corrections, and the Riemann constant. Key benchmark results across 5, 000 independent test points (10⁶ x 10⁹): Error Reduction: A stable 96. 12% reduction in Mean Absolute Error (MAE) compared to the standard Riemann R (x) baseline. Sign Accuracy: 98. 68% binary accuracy in predicting the residual's sign (polarization). Stability: Verified across a 5-window audit trail, demonstrating high consistency and predictive reliability. This work serves as a comprehensive numerical baseline for finite-sum reconstructions of the prime distribution's fine structure. Niniejszy raport przedstawia wyniki audytu numerycznego projektu „Protokół Bajaka” – zaawansowanego rekonstruktora reszty funkcji Riemanna R (x) (błędu aproksymacji (x) ). Metodologia opiera się na skończonej rekonstrukcji rdzenia Möbiusa (Möbius-Core) z wykorzystaniem 50 000 nietrywialnych zer funkcji dzeta Riemanna (K=50\, 000), korekty zer trywialnych oraz stałej Riemanna. Kluczowe wyniki audytu przeprowadzonego na 5000 niezależnych punktach testowych (zakres 10⁶ x 10⁹): Redukcja błędu: Stabilne zmniejszenie średniego błędu bezwzględnego (MAE) funkcji Riemanna o 96, 12%. Trafność znaku: Skuteczność przewidywania polaryzacji błędu (binary residual sign accuracy) na poziomie 98, 68%. Stabilność: Wyniki potwierdzone w 5 niezależnych oknach testowych (5-window benchmark), wykazujące minimalne odchylenie standardowe. Dokumentacja zawiera pełną ścieżkę eksperymentalną (v10–v40), analizę błędów brzegowych (Delta-Zero analysis) oraz dowody na numeryczną stabilność modelu jako wysokorozdzielczego replikatora struktury oscylacyjnej liczb pierwszych.

Ask AI
Helpful
Bookmark
Share
View Full Paper

Cite This Study

Marcin Bajak (2026) studied this question.

synapsesocial.com/papers/6a06b983e7dec685947ac44fhttps://doi.org/10.5281/zenodo.20150510
Ask AI
Helpful
Bookmark
Share
View Full Paper