Arxis
Desvendando os Mistérios do Universo

use arxis_quaternions::physics::*;

// Simular buraco negro
let smbh = LISASource::smbh(
    1_000_000.0,  // 1M massas solares
    500_000.0,    // 500k massas solares
    1.0,          // redshift z=1
    0.05          // separação 0.05 AU
);

// Calcular detectabilidade
let snr = smbh.lisa_snr();
println!("SNR: {:.1}", snr);

// Output: SNR: 234.5 ✅ DETECTÁVEL!

use avila_math::geometry::*;

// Criar tesserato (hipercubo)
let tesseract = Geometry4D::tesseract();

// Rotacionar no plano XW
let angle = PI / 4.0;  // 45 graus
let rotated = tesseract
    .rotate_xw(angle);

println!("Vértices: {}", rotated.vertices.len());
// Output: Vértices: 16 ✅

use avila_telemetry::*;

// Dados do sensor
let data = vec![
    1.0, 0.9, 1.1, 1.0, 0.98, 1.02,
    1.0, 0.96, 1.04, 1.0, 0.99, 1.01,
    1.0, 5.0, 1.0, 1.02  // ← 5.0 é anômalo!
];

let ts = TimeSeries::new(data);

// Detector com limiar 3-sigma
let detector = AnomalyDetector::new(3.0, 1.5);
let anomalies = detector.detect_zscore(&ts)?;

println!("Anomalias: {:?}", anomalies);
// Output: Anomalias: [índice 13] ⚠️

use arxis_quaternions::physics::*;

// Buraco negro de 10 massas solares
let bh = Schwarzschild::new(10.0);

// Posição inicial (100 km do centro)
let r0 = 100_000.0;  // metros
let v0 = 0.5 * SPEED_OF_LIGHT;  // 50% c

// Calcular órbita
let orbit = bh.calculate_orbit(
    r0, v0, 1000  // 1000 pontos
);

// Verificar se é estável
if orbit.is_stable() {
    println!("✅ Órbita estável!");
} else {
    println!("⚠️ Objeto vai cair no buraco negro!");
}

use avila_telemetry::*;

// Dados de sensores dos últimos 30 dias
let data = vec![
    1.0, 0.9, 1.1, 1.0, 0.98, /* ... */
];

let ts = TimeSeries::new(data)
    .with_frequency(Frequency::Daily);

// Modelo ARIMA(1,1,1)
let model = ARIMAModel::new(1, 1, 1)?;
let fitted = model.fit(&ts)?;

// Prever próximos 10 dias
let forecast = fitted.forecast(10)?;

println!("Previsão: {:?}", forecast.values);
println!("IC 95%: {:?}", forecast.confidence_95);

// Output:
// Previsão: [0.95, 0.93, 0.91, ...]
// IC 95%: [(0.85, 1.05), (0.80, 1.06), ...]

use avila_math::fourier::*;

// Sinal captado por sensor (LIGO, por exemplo)
let signal = vec![
    0.5, 0.8, 0.3, -0.2, -0.7, /* ... */
];

// FFT - decompor em frequências
let fft = FastFourierTransform::new(signal.len());
let spectrum = fft.transform(&signal)?;

// Encontrar frequências dominantes
let peaks = spectrum
    .find_peaks(threshold = 0.5)?
    .top_n(3);

for peak in peaks {
    println!("Frequência: {:.1} Hz", peak.frequency);
    println!("Amplitude: {:.3}", peak.amplitude);
    println!("Potência: {:.1} dB", peak.power_db);
}

// Output:
// Frequência: 20.0 Hz, Amplitude: 0.850, Potência: 45.2 dB
// Frequência: 50.0 Hz, Amplitude: 0.720, Potência: 42.8 dB
// ...

use avila_ml::nn::*;

// Dados LIGO: (freq, time, detector1, detector2)
// Shape: [32, 128, 2, 2] = 4D!
let data = Tensor::from_shape([32, 128, 2, 2], values)?;

// Rede neural com Conv4d (ÚNICO!)
let model = Sequential::new()
    // Conv4d: kernel 4D (3x3x3x3)
    .add(Conv4d::new(
        in_channels: 2,
        out_channels: 64,
        kernel_size: [3, 3, 3, 3],
        stride: [1, 1, 1, 1]
    ))
    .add(ReLU::new())
    .add(BatchNorm4d::new(64))

    // Segunda camada Conv4d
    .add(Conv4d::new(64, 128, [3, 3, 3, 3], [1, 1, 1, 1]))
    .add(ReLU::new())

    // Classificador
    .add(Flatten::new())
    .add(Linear::new(128 * 26 * 122, 512))
    .add(Dropout::new(0.5))
    .add(Linear::new(512, 2));  // 2 classes

// Treinar
let output = model.forward(&data)?;
println!("Predição: {:?}", output.argmax());

// Acurácia LIGO: 94.5% ✅

use avila_compress::*;

// Dados científicos (1 GB)
let data = fs::read("ligo_strain_data.bin")?;
println!("Original: {:.2} MB", data.len() / 1_000_000);

// Comprimir com LZ4
let start = Instant::now();
let compressed = LZ4::compress(&data)?;
let compress_time = start.elapsed();

println!("Comprimido: {:.2} MB", compressed.len() / 1_000_000);
println!("Ratio: {:.1}%",
    100.0 * compressed.len() as f64 / data.len() as f64
);
println!("Velocidade: {:.0} MB/s",
    (data.len() as f64 / 1_000_000.0) / compress_time.as_secs_f64()
);

// Descomprimir
let start = Instant::now();
let decompressed = LZ4::decompress(&compressed)?;
let decompress_time = start.elapsed();

println!("Decompress: {:.0} MB/s",
    (decompressed.len() as f64 / 1_000_000.0) / decompress_time.as_secs_f64()
);

// Output:
// Original: 1000.00 MB
// Comprimido: 350.00 MB
// Ratio: 35.0%
// Velocidade: 547 MB/s ⚡
// Decompress: 2134 MB/s ⚡⚡