ANNEX 9: FED SUBSTRATE UNIFICATION v2.0 VIA COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS: PYTHON 3 SIMULATION CODE FOR MULTISCALE PHYSICAL SYSTEMS/ANEXO 9: UNIFICACIÓN DEL SUSTRATO FED v2.0 MEDIANTE DINÁMICA DE FLUIDOS COMPUTACIONAL: CÓDIGO EN PYTHON 3 PARA LA SIMULACIÓN MULTIESCALA DE SISTEMAS FÍSICOS

Description (English) Corrected version (v2, March 15, 2026). Changes from v1: (1) GEO and ISS satellite results removed from the Earth–Moon section — these are artificial satellites built by human engineering, not natural FED substrate condensations, and therefore do not constitute model predictions; (2) H₂O vibrational frequency derivation corrected, now grounded in the Schrödinger-Martínez equation [SME, Zenodo 18690296]: frequencies emerge as integer harmonics of the oxygen vortex rotation frequency Ω_O = E_ion(O)/ℏ, with errors below 0.84% and no adjusted parameters.This document presents the algorithmic core of FED v2.0 (Annex 9), providing the complete Python 3 source code for simulation of the spacetime substrate across multiple scales. Unlike traditional phenomenological approaches, this software utilizes a Computational Fluid Dynamics (CFD) engine based on an invariant kinematic viscosity η to deterministically resolve physical system configurations across eight orders of magnitude. The code demonstrates scale unification by predicting with < 1% precision the molecular geometry of H2O, Earth-Moon orbital dynamics, Solar System orbits, and the galactic velocity profile of the Milky Way. It is presented as an open audit tool for the scientific community, enabling validation of CODATA/JPL constants' emergence from the mechanical properties of an incompressible substrate, effectively eliminating the need for free parameters or dark matter. Descripción (Español) Versión corregida (v2, 15 de marzo de 2026). Correcciones respecto a v1: (1) eliminados los resultados para GEO e ISS de la sección Tierra–Luna — dichos objetos son satélites artificiales construidos por ingeniería humana, no condensaciones naturales del sustrato FED, y por tanto no constituyen predicciones del modelo; (2) corregida la derivación de las frecuencias vibracionales del H₂O, fundamentada ahora en la ecuación de Schrödinger-Martínez [SME, Zenodo 18690296]: las frecuencias emergen como armónicos enteros de la frecuencia de rotación del vórtice de oxígeno Ω_O = E_ion(O)/ℏ, con errores inferiores al 0,84 % y sin parámetros ajustados.Este documento presenta el núcleo algorítmico de la FED v2.0 (Anexo 9), proporcionando el código fuente íntegro en Python 3 para la simulación del sustrato espaciotemporal en múltiples escalas. A diferencia de las aproximaciones fenomenológicas tradicionales, este software utiliza un motor de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) basado en una viscosidad cinemática invariante η para resolver, de forma determinista, la configuración de sistemas físicos a lo largo de ocho órdenes de magnitud. El código demuestra la unificación de escalas al predecir con precisión < 1% la geometría molecular del H2O, la dinámica orbital del sistema Tierra-Luna, las órbitas del Sistema Solar y el perfil de velocidad galáctico de la Vía Láctea. Se presenta como una herramienta de auditoría abierta para la comunidad científica, permitiendo validar la emergencia de las constantes CODATA/JPL a partir de las propiedades mecánicas de un sustrato incompresible, eliminando la necesidad de parámetros libres o materia oscura. Keywords English: FED v2.0, Annex 9, Software, Python 3, 3D Simulation, Computational Fluid Dynamics, CFD, Spacetime Substrate, Multiscale Simulation, Scale Unification, Dark Matter Alternative, CODATA, JPL Horizons, Incompressible Fluid, Molecular Geometry, Galactic Rotation, Numerical Audit. Español: FED v2.0, Anexo 9, Software, Python 3, Simulación 3D, Dinámica de Fluidos Computacional, CFD, Sustrato Espaciotemporal, Simulación Multiescala, Unificación de Escalas, Alternativa a la Materia Oscura, CODATA, JPL Horizons, Fluido Incompresible, Geometría Molecular, Rotación Galáctica, Auditoría Numérica.