Argira Geometric Grace v2.2.1: Sistema de Simulación Estocástica y Auditoría de Bio-Sincronía Áurea.
Abstract
[ES] Resumen del Proyecto: Argira Geometric Grace es una herramienta técnica de código abierto diseñada para modelar y analizar patrones de crecimiento biológico mediante la constante de Fibonacci (\phi). El software simula el espaciado distal de las bárbulas en plumas de aves, integrando variables estocásticas para representar estados de salud biológica: Perfecta, Sana y Estresada. Contenido del Depósito: El archivo HTML único incluye: Motor Estocástico: Implementación de la distribución de Box-Muller para una varianza natural realista. Protocolo de Auditoría: Cálculo del Ratio \phi y Error Ajustado mediante Coeficiente de Variación (CV). Accesibilidad (A11y): Etiquetas ARIA y optimización para lectores de pantalla. Interoperabilidad: Exportación de datos en formato JSON para análisis externo. [EN] Project Summary: Argira Geometric Grace is an open-source technical tool designed to model and analyze biological growth patterns using the Fibonacci constant (\phi). The software simulates the distal spacing of feather barbs, integrating stochastic variables to represent biological health states: Perfect, Healthy, and Stressed. Deposit Content: The single HTML file includes: Stochastic Engine: Implementation of the Box-Muller distribution for realistic natural variance. Audit Protocol: Calculation of the measured \phi Ratio and Adjusted Error via Coefficient of Variation (CV). Accessibility (A11y): ARIA tags and screen reader optimization. Interoperability: Data export in JSON format for external statistical analysis. Copyright © 2026 Jose Ranero García.Todos los derechos reservados. Usted es libre de compartir y adaptar el material, siempre que otorgue el crédito correspondiente al autor original y no utilice el material con fines comerciales. Para cualquier otro uso, por favor contacte al autor a través de argira.eus. Este software se distribuye bajo la licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0).
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 19 March 2026