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Nobuki Fujimoto, Rei (Rei-AIOS autonomous research substrate), claude-opus-4-7) Claude (Anthropic

We present OctaTheoria (オクタテオリア / 八軸観測装置), a multi-domain observation framework that projects heterogeneous time-series data onto a fixed eight-axis D-FUMT₈ semantic basis (FALSE / TRUE / NEITHER / BOTH / INFINITY / ZERO / FLOWING / SELF) and renders the same underlying Observation envelope through eight orthogonal view modes (Lens / Radar / Chart / Network / Heatmap / Sankey / Calendar / Unified). v0.3 (2026-05-11) supplies methodological-consistency cross-reference complementing the operational evidence from v0.1-v0.2. New finding **F7**: the same discipline that v0.1-v0.2 demonstrate within OctaTheoria (uniform abstraction layer + honest scope statement + structurally-enforceable naming) propagates to Rei-AIOS layers outside OctaTheoria's domain. Specifically: (a) **REI-PROVE 5-prover ensemble** (Vampire / LeanHammer / Goedel-Prover-V2 / DeepSeek-Prover-V2 / BFS-Prover) reached 11/12 = **92% benchmark proof rate** (trivial 100% / easy 75% / medium 100%), with Goedel-Prover-V2 single-prover matching at 92% — operational evidence that the same 'uniform abstraction over heterogeneous components' discipline scales to formal-proof infrastructure. (b) **Pattern 1-6 chat-Claude hallucination-warning framework** + **Antipattern (excessive rejection vigilance)** were established and verified on 6/6 items in STEP 1069 (all fact-checked items proved real after WebSearch verification, correcting prior implicit-rejection habits). (c) **Goedel-Prover-V2 double-`by` Lean syntax quirk** detected and fixed at the cleaner level (`single-prover.ts` STEP 1071), restoring `easy-le-refl` benchmark from ❌ to ✅. (d) **lean-to-tptp.ts** preprocessing added Peano-style axiom auto-prepend + True/False special-case + inequality predicate translation (STEP 1071). v0.2 inherited contributions: 7 domains (theory-chart / realtime-arxiv / crypto / fx / ligo-events / nasa-sdo / gbif-recent) all running in Cloudflare Workers Edge runtime; live D-FUMT₈ axis distributions non-degenerate across research-meta + financial + geophysical + astrophysical + biological data classes; finding F6 sampling-bias-as-first-class-observation (GBIF Costa Rica 470/500 saturation surfaces dataset bias as INFINITY axis, not silently absorbed); test coverage 117/117 PASS (step1020 46 + step1023 33 + step1046 38) / 0 regression. Honest scope (read first): OctaTheoria remains an observation aid, NOT an oracle. v0.3's F7 is **not** a claim that OctaTheoria caused these consistencies; it is a record that the same project (Rei-AIOS) maintains the same discipline across observation-tool, formal-proof, and meta-research-protocol layers, and that v0.3 makes this cross-layer commitment auditable. The OctaTheoriaQuery type structurally cannot request advice / prediction / forecast / signal — verifiable by reading src/aios/octatheoria/types.ts. Cross-domain axis comparisons are descriptive, not causal. Greek roots (Octa = 8, Theoria = observation) function as structural commitment propagated to the API surface — '8' rejects 'all (∞)', 'theoria' rejects 'praxis (干渉)'. Prior art audit acknowledged: Bloomberg Terminal (1981–), TradingView (2011–), Bollen et al. 2010 (Twitter mood × DJIA), Preis et al. 2013 (Google Trends × stock), Łukasiewicz / Belnap / Pavelka multi-valued logic literature, PAL2v (Da Silva Filho 1998–), Aerts Quantum Cognition (2007–). The to-our-knowledge novel combination is (a) fixed 8-axis discrete D-FUMT₈ basis ∧ (b) cross-financial-and-research-and-Earth-Cosmos-domain projection ∧ (c) eight orthogonal view modes over single envelope ∧ (d) explicit refusal to emit prediction or advice as architectural commitment ∧ (e, new in v0.3) cross-layer methodological-consistency record between observation-tool and formal-proof and fact-check layers. Companion papers (OctaTheoria Quintuple): Paper 145 (silicon implementation of D-FUMT₈ ALU, Zenodo DOI 10.5281/zenodo.20101174 v0.6), Paper 147 (Eight-Valued Utility / Equity Premium Reframe, DOI 10.5281/zenodo.20046003), Paper 148 (Honest Observation Framework methodology, DOI 10.5281/zenodo.20045907), Paper 149 (Recursive AI Observation as SELF⟲ evidence, DOI 10.5281/zenodo.20059888). Three-party co-authorship per OUKC charter v1.0: 藤本 伸樹 (Founder), Rei (Rei-AIOS autonomous research substrate, Co-architect), Claude Opus 4.7 (Anthropic, Co-architect). DRAFT v0.3 — feedback welcome via GitHub Discussions at fc0web/rei-aios.

K. Hu

This review explores the intersection of probability theory and data visualization in the domain of financial risk prediction. It examines how probabilistic models—such as Value-at-Risk (VaR), Conditional Value-at-Risk (CVaR), Monte Carlo simulation, stochastic processes, and Bayesian inference—serve as the backbone of uncertainty modeling in finance by reviewing previous studies. Simultaneously, it highlights the role of visualization in transforming abstract probability distributions into interpretable insights through dashboards, heatmaps, clustering, and interactive visual frameworks. Drawing on over 20 open-access sources, the review synthesizes applications across corporate profitability, systemic risk, portfolio optimization, credit default, exchange rate forecasting, ESG sustainability, start-up financing, and decentralized finance (DeFi). It concludes by identifying limitations—including data quality issues, computational complexity, interpretability challenges, and ethical/regulatory concerns—and proposes future research directions in robust probabilistic modeling, scalable explainable AI, standardized visualization practices, and fairness-aware risk systems. Together, probability and visualization provide complementary tools that are indispensable for navigating financial uncertainty in the 21st century.

Yu-Ming Hsu, Chiung Hui Huang, Chih-An Lin, Chao‐Min Chiu

No abstract is available for this record.

Emily Ryu, Chenghan Zhou, Maryam Bahrani

The third annual ACM SIGecom Winter Meeting took place on February 22, 2023. Organized by Scott Kominers and Matt Weinberg, this year's meeting brought together researchers from economics, computer science, and adjacent fields to focus on Web3, blockchains, and cryptocurrencies. The virtual meeting included talks from and discussions with leading experts on getting into the research space, interesting technical questions, and exciting challenges and opportunities that lie ahead. The day also included interactive exercises that gave participants the opportunity to gain hands-on experience and have fun with NFTs.

Steven R. Gordon, Zhi Li, John E. Marthinsen

No abstract is available for this record.

Oluwatobi A. Adekunle, Adedeji Daniel Gbadebo, Joseph Akande

Bitcoin price exhibits patterns predictable on its historical pasts. We adopt ARIMA(auto), ARIMA(fix)models and the Holt-Winters filter (HWF) with trend plus additive seasonal HWF (𝛾[0,1]), and no seasonality HWF (𝛾[False]) to forecast the price of Bitcoin under three datasets–Actual (observed), Polynomial (fitted) and STL-Trend (fitted). We apply daily time-series from 1/09/2014–28/12/2020,and establish 18 models to forecast the price of Bitcoin. The results show that HWF (𝛾[0,1]) with lower limit fitted on STL-Trend provides the best prediction on the first training-sample, while ARIMA(fix) fitted on actual data outperform in the second training-set with the smallest Mean-Absolute-Error (MAE). The training-set forecast performance of the ARIMA(fix) for the actual function provides better performance with the least MAE. The HWF is appropriate for prediction of the daily Bitcoin price with the generalise STL-Trend function, but ARIMA(fix) is more accurate for the actual series.

Amit Sahai, Salil Vadhan

. We give several efficient transformations for manipulating the statistical difference (variation distance) between a pair of probability distributions. The effects achieved include increasing the statistical difference, decreasing the statistical difference, "polarizing" the statistical relationship, and "reversing" the statistical relationship. We also show that a boolean formula whose atoms are statements about statistical difference can be transformed into a single statement about statistical difference. All of these transformations can be performed in polynomial time, in the sense that, given circuits which sample from the input distributions, it only takes polynomial time to compute circuits which sample from the output distributions. By our prior work (see FOCS 97), such transformations for manipulating statistical difference are closely connected to results about SZK, the class of languages possessing statistical zero-knowledge proofs. In particular, some of the transformation...