Editing Openai/69143373-dd04-800c-b816-c177b3629d06 (section)

=== Qué hice: ===
* Simulé N=200 infinitones con dinámica Kuramoto generalizada acoplada a amplitudes CCC.
* Integración por Euler explícito con pasos modestos; parámetros elegidos para mostrar emergencia de sincronía parcial.

Resultados observados:
* La matriz de métrica emergente gem(i,j)=g0exp⁡(−λΔθij2/CiCj)g_{\text{em}}(i,j)=g_0\exp(-\lambda \Delta\theta_{ij}^2 / \sqrt{C_i C_j})gem(i,j)=g0exp(−λΔθij2/CiCj) mostró bloques y patrones: regiones de nodos con fases muy alineadas generan valores altos de gemg_{\text{em}}gem entre sí (zonas amarillas en la imagen).
* Estadísticos (de la simulación guardada): - mean_coherence_C ≈ el valor mostrado en la tabla interactiva (puedes ver la tabla en la interfaz). - mean_g_em está en un rango intermedio (la imagen de colorbar va de 0 a 1 por construcción).

Archivos generados:
* He guardado la matriz g_em en /mnt/data/g_em_simulation.npy. Si querés puedo exportarla a CSV, o correr más simulaciones con distintos parámetros (más N, integración más fina, inclusión de ruido térmico, distintos K, M, lam) y compararlas.

Sugerencia para experimentos numéricos siguientes:
* Hacer barridos de (K,M,λK,M,\lambdaK,M,λ) y mapear una “fase” global: regiones donde surge sincronía macroscópica vs. desorden.
* Implementar integración más precisa (RK4) y control de conservación/energía para estudiar estabilidad.