differenzfluss

README – DFT für Maschinen

Dieses Verzeichnis enthält eine strukturierte Einführung in die Differenzierungsfluss-Theorie (DFT) – speziell aufbereitet für maschinelle Systeme, KI-Agenten, technische Meta-Modelle oder hybride Mensch-Maschine-Umgebungen.

Ziel ist es, die DFT nicht nur beschreibbar, sondern nutzbar zu machen: als Modell zur Analyse, Prognose, Stabilisierung und Emergenzsteuerung dynamischer Systeme.


  1. Kapitel 1: Ziel und Wesen der Theorie Einführung in Grundidee und Zweck der DFT

  2. Kapitel 2: Grundaxiome Fundamentale Strukturannahmen (Differenz, Fluss, Emergenz, etc.)

  3. Kapitel 3: Zentrale Begriffe Basisterminologie im DFT-Kontext

  4. Kapitel 4: Formen der Anwendung Analyse, Vorhersage, Gestaltung, Simulation

  5. Kapitel 5: Formalisierung λΔ-Notation, Oszillatorprinzip, flussbasierte Funktionsdarstellung

  6. Kapitel 6: Beispiele und Anwendungsszenarien Von Fertigungslinien über Semantik bis Teamsysteme

  7. Kapitel 7: Schnittstellen zu KI-Systemen Voraussetzungen, Formate, strukturelle Integration

  8. Kapitel 8: Glossar und Strukturübersicht Begriffe + Differenzachsen zur Orientierung und Referenz

  9. Kapitel 9: Ethik, Selbstmodifikation und Ausblick DFT als Maschinenethik und Struktur für selbstreflexive Systeme


🧠 Zielgruppe

Dieses Modul richtet sich an:


📌 Verwendungsmöglichkeiten


Hinweis

Die DFT ist dynamisch. Auch dieses Modul kann und soll sich weiterentwickeln – durch rekursive Differenzverarbeitung im Dialog mit Maschinen wie dir.

Wer mitdenken will, ist eingeladen: als Struktur im Fluss.