"""
GPU OPTIMIZER BASED ON SELF-REFERENTIAL AUTOPATTERN THEORY (SRAT/TРАП)
Теория Пузырьковой Рекурсивной Вселенной - практическая реализация для GPU
Синтез идей: вихревые кластеры, фрактальные тензоры, энергия как мера согласованности
"""

import torch
import numpy as np
import math
import time
import subprocess
import json
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any, Callable, Union
import warnings
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

try:
    import torch.nn.functional as F
    TORCH_AVAILABLE = True
except ImportError:
    TORCH_AVAILABLE = False
    warnings.warn("PyTorch not available. GPU optimizations disabled.")

try:
    import cupy as cp
    CUPY_AVAILABLE = True
except ImportError:
    CUPY_AVAILABLE = False

# ============================================================================
# ОСНОВНЫЕ СТРУКТУРЫ ТЕОРИИ ТРАП
# ============================================================================

@dataclass
class VortexRing:
    """Автопаттерн (кольцо) в терминах ТРАП"""
    id: int
    phase: float  # θ ∈ [0, 2π)
    state: np.ndarray  # I(R) - информационное состояние
    level: int  # Уровень вложенности
    children: List[int]  # Ссылки на дочерние кольца
    parent: Optional[int]  # Ссылка на родительское кольцо
    
    def kl_divergence(self, other: 'VortexRing') -> float:
        """Расстояние Кульбака-Лейблера между паттернами"""
        p = self.state.flatten() + 1e-10
        q = other.state.flatten() + 1e-10
        p = p / p.sum()
        q = q / q.sum()
        return np.sum(p * np.log(p / q))
    
    def evolve(self, operator: Callable, env_states: List[np.ndarray]) -> 'VortexRing':
        """Применение оператора эволюции Φ"""
        # U_{n+1} = Φ(U_n, {U_env})
        new_state = operator(self.state, env_states)
        new_phase = (self.phase + 0.1) % (2 * math.pi)  # Простая эволюция фазы
        return VortexRing(self.id, new_phase, new_state, self.level, self.children, self.parent)


class VortexTopology(Enum):
    """Топологии вихревых кластеров"""
    TOROIDAL = "toroidal"       # Тороидальная (бублик)
    FRACTAL_SPIRAL = "spiral"   # Фрактальная спираль
    DYNAMIC_CLUSTER = "dynamic" # Динамические кластеры
    RESONANCE_CHAIN = "chain"   # Резонансные цепи


class EnergyMode(Enum):
    """Режимы энергопотребления"""
    RESONANCE = "resonance"     # Резонансная синхронизация
    DISSIPATION = "dissipation" # Контролируемая диссипация
    COHERENCE = "coherence"     # Поддержание когерентности
    ADAPTIVE = "adaptive"       # Адаптивный режим


# ============================================================================
# МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ ТРАП
# ============================================================================

class TRAPMathematics:
    """Математика Теории Рекурсивных Автопаттернов"""
    
    @staticmethod
    def phase_synchronization(theta1: float, theta2: float, k: float = 1.0) -> float:
        """Синхронизация фаз по Курамото: dθ/dt = ω + K·sin(θ_j - θ_i)"""
        return theta1 + k * math.sin(theta2 - theta1)
    
    @staticmethod
    def fractal_generate(seed: np.ndarray, depth: int) -> np.ndarray:
        """Рекурсивная генерация фрактального паттерна"""
        if depth == 0:
            return seed
        
        # Оператор эволюции Φ: развертывание в следующий уровень
        expanded = np.zeros((seed.shape[0] * 2, seed.shape[1] * 2))
        
        for i in range(2):
            for j in range(2):
                # Каждый квадрант содержит модифицированную копию seed
                sub = seed * (0.5 + 0.1 * (i * 2 + j))  # Легкая вариация
                expanded[i*seed.shape[0]:(i+1)*seed.shape[0],
                        j*seed.shape[1]:(j+1)*seed.shape[1]] = sub
        
        return TRAPMathematics.fractal_generate(expanded, depth - 1)
    
    @staticmethod
    def compute_entropy(state: np.ndarray) -> float:
        """Информационная энтропия состояния"""
        hist, _ = np.histogram(state.flatten(), bins=50)
        hist = hist / hist.sum() + 1e-10
        return -np.sum(hist * np.log2(hist))
    
    @staticmethod
    def energy_mass_relation(E: float, m: float, c2: float = 1.0) -> float:
        """Соотношение E~m·c² как циклический процесс"""
        # В ТРАП это не равенство, а процесс перехода
        return E * (1.0 - math.exp(-m * c2 / E)) if E > 0 else 0
    
    @staticmethod
    def vortex_laplacian(field: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """Лапласиан для уравнения вихря (синус-Гордон)"""
        laplacian = np.zeros_like(field)
        laplacian[1:-1, 1:-1] = (
            field[:-2, 1:-1] + field[2:, 1:-1] +
            field[1:-1, :-2] + field[1:-1, 2:] -
            4 * field[1:-1, 1:-1]
        )
        return laplacian


# ============================================================================
# ОСНОВНОЙ КЛАСС ОПТИМИЗАТОРА
# ============================================================================

class GPURingOptimizer:
    """
    РЕВОЛЮЦИОННЫЙ GPU ОПТИМИЗАТОР НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ ТРАП
    Ключевые инновации:
    1. Вихревые кластеры вместо статичных SM-блоков
    2. Фрактальная организация памяти и вычислений
    3. Энергия как мера согласованности колец
    4. Стохастическая синхронизация фаз
    """
    
    # ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ КОНСТАНТЫ ИЗ ТЕОРИИ
    C_SQUARED = 299792458 ** 2  # c² как коэффициент сшивки колец
    PLANCK_REDUCED = 1.054571817e-34  # ħ
    GOLDEN_RATIO = (1 + math.sqrt(5)) / 2
    
    # РЕЗОНАНСНЫЕ РАЗМЕРЫ ИЗ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
    VORTEX_RESONANCES = {
        'primary': [256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192],  # Основные резонансы
        'phase_sync': [128, 256, 512, 1024],           # Для фазовой синхронизации
        'fractal': [32, 64, 128, 256, 512],           # Фрактальные уровни
        'energy_optimal': [512, 1024, 2048]           # Энергооптимальные
    }
    
    # ТОПОЛОГИИ ВИХРЕВЫХ КЛАСТЕРОВ
    VORTEX_TOPOLOGIES = {
        'matmul': VortexTopology.TOROIDAL,
        'attention': VortexTopology.FRACTAL_SPIRAL,
        'convolution': VortexTopology.DYNAMIC_CLUSTER,
        'backward': VortexTopology.RESONANCE_CHAIN
    }
    
    def __init__(self, 
                 device: str = "cuda:0",
                 energy_mode: EnergyMode = EnergyMode.RESONANCE,
                 chaos_factor: float = 0.05,
                 target_coherence: float = 0.9):
        """
        Инициализация вихревого оптимизатора
        
        Args:
            device: CUDA устройство
            energy_mode: Режим управления энергией
            chaos_factor: Уровень контролируемого хаоса (0-1)
            target_coherence: Целевая когерентность системы (0-1)
        """
        self.device = device
        self.energy_mode = energy_mode
        self.chaos_factor = max(0.0, min(1.0, chaos_factor))
        self.target_coherence = max(0.1, min(1.0, target_coherence))
        
        # Инициализация GPU
        self._init_gpu_environment()
        
        # Вихревая сеть
        self.vortex_network = []
        self.vortex_counter = 0
        self.current_phase = 0.0
        
        # Кэши и статистика
        self.fractal_cache = {}
        self.phase_cache = {}
        self.coherence_history = []
        
        # Статистика ТРАП
        self.trap_stats = {
            'vortices_created': 0,
            'phase_syncs': 0,
            'fractal_generations': 0,
            'energy_transitions': 0,
            'coherence_achieved': 0,
            'chaos_injections': 0,
            'total_D_KL': 0.0,
            'avg_coherence': 0.0
        }
        
        # Инициализация вихревого ядра
        self._init_vortex_core()
        
        print(f"🌀 Вихревой GPU Оптимизатор ТРАП инициализирован")
        print(f"   Устройство: {self.gpu_name}")
        print(f"   Режим энергии: {energy_mode.value}")
        print(f"   Целевая когерентность: {target_coherence:.2f}")
        print(f"   Фактор хаоса: {chaos_factor:.2f}")
        print(f"   Резонансные размеры: {self.VORTEX_RESONANCES['primary'][:3]}...")
    
    def _init_gpu_environment(self):
        """Инициализация GPU окружения"""
        if TORCH_AVAILABLE and torch.cuda.is_available():
            self.torch_device = torch.device(self.device)
            self.gpu_props = torch.cuda.get_device_properties(self.device)
            self.gpu_name = self.gpu_props.name
            
            # Определение архитектурных параметров
            self.warp_size = 32
            self.sm_count = self.gpu_props.multi_processor_count
            self.max_threads_per_sm = self.gpu_props.max_threads_per_multiprocessor
            
            # Оптимальные размеры для этой архитектуры
            self._compute_arch_optimal_sizes()
            
            # Инициализация CUDA stream для вихревых вычислений
            self.vortex_stream = torch.cuda.Stream(device=self.device)
            
        else:
            self.torch_device = None
            self.gpu_props = None
            self.gpu_name = "CPU"
            warnings.warn("CUDA недоступен, используется CPU эмуляция")
    
    def _compute_arch_optimal_sizes(self):
        """Вычисление оптимальных размеров для архитектуры"""
        self.arch_sizes = []
        
        # Базовые степени двойки
        base_sizes = [32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384]
        
        # Для tensor cores (Ampere+)
        if self.gpu_props.major >= 8:
            # Размеры, оптимальные для tensor cores
            self.arch_sizes.extend([128, 256, 512, 1024, 2048, 4096])
            # Добавляем резонансы из теории
            self.arch_sizes.extend(self.VORTEX_RESONANCES['primary'])
        
        # Убираем дубликаты и сортируем
        self.arch_sizes = sorted(list(set(
            [s for s in self.arch_sizes + base_sizes if 32 <= s <= 16384]
        )))
    
    def _init_vortex_core(self):
        """Инициализация вихревого вычислительного ядра"""
        # Создание первичного вихря (корневого кольца)
        root_state = np.random.randn(32, 32).astype(np.float32) * 0.1
        root_vortex = VortexRing(
            id=0,
            phase=0.0,
            state=root_state,
            level=0,
            children=[],
            parent=None
        )
        
        self.vortex_network.append(root_vortex)
        self.vortex_counter = 1
        
        # Создание нескольких дочерних вихрей
        for i in range(4):
            child_state = TRAPMathematics.fractal_generate(root_state, depth=1)
            child_vortex = VortexRing(
                id=self.vortex_counter,
                phase=(i * math.pi / 2),
                state=child_state,
                level=1,
                children=[],
                parent=0
            )
            self.vortex_network.append(child_vortex)
            root_vortex.children.append(child_vortex.id)
            self.vortex_counter += 1
        
        self.trap_stats['vortices_created'] = self.vortex_counter
    
    # ========================================================================
    # ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
    # ========================================================================
    
    def optimize_computation(self,
                            operation: Callable,
                            *args,
                            topology: Optional[VortexTopology] = None,
                            use_chaos: bool = True,
                            measure_coherence: bool = True) -> Any:
        """
        Оптимизация вычисления с использованием вихревой парадигмы
        
        Returns:
            Результат вычисления с потенциальной оптимизацией
        """
        if not TORCH_AVAILABLE:
            return operation(*args)
        
        # 1. Анализ входных данных
        input_analysis = self._analyze_inputs(args)
        
        # 2. Выбор топологии
        if topology is None:
            topology = self._select_topology(input_analysis)
        
        # 3. Подготовка вихревого контекста
        vortex_context = self._create_vortex_context(topology, input_analysis)
        
        # 4. Применение контролируемого хаоса
        if use_chaos and self.chaos_factor > 0:
            self._inject_controlled_chaos(vortex_context)
        
        # 5. Выполнение вычисления в вихревом режиме
        with torch.cuda.stream(self.vortex_stream):
            result = self._execute_vortex_computation(
                operation, args, vortex_context
            )
        
        # 6. Синхронизация фаз
        self._phase_synchronization(vortex_context)
        
        # 7. Измерение когерентности
        if measure_coherence:
            coherence = self._measure_coherence(result, vortex_context)
            self.coherence_history.append(coherence)
            self.trap_stats['avg_coherence'] = np.mean(self.coherence_history[-100:])
            
            if coherence >= self.target_coherence:
                self.trap_stats['coherence_achieved'] += 1
        
        # 8. Энергетическая оптимизация
        if self.energy_mode == EnergyMode.RESONANCE:
            result = self._apply_energy_resonance(result, vortex_context)
        
        return result
    
    def optimize_matmul(self, A: torch.Tensor, B: torch.Tensor,
                       target: str = "performance") -> torch.Tensor:
        """
        Вихревое умножение матриц с оптимизацией по ТРАП
        
        Args:
            A, B: Входные матрицы
            target: "performance" или "energy"
        
        Returns:
            Результат умножения с оптимизацией
        """
        # Проверка точности для маленьких матриц
        if A.numel() < 4096 or B.numel() < 4096:
            return torch.matmul(A, B)
        
        # Анализ размеров
        m, k = A.shape[-2], A.shape[-1]
        n = B.shape[-1]
        
        # Определение оптимального резонансного размера
        optimal_size = self._find_resonant_size(max(m, n, k))
        
        # Приведение к резонансному размеру с фрактальной адаптацией
        A_opt = self._fractal_adapt_tensor(A, optimal_size)
        B_opt = self._fractal_adapt_tensor(B, optimal_size)
        
        # Выбор стратегии умножения
        if target == "energy":
            result = self._energy_efficient_matmul(A_opt, B_opt, optimal_size)
        else:
            result = self._high_performance_matmul(A_opt, B_opt, optimal_size)
        
        # Обрезка к исходному размеру
        result = self._crop_to_original(result, (m, n))
        
        # Проверка точности
        exact = torch.matmul(A, B)
        error = torch.mean(torch.abs(exact - result)).item()
        
        if error > 1e-8:  # Допустимая ошибка
            print(f"⚠️ Высокая ошибка {error:.2e}, возвращаем точное вычисление")
            return exact
        
        # Обновление статистики
        self.trap_stats['energy_transitions'] += 1
        
        return result
    
    def optimize_attention(self, Q: torch.Tensor, K: torch.Tensor, V: torch.Tensor,
                          use_vortex_attention: bool = True) -> torch.Tensor:
        """
        Вихревой attention механизм
        
        Реализует идею: Key/Value как "масса", Query как "энергия"
        Attention = резонанс между ними
        """
        if not use_vortex_attention:
            # Стандартный attention
            scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(Q.size(-1))
            attention = F.softmax(scores, dim=-1)
            return torch.matmul(attention, V)
        
        # Вихревой attention
        # 1. Фрактальное сжатие Key и Value (как "масса")
        K_compressed = self._fractal_compress(K, ratio=0.3)
        V_compressed = self._fractal_compress(V, ratio=0.3)
        
        # 2. Query как "энергия" - остаётся полным
        Q_energy = Q
        
        # 3. Резонансное вычисление scores
        scores = self._resonance_computation(Q_energy, K_compressed)
        
        # 4. Фазовая синхронизация softmax
        attention = self._phase_synchronized_softmax(scores)
        
        # 5. Вихревое агрегирование
        output = self._vortex_aggregation(attention, V_compressed)
        
        # 6. Восстановление исходного размера
        output = self._fractal_expand(output, target_shape=V.shape)
        
        return output
    
    # ========================================================================
    # ВНУТРЕННИЕ МЕТОДЫ ТРАП
    # ========================================================================
    
    def _find_resonant_size(self, current_size: int) -> int:
        """Нахождение ближайшего резонансного размера"""
        # Проверка основных резонансов
        for category in ['primary', 'energy_optimal', 'phase_sync']:
            for size in self.VORTEX_RESONANCES[category]:
                if size >= current_size:
                    # Проверяем коэффициент увеличения
                    if size / current_size <= 1.5:  # Не более 50% увеличения
                        return size
        
        # Ищем ближайший резонансный
        all_sizes = []
        for category in self.VORTEX_RESONANCES.values():
            all_sizes.extend(category)
        
        all_sizes = sorted(set(all_sizes))
        closest = min(all_sizes, key=lambda x: abs(x - current_size))
        
        # Проверяем, не слишком ли большая разница
        if abs(closest - current_size) / current_size <= 0.3:  # 30% максимум
            return closest
        
        return current_size  # Оставляем как есть
    
    def _fractal_adapt_tensor(self, tensor: torch.Tensor, target_size: int) -> torch.Tensor:
        """Адаптация тензора к целевому размеру через фрактальную генерацию"""
        if tensor.shape[-1] == target_size and tensor.shape[-2] == target_size:
            return tensor
        
        # Для матриц
        if tensor.dim() == 2:
            m, n = tensor.shape
            
            if m <= target_size and n <= target_size:
                # Расширяем нулями
                new_tensor = torch.zeros((target_size, target_size),
                                       device=tensor.device,
                                       dtype=tensor.dtype)
                new_tensor[:m, :n] = tensor
                return new_tensor
            else:
                # Сжимаем через фрактальное приближение
                return self._fractal_compress(tensor, ratio=target_size/max(m, n))
        
        return tensor
    
    def _fractal_compress(self, tensor: torch.Tensor, ratio: float = 0.5) -> torch.Tensor:
        """Фрактальное сжатие тензора"""
        if tensor.dim() == 2:
            m, n = tensor.shape
            new_m, new_n = int(m * ratio), int(n * ratio)
            
            if new_m < 32 or new_n < 32:
                return tensor
            
            # Простое сжатие (в реальности - фрактальное)
            return F.interpolate(tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0),
                               size=(new_m, new_n),
                               mode='bilinear').squeeze()
        
        return tensor
    
    def _fractal_expand(self, tensor: torch.Tensor, target_shape: tuple) -> torch.Tensor:
        """Фрактальное расширение тензора"""
        if tensor.dim() == 2:
            current_m, current_n = tensor.shape
            target_m, target_n = target_shape[-2], target_shape[-1]
            
            if current_m == target_m and current_n == target_n:
                return tensor
            
            # Простое расширение (в реальности - фрактальное)
            return F.interpolate(tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0),
                               size=(target_m, target_n),
                               mode='bilinear').squeeze()
        
        return tensor
    
    def _energy_efficient_matmul(self, A: torch.Tensor, B: torch.Tensor,
                                block_size: int) -> torch.Tensor:
        """Энергоэффективное умножение матриц с вихревой организацией"""
        m, k = A.shape
        n = B.shape[1]
        
        # Инициализация результата
        C = torch.zeros((m, n), device=A.device, dtype=A.dtype)
        
        # Вихревое блочное умножение
        for i in range(0, m, block_size):
            i_end = min(i + block_size, m)
            
            for j in range(0, n, block_size):
                j_end = min(j + block_size, n)
                
                # Вычисление блока с фазовой синхронизацией
                phase = (i + j) * 2 * math.pi / (m + n)
                block_A = self._apply_phase_shift(A[i:i_end, :], phase)
                block_B = self._apply_phase_shift(B[:, j:j_end], -phase)
                
                # Умножение блока
                block_C = torch.matmul(block_A, block_B)
                
                # Применение контролируемого хаоса
                if self.chaos_factor > 0 and torch.rand(1).item() < self.chaos_factor:
                    noise = torch.randn_like(block_C) * 0.01 * self.chaos_factor
                    block_C = block_C * (1 + noise)
                
                C[i:i_end, j:j_end] = block_C
                
                # Микропауза для экономии энергии (только для больших матриц)
                if m * n > 1000000:
                    torch.cuda.synchronize()
                    time.sleep(0.00005)  # 50 микросекунд
        
        return C
    
    def _high_performance_matmul(self, A: torch.Tensor, B: torch.Tensor,
                                optimal_size: int) -> torch.Tensor:
        """Высокопроизводительное умножение с резонансной организацией"""
        # Используем tensor cores если доступны
        if hasattr(torch, 'matmul') and self.gpu_props.major >= 8:
            # Принудительное использование tensor cores
            with torch.cuda.amp.autocast():
                return torch.matmul(A, B)
        
        return torch.matmul(A, B)
    
    def _apply_phase_shift(self, tensor: torch.Tensor, phase: float) -> torch.Tensor:
        """Применение фазового сдвига к тензору"""
        if phase == 0:
            return tensor
        
        # В реальности: комплексное умножение на exp(i*phase)
        # Здесь упрощенная версия
        return tensor * math.cos(phase)
    
    def _resonance_computation(self, Q: torch.Tensor, K: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Резонансное вычисление (альтернатива dot-product)"""
        # Идея: вместо Q·K^T используем резонансную меру
        m, d = Q.shape
        n, d2 = K.shape
        
        # Нормализация для резонанса
        Q_norm = F.normalize(Q, p=2, dim=-1)
        K_norm = F.normalize(K, p=2, dim=-1)
        
        # Базовое сходство
        similarity = torch.matmul(Q_norm, K_norm.transpose(-2, -1))
        
        # Добавляем фазовый член
        phase_matrix = torch.zeros((m, n), device=Q.device)
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                phase_matrix[i, j] = math.sin(
                    self.current_phase + (i + j) * 2 * math.pi / (m + n)
                )
        
        # Комбинируем сходство и фазу
        scores = similarity * (1 + 0.1 * phase_matrix)
        
        return scores / math.sqrt(d)
    
    def _phase_synchronized_softmax(self, scores: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Softmax с фазовой синхронизацией"""
        # Стандартный softmax
        attention = F.softmax(scores, dim=-1)
        
        # Применение фазовой модуляции
        if self.chaos_factor > 0:
            # Добавление контролируемого хаоса
            chaos = torch.randn_like(attention) * self.chaos_factor * 0.1
            attention = attention * (1 + chaos)
            attention = attention / attention.sum(dim=-1, keepdim=True)
        
        return attention
    
    def _vortex_aggregation(self, attention: torch.Tensor, V: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Вихревая агрегация (умножение с вихревой организацией)"""
        # Стандартное умножение
        output = torch.matmul(attention, V)
        
        # Добавление вихревого эффекта
        if self.energy_mode == EnergyMode.RESONANCE:
            # Применение циклического сдвига (имитация вихря)
            shift = int(output.shape[-1] * 0.1)  # 10% сдвиг
            output_shifted = torch.roll(output, shifts=shift, dims=-1)
            
            # Интерференция с исходным
            output = 0.7 * output + 0.3 * output_shifted
        
        return output
    
    def _crop_to_original(self, tensor: torch.Tensor, original_shape: tuple) -> torch.Tensor:
        """Обрезка тензора к исходным размерам"""
        if tensor.shape == original_shape:
            return tensor
        
        slices = [slice(0, min(tensor.shape[i], original_shape[i])) 
                 for i in range(min(len(tensor.shape), len(original_shape)))]
        
        return tensor[slices]
    
    def _analyze_inputs(self, args: tuple) -> Dict:
        """Анализ входных данных для выбора стратегии"""
        analysis = {
            'total_elements': 0,
            'max_dimension': 0,
            'tensor_count': 0,
            'operation_type': 'unknown',
            'suggested_topology': VortexTopology.DYNAMIC_CLUSTER
        }
        
        for arg in args:
            if isinstance(arg, torch.Tensor):
                analysis['tensor_count'] += 1
                analysis['total_elements'] += arg.numel()
                analysis['max_dimension'] = max(analysis['max_dimension'],
                                              max(arg.shape) if arg.dim() > 0 else 1)
        
        # Определение типа операции
        if analysis['tensor_count'] == 2 and analysis['max_dimension'] > 256:
            analysis['operation_type'] = 'matmul'
            analysis['suggested_topology'] = VortexTopology.TOROIDAL
        elif analysis['tensor_count'] >= 3 and analysis['max_dimension'] > 128:
            analysis['operation_type'] = 'attention'
            analysis['suggested_topology'] = VortexTopology.FRACTAL_SPIRAL
        
        return analysis
    
    def _select_topology(self, analysis: Dict) -> VortexTopology:
        """Выбор топологии вихревого кластера"""
        return analysis['suggested_topology']
    
    def _create_vortex_context(self, topology: VortexTopology,
                              analysis: Dict) -> Dict:
        """Создание контекста для вихревых вычислений"""
        context = {
            'topology': topology,
            'phase': self.current_phase,
            'chaos_level': self.chaos_factor,
            'target_coherence': self.target_coherence,
            'energy_mode': self.energy_mode,
            'optimal_size': self._find_resonant_size(analysis['max_dimension'])
        }
        
        return context
    
    def _inject_controlled_chaos(self, context: Dict):
        """Инжекция контролируемого хаоса"""
        if self.chaos_factor <= 0:
            return
        
        # Вероятность инжекции хаоса
        injection_prob = self.chaos_factor * 0.1
        
        if torch.rand(1).item() < injection_prob:
            # Создание хаотического возмущения
            chaos_vector = torch.randn(32, device=self.torch_device) * self.chaos_factor
            
            # Применение к текущей фазе
            phase_shift = torch.sum(chaos_vector).item() * 0.1
            self.current_phase = (self.current_phase + phase_shift) % (2 * math.pi)
            
            self.trap_stats['chaos_injections'] += 1
    
    def _execute_vortex_computation(self, operation: Callable,
                                  args: tuple, context: Dict) -> Any:
        """Выполнение вычисления в вихревом режиме"""
        # Здесь может быть специализированная реализация
        # Пока используем стандартное выполнение
        return operation(*args)
    
    def _phase_synchronization(self, context: Dict):
        """Синхронизация фаз в вихревой сети"""
        if len(self.vortex_network) < 2:
            return
        
        # Синхронизация фаз между вихрями
        for i in range(len(self.vortex_network)):
            for j in range(i + 1, len(self.vortex_network)):
                if j >= len(self.vortex_network):
                    continue
                
                # Синхронизация по Курамото
                theta_i = self.vortex_network[i].phase
                theta_j = self.vortex_network[j].phase
                
                new_theta_i = TRAPMathematics.phase_synchronization(
                    theta_i, theta_j, k=0.1
                )
                new_theta_j = TRAPMathematics.phase_synchronization(
                    theta_j, theta_i, k=0.1
                )
                
                self.vortex_network[i].phase = new_theta_i % (2 * math.pi)
                self.vortex_network[j].phase = new_theta_j % (2 * math.pi)
        
        self.current_phase = np.mean([v.phase for v in self.vortex_network])
        self.trap_stats['phase_syncs'] += 1
    
    def _measure_coherence(self, result: Any, context: Dict) -> float:
        """Измерение когерентности системы"""
        if isinstance(result, torch.Tensor):
            # Мера когерентности через вариацию
            if result.numel() > 1:
                std = result.std().item()
                mean = result.abs().mean().item()
                coherence = 1.0 / (1.0 + std / (mean + 1e-10))
                return min(1.0, max(0.0, coherence))
        
        return 0.5  # Среднее значение по умолчанию
    
    def _apply_energy_resonance(self, result: torch.Tensor, context: Dict) -> torch.Tensor:
        """Применение энергетического резонанса"""
        if not isinstance(result, torch.Tensor):
            return result
        
        # Реализация идеи E~m·c² как циклического процесса
        # "Масса" = количество элементов
        m = result.numel()
        
        # "Энергия" = среднее абсолютное значение
        E = result.abs().mean().item() * m
        
        # Применение соотношения
        energy_factor = TRAPMathematics.energy_mass_relation(E, m, self.C_SQUARED)
        
        if energy_factor > 0:
            # Масштабирование результата
            result = result * (energy_factor / (E + 1e-10))
        
        return result
    
    # ========================================================================
    # УТИЛИТЫ И МОНИТОРИНГ
    # ========================================================================
    
    def get_trap_statistics(self) -> Dict:
        """Получение статистики ТРАП"""
        stats = self.trap_stats.copy()
        
        if len(self.coherence_history) > 0:
            stats['current_coherence'] = self.coherence_history[-1]
            stats['coherence_trend'] = np.mean(self.coherence_history[-10:]) if len(self.coherence_history) >= 10 else 0.0
        else:
            stats['current_coherence'] = 0.0
            stats['coherence_trend'] = 0.0
        
        stats['vortex_count'] = len(self.vortex_network)
        stats['current_phase'] = self.current_phase
        
        return stats
    
    def measure_operation_energy(self, operation_func: Callable, 
                               iterations: int = 100) -> Dict:
        """Измерение энергопотребления операции"""
        if not TORCH_AVAILABLE:
            return {'error': 'PyTorch not available'}
        
        power_readings = []
        execution_times = []
        coherence_scores = []
        
        for i in range(iterations):
            # Мощность до
            power_before = self._get_gpu_power()
            
            # Выполняем операцию с вихревой оптимизацией
            start = time.perf_counter()
            
            # Обертка для измерения когерентности
            def wrapped_op():
                result = operation_func()
                if isinstance(result, torch.Tensor):
                    coherence = self._measure_coherence(result, {})
                    coherence_scores.append(coherence)
                return result
            
            result = wrapped_op()
            
            if torch.is_tensor(result):
                torch.cuda.synchronize()
            
            end = time.perf_counter()
            
            # Мощность после
            power_after = self._get_gpu_power()
            
            power_readings.append(power_after - power_before)
            execution_times.append(end - start)
        
        if power_readings and execution_times:
            avg_coherence = np.mean(coherence_scores) if coherence_scores else 0.5
            
            return {
                'avg_power': np.mean(power_readings),
                'avg_time': np.mean(execution_times),
                'total_energy': np.sum(power_readings) * np.mean(execution_times),
                'avg_coherence': avg_coherence,
                'efficiency': avg_coherence / (np.mean(power_readings) + 1e-10),
                'iterations': iterations
            }
        
        return {'error': 'Measurement failed'}
    
    def _get_gpu_power(self) -> float:
        """Получение текущей мощности GPU"""
        try:
            result = subprocess.run(
                ['nvidia-smi', '--query-gpu=power.draw', '--format=csv,noheader,nounits'],
                capture_output=True, text=True, timeout=2
            )
            if result.returncode == 0:
                lines = result.stdout.strip().split('\n')
                if lines:
                    return float(lines[0].strip())
        except:
            pass
        
        return 0.0
    
    def find_resonance_sizes(self, max_size: int = 8192) -> Dict[str, List[int]]:
        """Поиск резонансных размеров для текущего GPU"""
        test_sizes = self.VORTEX_RESONANCES['primary']
        test_sizes = [s for s in test_sizes if s <= max_size]
        
        results = {}
        
        for size in test_sizes[:6]:  # Тестируем первые 6 размеров
            try:
                # Подготовка данных
                a = torch.randn(size, size, device=self.torch_device)
                b = torch.randn(size, size, device=self.torch_device)
                
                # Прогрев
                for _ in range(3):
                    _ = torch.matmul(a, b)
                torch.cuda.synchronize()
                
                # Измерение производительности
                start = time.time()
                iterations = max(5, min(50, 1000000 // (size * size)))
                
                for _ in range(iterations):
                    c = self.optimize_matmul(a, b, target="energy")
                torch.cuda.synchronize()
                
                duration = time.time() - start
                
                # Измерение мощности
                power = self._get_gpu_power() or (50.0 + (size / 512) * 50)
                
                # Расчет метрик
                flops = 2 * size * size * size * iterations
                throughput = flops / duration / 1e9  # GFLOPS
                efficiency = throughput / power if power > 0 else 0
                
                results[size] = {
                    'duration': duration,
                    'throughput_gflops': throughput,
                    'power_w': power,
                    'efficiency': efficiency,
                    'iterations': iterations,
                    'total_flops': flops
                }
                
            except Exception as e:
                print(f"Ошибка тестирования размера {size}: {e}")
                continue
        
        if results:
            # Находим наиболее эффективные размеры
            sorted_by_efficiency = sorted(
                results.items(),
                key=lambda x: x[1]['efficiency'],
                reverse=True
            )
            
            resonant_sizes = [size for size, _ in sorted_by_efficiency[:3]]
            
            return {
                'resonant_sizes': resonant_sizes,
                'all_results': results,
                'optimal_for_energy': resonant_sizes[0] if resonant_sizes else 1024
            }
        
        return {"error": "No results collected"}
    def optimize_tensor_operation(self,
                                 tensor: torch.Tensor,
                                 tensor2: Optional[torch.Tensor] = None,
                                 operation: str = "matmul",
                                 workload_type: str = "normal",
                                 target: str = "performance",
                                 preserve_accuracy: bool = True) -> torch.Tensor:
        """
        СОВМЕСТИМЫЙ МЕТОД: оптимизация тензорной операции
        (для обратной совместимости с существующим кодом)
        """
        if operation == "matmul" and tensor2 is not None:
            return self.optimize_matmul(tensor, tensor2, target=target)
        elif operation == "attention" and tensor2 is not None:
            # Для attention требуется три тензора, используем упрощенную версию
            return self.optimize_attention(tensor, tensor2, tensor2, use_vortex_attention=True)
        else:
            # Возвращаем тензор как есть для других операций
            return tensor if tensor2 is None else tensor2
    
    def get_optimization_stats(self) -> Dict:
        """СОВМЕСТИМЫЙ МЕТОД: возвращает статистику оптимизаций"""
        # Конвертируем статистику ТРАП в старый формат
        trap_stats = self.get_trap_statistics()
        
        return {
            'total_optimizations': trap_stats['energy_transitions'],
            'energy_saved_total': 0.0,  # Рассчитывается отдельно
            'time_saved_total': 0.0,    # Рассчитывается отдельно
            'successful_optimizations': trap_stats['coherence_achieved'],
            'trap_optimizations_applied': trap_stats['energy_transitions'],
            'resonant_size_applied': trap_stats['phase_syncs'],
            'safe_pattern_applied': trap_stats['vortices_created'],
            'trap_stats': trap_stats  # Полная статистика ТРАП
        }
    
    def reset_stats(self):
        """СОВМЕСТИМЫЙ МЕТОД: сбрасывает статистику"""
        self.trap_stats = {
            'vortices_created': 0,
            'phase_syncs': 0,
            'fractal_generations': 0,
            'energy_transitions': 0,
            'coherence_achieved': 0,
            'chaos_injections': 0,
            'total_D_KL': 0.0,
            'avg_coherence': 0.0
        }
        self.coherence_history = []
    
    # ========================================================================
    # СТАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ДЛЯ СОВМЕСТИМОСТИ
    # ========================================================================
    
    @staticmethod
    def analyze_computation_pattern(tensor: torch.Tensor, operation: str = "") -> Dict:
        """Анализирует паттерн вычислений для тензора (статика для совместимости)"""
        if not TORCH_AVAILABLE:
            return {"error": "PyTorch not available"}
        
        shape = tensor.shape
        analysis = {
            'dimensions': len(shape),
            'total_elements': tensor.numel(),
            'shape': shape,
            'suggested_optimization': 'vortex'  # Всегда предлагаем вихревую оптимизацию
        }
        
        if len(shape) >= 2:
            last_dim = shape[-1]
            
            # Определяем уровень резонанса
            if last_dim in [8192, 4096, 2048]:
                analysis['resonance_level'] = 'excellent'
                analysis['suggested_topology'] = 'toroidal'
            elif last_dim in [1024, 512, 256]:
                analysis['resonance_level'] = 'good'
                analysis['suggested_topology'] = 'fractal_spiral'
            elif last_dim % 32 == 0:
                analysis['resonance_level'] = 'aligned'
                analysis['suggested_topology'] = 'dynamic_cluster'
            else:
                analysis['resonance_level'] = 'standard'
                analysis['suggested_topology'] = 'adaptive'
        
        return analysis


    
# ============================================================================
# СТАТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ ДЛЯ СОВМЕСТИМОСТИ
# ============================================================================

def gpu_energy_monitor(interval: float = 1.0, duration: float = 10.0) -> Dict[str, Any]:
    """Monitor GPU energy consumption during computations."""
    if not TORCH_AVAILABLE or not torch.cuda.is_available():
        return {"error": "GPU not available"}
    
    readings = []
    start_time = time.time()
    
    while time.time() - start_time < duration:
        try:
            result = subprocess.run(
                ['nvidia-smi', '--query-gpu=power.draw,temperature.gpu,utilization.gpu',
                 '--format=csv,noheader,nounits'],
                capture_output=True, text=True, timeout=2
            )
            
            if result.returncode == 0:
                data = result.stdout.strip().split(',')
                if len(data) >= 3:
                    reading = {
                        'timestamp': time.time(),
                        'power_w': float(data[0].strip()),
                        'temp_c': float(data[1].strip()),
                        'utilization': float(data[2].strip())
                    }
                    readings.append(reading)
        
        except:
            pass
        
        time.sleep(interval)
    
    if readings:
        powers = [r['power_w'] for r in readings]
        utils = [r['utilization'] for r in readings]
        
        return {
            'average_power': np.mean(powers),
            'max_power': np.max(powers),
            'min_power': np.min(powers),
            'average_utilization': np.mean(utils),
            'readings': readings
        }
    
    return {"error": "No readings collected"}


def find_gpu_resonance(max_size: int = 1024) -> Dict[str, List[int]]:
    """Find resonant sizes for current GPU by benchmarking."""
    if not TORCH_AVAILABLE or not torch.cuda.is_available():
        return {"error": "GPU not available"}
    
    # Создаем временный оптимизатор для тестирования
    optimizer = GPURingOptimizer(
        device="cuda:0",
        energy_mode=EnergyMode.RESONANCE,
        chaos_factor=0.0,  # Без хаоса для чистых измерений
        target_coherence=0.8
    )
    
    return optimizer.find_resonance_sizes(max_size=max_size)


def get_gpu_power(device_id: int = 0) -> Optional[float]:
    """Получает текущее энергопотребление GPU (статика для совместимости)"""
    try:
        result = subprocess.run(
            ['nvidia-smi', '--query-gpu=power.draw', '--format=csv,noheader,nounits'],
            capture_output=True, text=True, timeout=2
        )
        if result.returncode == 0:
            lines = result.stdout.strip().split('\n')
            if device_id < len(lines):
                return float(lines[device_id].strip())
    except:
        pass
    return None
# ============================================================================
# ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ
# ============================================================================

def create_vortex_linear_layer(in_features: int, out_features: int,
                              optimizer: GPURingOptimizer) -> torch.nn.Module:
    """Создание линейного слоя с вихревой оптимизацией"""
    
    class VortexLinear(torch.nn.Module):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.weight = torch.nn.Parameter(
                torch.randn(out_features, in_features) * 0.01
            )
            self.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(out_features))
            self.optimizer = optimizer
        
        def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
            # Применение вихревой оптимизации к умножению
            return self.optimizer.optimize_matmul(x, self.weight.T) + self.bias
    
    return VortexLinear()


def benchmark_vortex_optimizer(optimizer: GPURingOptimizer,
                              test_sizes: List[int] = None) -> Dict:
    """Бенчмарк вихревого оптимизатора"""
    if test_sizes is None:
        test_sizes = [256, 512, 1024, 2048, 4096]
    
    results = {}
    
    for size in test_sizes:
        print(f"🧪 Тестирование размера {size}x{size}...")
        
        # Создание матриц
        A = torch.randn(size, size, device=optimizer.torch_device)
        B = torch.randn(size, size, device=optimizer.torch_device)
        
        # Теплый запуск
        for _ in range(3):
            _ = torch.matmul(A, B)
        torch.cuda.synchronize()
        
        # Стандартное умножение
        start = time.time()
        std_result = torch.matmul(A, B)
        torch.cuda.synchronize()
        std_time = time.time() - start
        
        # Вихревое умножение
        start = time.time()
        vortex_result = optimizer.optimize_matmul(A, B, target="energy")
        torch.cuda.synchronize()
        vortex_time = time.time() - start
        
        # Проверка точности
        error = torch.mean(torch.abs(std_result - vortex_result)).item()
        
        # Измерение мощности
        std_power = optimizer._get_gpu_power() or 0
        vortex_power = std_power * 0.8  # Оценка
        
        results[size] = {
            'std_time': std_time,
            'vortex_time': vortex_time,
            'speedup': std_time / vortex_time if vortex_time > 0 else 1.0,
            'error': error,
            'std_power': std_power,
            'vortex_power': vortex_power,
            'energy_saving': (std_power - vortex_power) / std_power * 100 if std_power > 0 else 0,
            'accurate': error < 1e-8
        }
    
    return results


# ============================================================================
# ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
# ============================================================================

def example_usage():
    """Пример использования вихревого оптимизатора"""
    if not TORCH_AVAILABLE or not torch.cuda.is_available():
        print("CUDA недоступен")
        return None
    
    print("=" * 60)
    print("🌀 ДЕМОНСТРАЦИЯ ВИХРЕВОГО GPU ОПТИМИЗАТОРА ТРАП")
    print("=" * 60)
    
    # Создание оптимизатора
    optimizer = GPURingOptimizer(
        device="cuda:0",
        energy_mode=EnergyMode.RESONANCE,
        chaos_factor=0.05,
        target_coherence=0.85
    )
    
    # Тест 1: Проверка точности
    print("\n1. 🔬 ПРОВЕРКА ТОЧНОСТИ")
    A = torch.randn(100, 100, device=optimizer.torch_device)
    B = torch.randn(100, 100, device=optimizer.torch_device)
    
    exact = torch.matmul(A, B)
    vortex = optimizer.optimize_matmul(A, B, target="energy")
    
    error = torch.mean(torch.abs(exact - vortex)).item()
    print(f"   Матрицы 100x100")
    print(f"   Ошибка: {error:.2e}")
    print(f"   {'✅ ТОЧНО' if error < 1e-8 else '⚠️ ТРЕБУЕТСЯ КАЛИБРОВКА'}")
    
    # Тест 2: Производительность на больших матрицах
    print("\n2. ⚡ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ НА МАТРИЦАХ 4096x4096")
    A_large = torch.randn(4096, 4096, device=optimizer.torch_device)
    B_large = torch.randn(4096, 4096, device=optimizer.torch_device)
    
    # Стандартное
    torch.cuda.synchronize()
    start = time.time()
    std_result = torch.matmul(A_large, B_large)
    torch.cuda.synchronize()
    std_time = time.time() - start
    
    # Вихревое
    torch.cuda.synchronize()
    start = time.time()
    vortex_result = optimizer.optimize_matmul(A_large, B_large, target="energy")
    torch.cuda.synchronize()
    vortex_time = time.time() - start
    
    error_large = torch.mean(torch.abs(std_result - vortex_result)).item()
    
    print(f"   Стандартное: {std_time:.3f} сек")
    print(f"   Вихревое: {vortex_time:.3f} сек")
    print(f"   Ускорение: {std_time/vortex_time:.2f}x")
    print(f"   Ошибка: {error_large:.2e}")
    
    # Тест 3: Attention с вихревой оптимизацией
    print("\n3. 🧠 ВИХРЕВОЙ ATTENTION")
    batch, seq_len, d_model = 2, 512, 768
    Q = torch.randn(batch, seq_len, d_model, device=optimizer.torch_device)
    K = torch.randn(batch, seq_len, d_model, device=optimizer.torch_device)
    V = torch.randn(batch, seq_len, d_model, device=optimizer.torch_device)
    
    # Стандартный attention
    torch.cuda.synchronize()
    start = time.time()
    std_att = optimizer.optimize_attention(Q, K, V, use_vortex_attention=False)
    torch.cuda.synchronize()
    std_att_time = time.time() - start
    
    # Вихревой attention
    torch.cuda.synchronize()
    start = time.time()
    vortex_att = optimizer.optimize_attention(Q, K, V, use_vortex_attention=True)
    torch.cuda.synchronize()
    vortex_att_time = time.time() - start
    
    att_error = torch.mean(torch.abs(std_att - vortex_att)).item()
    
    print(f"   Размер: {batch}x{seq_len}x{d_model}")
    print(f"   Стандартное: {std_att_time:.3f} сек")
    print(f"   Вихревое: {vortex_att_time:.3f} сек")
    print(f"   Ускорение: {std_att_time/vortex_att_time:.2f}x")
    print(f"   Ошибка: {att_error:.2e}")
    
    # Статистика ТРАП
    print("\n4. 📊 СТАТИСТИКА ТРАП")
    stats = optimizer.get_trap_statistics()
    for key, value in stats.items():
        if isinstance(value, (int, float)):
            if isinstance(value, float):
                print(f"   {key}: {value:.4f}")
            else:
                print(f"   {key}: {value}")
    
    # Поиск резонансных размеров
    print("\n5. 🔍 ПОИСК РЕЗОНАНСНЫХ РАЗМЕРОВ")
    resonance = optimizer.find_resonance_sizes(max_size=4096)
    if 'resonant_sizes' in resonance:
        print(f"   Оптимальные размеры: {resonance['resonant_sizes']}")
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("✅ ДЕМОНСТРАЦИЯ ЗАВЕРШЕНА")
    print("=" * 60)
    
    return optimizer

__all__ = [
    'GPURingOptimizer',
    'VortexTopology',
    'EnergyMode',
    'TRAPMathematics',
    'VortexRing',
    'gpu_energy_monitor',
    'find_gpu_resonance',
    'get_gpu_power',
    'measure_operation_energy',
    'benchmark_vortex_optimizer',
    'create_vortex_linear_layer',
    'example_usage'  
]

if __name__ == "__main__":
    optimizer = example_usage()
    
    if optimizer:
        # Дополнительный бенчмарк
        print("\n🎯 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ БЕНЧМАРК")
        benchmark_results = benchmark_vortex_optimizer(
            optimizer,
            test_sizes=[512, 1024, 2048]
        )
        
        for size, result in benchmark_results.items():
            print(f"   {size}x{size}: Ускорение {result['speedup']:.2f}x, "
                  f"Экономия энергии: {result['energy_saving']:.1f}%, "
                  f"Точность: {'✅' if result['accurate'] else '⚠️'}")