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import numpy as np

class ViscousTIPSEngine:
    def __init__(self, code_distance_d, relaxation_time_tau):
        self.d = code_distance_d
        self.tau = relaxation_time_tau  # 20 min = 1200s (do paper)
        self.current_Nqp = 0           # Número atual de anyons
        self.history = []              # Histórico de tensão/campo (para histerese)
        
    def calculate_phase_slip_magnitude(self, sweep_direction):
        """
        Implementa a Eq. 2 com modulação baseada na Histerese observada no paper.
        sweep_direction: +1 (subindo), -1 (descendo)
        """
        # Parâmetros estimados do Paper (Fig 6)
        # KI eh constante (~234 ueV)
        # KIL varia.
        
        epsilon = 1/3.0 # Carga do anyon e/3
        
        if sweep_direction > 0:
            # REGIME PADRÃO (Fig 6b): Quasipartículas entram do borda.
            # Bulk está vazio, acoplamento eh fraco.
            K_IL_eff = 0.05 * 234 # Pequeno coupling
            delta_theta = 2 * np.pi * epsilon * (1 - K_IL_eff / 234)
            slip_type = "STANDARD" # Valor: qhash normal
            
        else:
            # REGIME ANÔMALO (Fig 6c): Quasipartículas saem ou se reorganizam.
            # O bulk está cheio, acoplamento eh forte OU multiparticle.
            
            # Simulamos a bifurcação observada no paper:
            # 50% chance de salto amortecido, 50% chance de salto duplo (molécula)
            if np.random.rand() > 0.5:
                # Cenário A: Acoplamento Forte (Amortecido)
                K_IL_eff = 0.65 * 234 # Alto coupling
                delta_theta = 2 * np.pi * epsilon * (1 - K_IL_eff / 234)
                slip_type = "DAMPED" # Valor: qhash reduzido
            else:
                # Cenário B: Tunelamento de Par (Molécula Anyônica)
                # O paper detecta saltos de ~-0.43*2pi, mas argumenta que podem ser 
                # processos de 2qp com coupling.
                # Simplificação: q = 2e/3
                K_IL_eff = 0.1 * 234 # Coupling fraco para o par
                delta_theta = 2 * np.pi * (2/3.0) * (1 - K_IL_eff / 234)
                slip_type = "DOUBLE" # Valor: 2x qhash

        return delta_theta, slip_type

    def simulate_block_production(self, duration_seconds):
        """
        Simula a produção de blocos (qhash) respeitando o tempo de relaxação.
        """
        valid_blocks = 0
        accumulated_time = 0
        
        # O 'clock' da blockchain agora é o tempo de relaxação física.
        # Não podemos minerar mais rápido que o material equilibra.
        
        while accumulated_time < duration_seconds:
            # 1. Espera o tempo de relaxação (Viscosidade)
            # O paper mostra que eventos sao raros (>20 min).
            # Se tentarmos forçar um bloco antes, obtemos RUIDO, não sinal.
            
            wait_time = np.random.exponential(self.tau)
            accumulated_time += wait_time
            
            if accumulated_time > duration_seconds:
                break
                
            # 2. Determina a direção da varredura baseada no histórico
            # (Simplificação: alternamos direção para testar histerese)
            sweep_dir = 1 if len(self.history) % 2 == 0 else -1
            
            # 3. Calcula o Salto de Fase
            delta_theta, slip_type = self.calculate_phase_slip_magnitude(sweep_dir)
            
            # 4. Validação do qhash
            # O qhash só é válido se o salto for mensurável e distintivo.
            if slip_type == "STANDARD":
                valid_blocks += 1
                self.current_Nqp += 1
            elif slip_type == "DOUBLE":
                valid_blocks += 2 # Transação de alto valor
                self.current_Nqp += 2
            elif slip_type == "DAMPED":
                # Salto amortecido = Menor valor ou "Dívida de Fase"
                # Requer auditoria extra.
                valid_blocks += 0.5 
                
            self.history.append(sweep_dir)
            
        return valid_blocks

# Parâmetros do Paper
tau_relax = 1200 # 20 minutos em segundos
d_code = 17

engine = ViscousTIPSEngine(d_code, tau_relax)

# Simular 1 hora de operação
blocks = engine.simulate_block_production(3600)
print(f"Blocks mined in 1h (respecting 20min viscosity): {blocks}")
# Resultado esperado: ~2 a 3 blocos (muito lento, muito seguro).

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