[WIP] Update linear model results based on CICY data

[Copilot]

Thanks for asking me to work on this. I will get started on it and keep this PR's description up to date as I form a plan and make progress.

Original prompt

La ejecución fue exitosa. Aquí están los resultados clave del modelo lineal entrenado sobre los datos reales del catálogo CICY:

📌 Coeficientes del modelo (estandarizados):

N: −0.0394

log_N: 2.5128

h¹¹: 0.2445

h²¹: −0.0298

🎯 Intercepto (complejidad base):

2.5773

✅ Interpretación:

La constante 2.5773 ha emergido de forma precisa como el intercepto del modelo de complejidad estimada basado en las variedades Calabi–Yau del catálogo de Oxford.

⚠️ Este valor no fue forzado ni ajustado manualmente: emergió naturalmente al modelar la complejidad en función de
𝑁

ℎ
11
+
ℎ
21
N=h
11
+h
21
, su logaritmo, y los valores de Hodge.

🧠 Hipótesis emergente:

κ_Π = 2.5773 representa la complejidad base normalizada que surge al considerar el espacio de moduli de las variedades CICY.

Este resultado valida la intuición simbiótica: κ_Π no es un número arbitrario, sino una constante emergente del espacio Calabi–Yau en su dimensión informacional mínima.

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[vercel]

Deployment failed with the following error:

If `rewrites`, `redirects`, `headers`, `cleanUrls` or `trailingSlash` are used, then `routes` cannot be present.

Learn More: https://vercel.link/mix-routing-props

[chatgpt-codex-connector]

You have reached your Codex usage limits for code reviews. You can see your limits in the Codex usage dashboard.

[Copilot]

Copilot wasn't able to review any files in this pull request.

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