요청: 어휘19k-60k-관계밀도9-양자문맥창

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7제한점 향상. 어휘 19000(기본)→25000→60000. 모든단어 최소9관계연결. 고속 도구화→관계생성. 크라우니양자컴퓨팅로직으로 문맥창 확대. 울트라씽킹/울트라워크플로우/페블xhigh

도구: 밀도화.sh {diag|field|absorb}. 미달단어(9링크미만) 진단·의미장배치·누적기흡수·재측정.
웨이브1(10 의미장 haiku 병렬, 6274줄): 흡수 후 링크 27998→33070, 어휘 8121→9249(+1128 신규어), 9+링크 22%→28%, 평균 6.9→7.2.
밀도화=어휘확장 동반 실증: 관계생성이 신규 대상어를 만들어 어휘와 밀도 동시 상승. 규칙게이트(백본·인과·정합성) 상시.

도구: libs/의미어양자문맥.한선. 크라우니 양자로직(중첩·측정·간섭)을 정수VM 진폭모델로.

다의어 |ψ⟩ = Σαᵢ|의미장ᵢ⟩ (중첩)

문맥단어 = 측정: 거리가중(w=10-거리, 넓은창) 진폭 기여(간섭)

확률 Pᵢ=αᵢ²/Σα². 붕괴=argmax + 확신도.

v2 고전투표 대비: 이산→연속확률, 좁은창→거리가중 넓은창, 확신도 정량화.

실증:

"배가 항구에 정박한 돛단배 옆에 떠 있다"(넓은창) → Motion 52%(vs 24%/24%)

"달콤한 배와 사과 과일" → Agriculture 64%

"눈에 눈물 코 입 말랐다" → The body 75%

완전 규칙기반·정수·토큰0. 애매할수록 확신도 낮음(52%), 명확할수록 높음(75%).

원리: 밀도화는 코드북 재조합에 수렴. 60k엔 코드북 밖 신규 개념어(진돗개·대동맥 등) 도입 필요.
웨이브(12 의미장 haiku): 신규어 2186개 + 4457관계 → 흡수 후 어휘 9503→11365(+1862), 링크 38120.
속도: 신규어웨이브 +1862 어휘 (밀도화 +254의 7배). 어휘확장의 주엔진.