- 단일 가치축 → 다차원 텐서 곱 공간(가치/매출/성장률/기술력/시장점유율 등)
- 분리 가능 상태와 얽힌 상태 구분 명시
- 다차원 연산자 정의 및 부분 측정(partial trace) 추가
- 해밀토니안에 차원 간 상호작용 항 포함
- 엄밀성 체크리스트에 다차원 구조 항목 추가
- 섹션 8.0 추가: 상태함수(보이지 않는 본질) vs 측정 연산자(목적에 맞는 해석 도구) 철학적 구분
- 베이지안의 역할 명확화: 상태함수 자체가 아닌 측정 연산자 파라미터 학습
- 목적별 측정 연산자 개념 강화: 투자자/고객/경쟁자 관점별 독립 학습
- 같은 상태함수라도 목적에 따라 다른 측정 결과 도출 가능함 명시
- 힐베르트 공간, 직교 정규기저, 에르미트 연산자 정의
- 밀도행렬 기반 상태 유지 및 POVM/크라우스 연산자 측정
- 베이지안을 관측 연산자 파라미터 학습에 결합하는 물리적 일관 구조
- 엄밀성 체크리스트 및 알고리즘 루프 명시
- 기존 아이디어 문서에 상세 설계 문서 링크 추가
- bayesian_theory/physics/papers/에 Friston(2010), Jaynes(1957) 추가
- knowledge_graph/papers/에 Chen et al.(2024) LLM-KG 통합 조사 논문 추가
- autonomous_agents/planning/papers/에 Huang et al.(2023) LLM 에이전트 조사 논문 추가
- 각 README에 논문 링크 추가 및 목록 보강
- knowledge_graph와 ontology 통합 (ontology_papers/ 서브폴더)
- statistical_physics와 bayesian_theory 통합 (physics/ 서브폴더)
- autonomous_agents와 ai_planning 통합 (planning/ 서브폴더)
- 각 폴더에 README.md 추가하여 구조 명확화
- 핵심 문서 보존 및 링크 업데이트
- research/README.md 업데이트
- 7-8월 초기 구축 문서 12개를 _archive/troubleshooting/2025_07-08_initial_setup/로 이동
- book/300_architecture/390_human_in_the_loop_intent_learning.md를 journey/research/intent_classification/로 이동 (개발 여정 문서)
- 빈 폴더 제거 (journey/assets/*)
