# === 思考実験プログラムの断片 ===

# 隠れた変数による初期設定 (古典的決定論)
#

# ノード属性 (A) の三値評価
# - 負荷が低い: +1
# - 負荷が高い: -1
# - 負荷が測定されていない/中立: 0
NODE_ATTRIBUTES = {'A1': 1, 'B2': 0, 'C3': -1, 'D4': 1}

# 経路相関 (P) の三値評価
# - AとBの相関が強い: +1
# - AとBの相関がない: 0
# - AとBの相関が強い逆相関: -1
PATH_CORRELATIONS = {'A1_to_B2': 0, 'B2_to_C3': -1, 'A1_to_D4': 1}


def Evaluate_Node_Ternary(node_id, attribute_key, path_correlation_key):
"""
特定のノードの最終評価値 (E_node) を計算する。
特殊乗算により、0の状態でも情報が失われないことを利用。
"""

A = NODE_ATTRIBUTES.get(attribute_key, 0) # ノードの負荷情報
P = PATH_CORRELATIONS.get(path_correlation_key, 0) # 経路の相関情報

# ノードと経路の情報を統合する（特殊なもつれ/相関の計算）
# 特殊な古典論では、これが非古典的な重ね合わせを代替する
E_integration = Special_Multiply(A, P)