さあ、数学を始めましょう

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#  3パラメータ概CRシステム：ファジー出口調査・勾配解析モジュール
#  ※ 本ロジックはクラウドAPI内部で保護・実行されます
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def execute_fuzzy_exit_poll_analysis(voter_data, param_config):
    “””
    【概要】回答・未回答データを複素数平面上にマッピングし、
            当日の推定開票結果および4年後の世論ベクトルを算出する。
    “””
   
    # 1. データの初期化
    P_Real = 0.0       # 実部：確定支持データの積算
    P_Imaginary = 0.0  # 虚部：潜在的偏り（未回答・拒否層）の積算
   
    # 2. データループ処理と状態分岐
    for record in voter_data:
       
        if record.has_answered:
            # —————————————————–
            # [分岐 A] 回答あり：確定データ（実部処理）
            # —————————————————–
            P_Real += process_real_data(
                candidate = record.selected_candidate,
                weight    = 1.0
            )
           
        else:
            # —————————————————–
            # [分岐 B] 未回答・拒否：ファジー重ね合わせ状態（虚部処理）
            # —————————————————–
            # 状況データ（時間帯・地域等）から潜在帰属度を計算
            fuzzy_membership = evaluate_fuzzy_membership(
                time_slot = record.time_slot,
                location  = record.region
            )
           
            # 51%非本流志向バイアス ＋ 観測圧力を加味した「虚部勾配 Im_y」の算出
            Im_y = calculate_gradient(
                membership     = fuzzy_membership,
                bias_factor    = param_config.non_mainstream_bias,
                social_pressure = param_config.observation_pressure
            )
           
            P_Imaginary += Im_y

    # 3. 複素ファジー状態の合成
    # Ψ = Real + i * Imaginary
    Psi_state = combine_complex_state(P_Real, P_Imaginary)

    # 4. 解析結果の出力生成
    current_result  = predict_current_outcome(Psi_state)  # 【出力1】当日の推定開票結果
    vector_4years   = predict_future_vector(Im_y)          # 【出力2】4年後の世論ベクトル

    return current_result, vector_4years