[R] LLMプロンプトのSinc再構成: Nyquist-Shannon定理を仕様軸に適用する (275件の観測, コスト削減97%, オープンソース)

私は Nyquist-Shannon のサンプリング定理を LLM プロンプト設計に適用しました。コアの発見は、生のプロンプトは6帯域の仕様信号の1サンプルに相当し、エイリアシングを生み出す（幻覚、回避的表現、構造的整合性の欠如）。

275件の本番観察からの主要な結果：

- CONSTRAINTS バンドが出力品質の42.7%を担う

- SNR が 0.003 から 0.92 へ改善

- API コストを97%削減（$1,500 から月額 $45 へ）

- 4つの最適化エージェントすべてが同一のゾーン割り当てに収束

論文: https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.19152668

コード: https://github.com/mdalexandre/sinc-llm

pip install sinc-llm