量化统计（量子）力学（QM）的证明来自S. Bose（1931）。在这个证明中，他使用的逻辑，不是球的逻辑，像爱因斯坦的曲率，而是电子的操作，原子模型是：
- 柱面即轴向尺寸（rho）和纵轴（z）
- 2x表示极性
数学工作。Bose计算时，仿佛每个电子间距都是一个圆柱体（z-纵轴、rho、轴向和phi-纬度）来计算量化单位。事实上，爱因斯坦自己翻译了玻色的论文，使之得以发表，然后用玻色技术证明了密闭容器理想气体定律，即玻色法。这已经成为QM的核心，他们以玻色子命名玻色子。然而，到目前为止，这个数学逻辑还没有应用到方程中——除了能量单位，一维特征值。在QED、QCD或QFT中，没有什么能像通过参照系将方程分解成3D工程那样被使用。
方程使用抽象（X0, X1, X2, X3），此外，爱因斯坦使用圆柱和球面的90度导数来得到工作方程，但正确地避免了超出这个无限大距离。这些参照系不是标准正交的;这意味着，毕达哥拉斯z=√（x^2+y^2）不成立（除了导数无穷小距离）。科学家们利用罗德里格斯旋转技术假装它是笛卡尔的（x,y,z），然后用QED, QCD等方法修正发散的结果。
例如：DFT XC-Diff：
爱因斯坦的GR和场方程：
另外，目前的概率分布模型也遵循了这一点（但建立于实验证据之上）。目前的模型尝试并取得了成功，但存在挑战，没有一个参考框架。好的部分是，规则使用了导数和类似的工作，所以结果是正确的。不好的部分，QFT的失败，是因为方程在两种不同行为之间移动：
它们的交集是电子的纵向环（上面的2号）。我们所面临的挑战是找到等式（上面的第3条）来使用适当的等式和/或b来处理混合的部分。此外，通过研究概率，我们面临的挑战是固定质量的假设，我们知道这是错误的。这来自于牛顿第二运动定律，简化为加速度=力/质量（a=F/m）。同样，DFT通过使用力转换成概率密度，通过结合LDA来解决，LDA是对质量的校正。LDA被加入，然后在a=F/m步骤中被移除。
今天的物理堆栈有基本的位置，速度，加速度;在左边，然后三个变换来得到工作概率。有了重力，不适合这个系统，所以分开。
事实上，质量是根据粒子边缘和Bohr-H平衡因子（r-sub-e/a0）^（M/N）来缩放的：
O，中子质量，确定了re/a0 ^（6）的比例。
以（re/a0）^（3/4）的比例调整壳层的平均电子在保利半球位置（8/7*a0）。
在整个QFT中，使用这个（re/a0）变得很常见，但使用抽象术语精细结构常数（re/a0）^（1/2）。这不是一个常数，而是a）径向静电（rES）和b）上述物理堆栈的加速度/力水平的比例因子。
我的工作是建立在QFT成功的基础上，但通过展示a）参考框架和b）哪些基本交互作用适用，逐步消除了挑战。
