ライフ博士のプラズマ周波数発生装置

ライフ博士（Royal Raymond Rife）ロイヤル・レイモンド・ライフ博士は、20世紀初頭に活躍した発明家であり、彼の研究は特定の周波数が病原菌やウイルスを破壊する可能性に焦点を当てていました。彼は「Rife Machineライフマシン」として知られる装置を開発し、これを使って特定のプラズマ周波数を生成し、病原体に対する効果を研究しました。

ライフ博士はどうしてStaphylococcus aureus (黄色ブドウ球菌)が1秒間に880回振動（ 880 Hz）していることがわかっかというと、ライフ博士は、極めて高い解像度を持つ特殊な顕微鏡（後に「Rife顕微鏡」として知られる）を開発しました。この顕微鏡により、生きた微生物を従来の顕微鏡よりも詳細に観察することが可能でした。

そして特定の周波数が微生物に影響を与えることを実験的に調査し、様々な周波数を微生物に照射して、その反応を観察したのです。

ライフ博士は特定のプラズマ周波数が微生物を破壊する、あるいはその成長を阻害する共振現象を発見したもです。黄色ブドウ球菌の場合、880 Hzが効果的であると報告しましています。

微生物の振動数を測定するために、ライフ博士は精密な実験装置を使用しました。これには、光の波長と周波数を調整し、微生物の共振周波数を特定するプロセスが含まれます。

ライフ博士の研究結果は当時の科学コミュニティで広く受け入れられたわけではなく、彼の発見は後に疑問視されました。しかし、彼の著作や後継者による報告により、880 Hzという周波数が文献に残り、現在ライフ博士の周波数発生装置は蘇り現代版の進化した形でPERLという名前でカナダから手に入ります。PERLは多くのガンのプラズマ周波数をプリプログラム化して搭載していますので、９ｍ以内（直径18ｍ）の半径内にいれば、何をしていても（本を読んでいる、テレビを見ている、料理を作っているなど、全く制約をうけません）ガンを共振させアポトーシス誘導させます。PERLよりも安い価格のGB-4000も一応、効果はあります。実体験ではGB-4000やSpooky2などと比べてPERLが最もライフ博士の設計に忠実で効果が高いことが臨床的に実証されています。

例えばPERLで腺癌と扁平上皮癌（Adenocarcinoma & Squamous Cell Carcinoma）を共振させたい場合は、Set No.124をセットするだけで、体のどこにガンがあろうとそれに共振する腺癌と扁平上皮癌だけが共振しますので、正常細胞組織には影響を与えず腺癌と扁平上皮癌だけを共振させアポトーシス誘導します。

しかしライフ博士は独自の顕微鏡と実験技術を用いて黄色ブドウ球菌の振動数を特定して、その技術をFDAが要求したにもかかわらず公表しなかったので、これらの発見や方法は現代の科学的な基準では十分に検証されていないため、批判や疑問も存在します。ライフ博士はFDAが金儲けの手段や政府と製薬会社の忖度の対象にならないために最後までFDAに技術の資料を渡さなかったと報告されています。

この行動は正に正しく、コロナワクチンの例をとってもわかるように政府は製薬会社と結託して金儲けの為には、米国民がワクチンで死のうがお構いなく、打ち続けました。

光の波長と周波数を調整し、微生物の共振周波数を特定するプロセスをシミュレートするためのPythonコードを提供します。このシミュレーションでは、光源を使って特定の周波数範囲をスキャンし、微生物の共振周波数を特定します。

以下のコードは、微生物が特定の周波数（880 Hz）で共振する設定です。この周波数に達すると強い共振が観測されるようにシミュレーションします。

python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定義する定数
speed_of_light = 3e8 # m/s 光速
target_resonance_frequency = 880 # Hz 微生物の共振周波数
wavelength_range = np.linspace(300e-9, 700e-9, 1000) # 300 nm – 700 nm の波長範囲

# 周波数を波長から計算
frequencies = speed_of_light / wavelength_range

# 共振応答をシミュレート
def resonance_response(frequency, target_frequency):
response_strength = np.exp(-((frequency – target_frequency) ** 2) / (2 * (target_frequency / 20) ** 2))
return response_strength

# 各波長での共振応答を計算
response = resonance_response(frequencies, target_resonance_frequency)

# プロット
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(frequencies, response, label=’Resonance Response’)
plt.axvline(target_resonance_frequency, color=’r’, linestyle=’–‘, label=’Target Resonance Frequency (880 Hz)’)
plt.title(‘Simulated Microbial Resonance Frequency Response’)
plt.xlabel(‘Frequency (Hz)’)
plt.ylabel(‘Response Strength’)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

このコードの説明：

定数の定義：
speed_of_light：光速を設定（単位はm/s）。
target_resonance_frequency：微生物の共振周波数を880 Hzに設定。
wavelength_range：波長範囲を300 nmから700 nmまで設定（1000ステップ）。

周波数の計算：
波長から周波数を計算します。周波数は波長と光速から求められます。

共振応答のシミュレーション：
resonance_response関数を定義し、指定された周波数での共振応答を計算します。この関数は、共振周波数に近い周波数で強い応答を示すように設計されています。

応答のプロット：
各波長に対する共振応答を計算し、グラフにプロットします。

PERL装置が癌を消失させるメカニズムに関連する数式です。

共振理論
共振周波数f0​は以下の式で表されます：

ここで、𝑘はシステムの剛性定数、𝑚は質量です。

プラズマの作用
振動電場 𝐸(𝑡)は、時間 𝑡における振動周波数 𝜔に依存し、次のように表されます：

ここで、𝐸0は電場の振幅、𝜙は位相です。

共振容量結合（Resonant Capacitive Coupling）
容量結合の基本式は以下の通りです：

ここで、𝑄は蓄えられる電荷、𝐶はキャパシタンス、𝑉は電圧です。

これらの数式を組み合わせることで、PERL装置の作用メカニズムがわかると思います。