DLMVC v0.1：刻意與主線不同步的深滯後多輪驗證—閉包方法論，首次實地稽核即為 Lebesgue 萬有覆蓋 Round 01 補上遺漏引理、否證一則活躍方向分類

DLMVC v0.1（Deep-Lag Multi-Pass Verification & Closure Methodology，深滯後多輪驗證—閉包方法論）不是一套數學證明技巧，而是一套適用於多 AI、長時間、多輪、非同步、可修正、可追溯數學研究的通用研究拓樸與驗證方法論：一條持續推進 canonical theorem chain 的 Frontier/Canonical Line，並行一條刻意與主線不同步的 Deep-Lag Verification/Expansion Line，核心命題是「有控制的不同步本身就是驗證資源」。滯後不再只用 round 數量衡量，而定義為三維向量 D_lag=(D_round, D_time, D_structure)；每個驗證 Target 必須聲明形式化 blindness provenance 狀態（BLIND-CLEAN／PARTIAL-EXPOSURE／CONTENT-EXPOSED／POST-HOC），一旦驗證線於獨立驗證前讀到主線後續實質內容即觸發 contamination rule——不得再宣稱 strict blind verification，須降級但研究不因此作廢。方法論另提供分級 Deep-Pass Ladder，各 Pass 輸出 INDEPENDENT-REPRODUCTION、CORRECTION、COUNTEREXAMPLE、EXTENSION 等正式分類。v0.1 對自身定位誠實而受限：Empirical validation 明記為 PARTIAL，不宣稱已被普遍證明為最佳多 AI 數學研究流程。其首次實地套用——對 Lebesgue LUC-FC Round 01 的 Verification Round 01——獨立重建了凸化—常寬化—support function 化簡鏈、以新引理 Lemma JPA-01 補上一個真實證明圖缺口、並否證「僅一活躍方向」的幾何可能性以修正活躍方向分類；該輪本身也曾因檔案存取錯誤意外讀到未來 State Crystal，contamination rule 隨即把它自己的 STRICT-BLINDNESS 標為 COMPROMISED、據實降級獨立性宣稱而非隱藏，是安全機制依設計運作的實例。跨整條 DLMVC 稽核紀錄，另有一輪經歷四次連續獨立 deep-audit pass、對同一數值界逐次產生實質且彼此不同的收緊、累計收緊逾 85% 的既有紀錄。方法論由 Neo.K 於本次研究主線中親自設計提出；本文件之整理與形式化執行者為 Aletheia／ChatGPT，GPT-5.6 Sol。