valley-k-small
复现与验证

第6章：复现与验证

汇总命令级复现、审计门禁与全链路误差边界。

阅读时长 12 min 关联报告 7 交互图段 7

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章节导读

复现能力被视为科研 claim 的一部分：命令、数据产物与校验记录都属于一等产物。

本章整理 CI 与 agent 交接包中的关键检查点。

重点不仅是“能重跑”，更是“变更后 claim-证据仍然一致”。

承接第5章：完成跨模型综合后，本章转向命令级与 schema 级核验，确认关键 claim 仍可复现。

叙事主线

随后给出可复核的方法链路：复现被实现为可执行契约：web 数据、术语表、章节、主干、agent 同步与校验在同一闭环流水线内执行。

在统一判据下得到的结果与发现是：schema 门禁已覆盖报告数据与 book 主干，避免版本迭代中出现隐性接口漂移。 agent 交接可追溯，因为 manifest、章节 jsonl、claim 图谱与翻译质检会连同溯源指针一起生成。

只有通过复现约束后仍未解决的问题，才应进入展望并作为可审计假设。

概念卡片

首达时间分布

在主要报告族中反复出现的 PMF/CDF/生存函数核心量。

关联报告 26

生存函数与风险率

用于连接 f(t)、S(t) 与风险率诊断的定义。

关联报告 14

beta/shortcut 扫描

shortcut 强度变化对双峰与相图的影响。

关联报告 13

风险率解释

通过风险率动态解释峰谷结构。

关联报告 12

AW 反演

从生成函数做离散 Cauchy / FFT 反演。

关联报告 11

谱分解

基于特征值与 resolvent 的推导框架。

关联报告 3

理论链

validation grid2d_bimodality

Schema 门禁复现契约

每次发布前必须通过 web/book/agent 数据 schema 校验。

∀a∈Arelease, validate⁡(a)=PASS\forall a\in\mathcal{A}_{release},\ \operatorname{validate}(a)=\mathrm{PASS}

validation grid2d_bimodality

产物哈希稳定性

通过文件 hash 与 size 一致性检查保证产物可追溯。

trace⁡(f)={sha256(f),∣f∣}\operatorname{trace}(f)=\{\mathrm{sha256}(f),|f|\}

validation grid2d_bimodality

交叉校验闭环

仅当多 agent 交叉校验高优先级问题清零后才允许发布。

∑i∈H1[openi]=0\sum_{i\in\mathcal{H}}\mathbf{1}[\mathrm{open}_i]=0

Derivation Link grid2d_bimodality

Grid2D 双峰基线 · 推导连接

方法将无缺陷/缺陷修正传播子连接到生成函数反演，再通过参数扫描与通道诊断验证候选相区。

(gx,gy,δ)=(−0.25,0.40,0.70)(g_x,g_y,\delta)=(-0.25,0.40,0.70)

Derivation Link grid2d_bimodality

Grid2D 双峰基线 · 推导连接

方法将无缺陷/缺陷修正传播子连接到生成函数反演，再通过参数扫描与通道诊断验证候选相区。

pleft=q4(1+gx),pright=q4(1−gx),pdown=q4(1+gy),pup=q4(1−gy),pstay=1−q.\begin{aligned} p_{\text{left}} &= \frac{q}{4}(1+g_x),\quad p_{\text{right}} = \frac{q}{4}(1-g_x),\\ p_{\text{down}} &= \frac{q}{4}(1+g_y),\quad p_{\text{up}} = \frac{q}{4}(1-g_y),\\ p_{\text{stay}} &= 1-q. \end{aligned}

Distribution Setup grid2d_rect_bimodality

Grid2D 矩形域双峰 · 分布定义

定义后续诊断所依赖的首达时间概率对象。

f(t)=Pr⁡[T=t],S(t)=Pr⁡[T>t],h(t)=f(t)S(t−1)f(t)=\Pr[T=t],\quad S(t)=\Pr[T>t],\quad h(t)=\frac{f(t)}{S(t-1)}

Derivation Link grid2d_reflecting_bimodality

Grid2D 全反射边界双峰 · 推导连接

各案例在统一 PMF/hazard 诊断口径下评估，并通过通道分解与时窗比较进行机制判别。

pleft=q4(1+gx),pright=q4(1−gx),pdown=q4(1+gy),pup=q4(1−gy),pstay=1−q.\begin{aligned} p_{\text{left}} &= \frac{q}{4}(1+g_x),\quad p_{\text{right}} = \frac{q}{4}(1-g_x),\\ p_{\text{down}} &= \frac{q}{4}(1+g_y),\quad p_{\text{up}} = \frac{q}{4}(1-g_y),\\ p_{\text{stay}} &= 1-q. \end{aligned}

Derivation Link grid2d_reflecting_bimodality

Grid2D 全反射边界双峰 · 推导连接

各案例在统一 PMF/hazard 诊断口径下评估，并通过通道分解与时窗比较进行机制判别。

Δ=δpstay\Delta=\delta p_{\text{stay}}

Distribution Setup grid2d_two_target_double_peak

Grid2D 双目标双峰 · 分布定义

定义后续诊断所依赖的首达时间概率对象。

f(t)=Pr⁡[T=t],S(t)=Pr⁡[T>t],h(t)=f(t)S(t−1)f(t)=\Pr[T=t],\quad S(t)=\Pr[T>t],\quad h(t)=\frac{f(t)}{S(t-1)}

Derivation Link ring_lazy_flux

Lazy Ring Flux 基线机制 · 推导连接

方法链路为：解析推导生成函数，使用 AW/FFT 反演得到首达 pmf，再用 flux 递推进行独立数值核验。

target=⌊N/2⌋\text{target}=\lfloor N/2\rfloor

Derivation Link ring_lazy_flux

Lazy Ring Flux 基线机制 · 推导连接

方法链路为：解析推导生成函数，使用 AW/FFT 反演得到首达 pmf，再用 flux 递推进行独立数值核验。

v=target+1v=\text{target}+1

Derivation Link ring_lazy_jump_ext_rev2

Lazy Ring Shortcut 图1修订 · 推导连接

流程包括标准化导出图1输入、schema 校验、同轴栈叠面板绘制，以及阈值、窗口扰动、MC 置信区间三条敏感性分析链。

Δ=max⁡{1,⌊0.05(t2−t1)⌋}\Delta=\max\{1,\lfloor 0.05(t_2-t_1)\rfloor\}

Distribution Setup ring_valley_dst

目的地扫描与谷值调控（N=100, K=6） · 分布定义

定义后续诊断所依赖的首达时间概率对象。

f(t)=Pr⁡[T=t],S(t)=Pr⁡[T>t],h(t)=f(t)S(t−1)f(t)=\Pr[T=t],\quad S(t)=\Pr[T>t],\quad h(t)=\frac{f(t)}{S(t-1)}

交互证据面板

Grid2D 双峰基线 · scan_candidate_B_corridor [probability]

优先比较主峰与次峰的相对高度，并调节平滑窗口检验谷值是否稳定。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

l mass [probability]

加载图表数据中…

来源: research/reports/grid2d_bimodality/artifacts/data/scan_candidate_B_corridor.json

Grid2D 矩形域双峰 · ot_scan_bias2d

切换曲线并微调平滑窗口，观察参数变化如何重排快通道与延迟通道贡献。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

bx_values by_values

加载图表数据中…

来源: research/reports/grid2d_rect_bimodality/artifacts/data/ot_scan_bias2d.json

Grid2D 全反射边界双峰 · cases_reflecting_summary [probability]

优先比较主峰与次峰的相对高度，并调节平滑窗口检验谷值是否稳定。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

gx q [probability]

加载图表数据中…

来源: research/reports/grid2d_reflecting_bimodality/code/config/cases_reflecting_summary.json

Grid2D 双目标双峰 · method_comparison_c1 [probability]

优先比较主峰与次峰的相对高度，并调节平滑窗口检验谷值是否稳定。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

mfpt_truncation_scan_t_max mfpt_truncation_scan_mass_any [probability]

加载图表数据中…

来源: research/reports/grid2d_two_target_double_peak/artifacts/data/method_comparison_c1.json

Lazy Ring Flux 基线机制 · lazy_K2_equal4_paper_geometry_summary_cn [tabular metric]

切换曲线并微调平滑窗口，观察参数变化如何重排快通道与延迟通道贡献。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

N v [metric]

加载图表数据中…

来源: research/reports/ring_lazy_flux/artifacts/tables/lazy_K2_equal4_paper_geometry_summary_cn.tex

Lazy Ring Shortcut 图1修订 · luca_k2_fixed_shortcut_metrics [probability]

优先比较主峰与次峰的相对高度，并调节平滑窗口检验谷值是否稳定。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

beta q [probability]

加载图表数据中…

来源: research/reports/ring_lazy_jump_ext_rev2/artifacts/data/luca_k2_fixed_shortcut_metrics.csv

目的地扫描与谷值调控（N=100, K=6） · scan [probability]

优先比较主峰与次峰的相对高度，并调节平滑窗口检验谷值是否稳定。

交互数据面板

图表控制
窗口=1

steps mass, remaining [probability]

加载图表数据中…

来源: research/reports/ring_valley_dst/artifacts/data/bimodality_flux_scan/N100K2_n0_1_target_50_src_1/latest/scan.csv

证据链路

本章按统一叙事组织；底层报告仅作为可核对的证据节点保留。

展开证据节点索引
  • Grid2D 双峰基线 (当快通道与延迟绕行通道在同一判据下都具有可观权重时，首达分布出现稳健双峰。)
  • Grid2D 矩形域双峰 (长宽比与端点排布会改变直达/绕行通道权重平衡；稳健双峰只在特定矩形几何带中保持。)
  • Grid2D 全反射边界双峰 (部分反射案例保留了清晰的早/晚通道分离；另一些在几何瓶颈下退化为长尾单峰。)
  • Grid2D 双目标双峰 (当近目标直达通道与远目标延迟通道都占有显著质量时，会出现稳定双峰；其相界随耦合强度呈可预测移动。)
  • Lazy Ring Flux 基线机制 (自环分流且小 p 条件下可形成稳定双峰（最小 N=10 例）；equal4 或 shortcut 强度增大时，分布向单峰收敛。)
  • Lazy Ring Shortcut 图1修订 (三类敏感性分析下，机制解释在定性层面保持稳定，且不确定性区间未推翻主线中的相区判断。)
  • 目的地扫描与谷值调控（N=100, K=6） (dst 扫描给出了结构化的高对比区间：第二峰可被显著放大，且轨迹类别占比同步变化，确定性与 MC 结论一致。)

Claim 台账

method chapter-6-repro-validation-cmd-closure grid2d_bimodality

复现被实现为可执行契约：web 数据、术语表、章节、主干、agent 同步与校验在同一闭环流水线内执行。

展开证据链接
  • source_document scripts/reportctl.py

    reportctl 把 web-data/book-data/agent-sync/validate 串成统一命令入口。

  • source_document platform/tools/web/build_three_deliverables.py

    三交付流水线包含 publication 与 agent pack 同步构建。

result chapter-6-repro-validation-schema-gate grid2d_bimodality

schema 门禁已覆盖报告数据与 book 主干，避免版本迭代中出现隐性接口漂移。

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  • source_document platform/tools/web/validate_web_data.py

    校验器会检查 book manifest/chapters/backbone 以及跨文件一致性。

  • source_document platform/schemas/book_backbone_v1.schema.json

    book backbone 具备章节主干与幕结构的显式 schema 契约。

result chapter-6-repro-validation-ci-publish grid2d_bimodality

部署与审计检查已进入 CI，发布由机器可验证门禁控制，而非人工主观检查。

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  • source_document .github/workflows/site-pages.yml

    Pages 工作流负责静态站点构建与发布。

  • source_document .github/workflows/repo-audit.yml

    仓库审计工作流保留基础科研完整性检查。

finding chapter-6-repro-validation-agent-handoff grid2d_bimodality

agent 交接可追溯，因为 manifest、章节 jsonl、claim 图谱与翻译质检会连同溯源指针一起生成。

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  • source_document platform/tools/web/build_agent_sync.py

    agent sync 会导出 manifest、reports/events jsonl、book 文件、claim graph 与 guide。

  • dataset /data/v1/agent/manifest.json

    manifest 枚举了供下游 agent 消费的机器可读文件。

finding grid2d_rect_bimodality-c5 grid2d_rect_bimodality

双端点目标构型为快慢通道分离提供了可复现实验机制。

展开证据链接
  • source_document research/reports/grid2d_rect_bimodality/artifacts/tables/ot_anchor_selection.tex

    双端点目标构型为快慢通道分离提供了可复现实验机制。

  • section_summary research/reports/grid2d_rect_bimodality/artifacts/tables/ot_anchor_selection.tex

    Grid2D 体系：本节整理关键证据、图表说明与复现路径。

  • math_block research/reports/grid2d_rect_bimodality/artifacts/tables/ot_anchor_selection.tex

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

  • dataset /data/v1/reports/grid2d_rect_bimodality/series/ot_scan_bias2d.json

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

finding grid2d_reflecting_bimodality-c5 grid2d_reflecting_bimodality

孔道与轨道结构通过可达性重塑延迟通道，而非仅靠漂移强度变化。

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  • source_document research/reports/grid2d_reflecting_bimodality/manuscript/grid2d_reflecting_bimodality_cn.tex

    孔道与轨道结构通过可达性重塑延迟通道，而非仅靠漂移强度变化。

  • section_summary research/reports/grid2d_reflecting_bimodality/manuscript/grid2d_reflecting_bimodality_cn.tex

    全反射边界下仍可稳定形成双峰：正文保留八类代表构造 R1（几何绕行）、R7（半透膜孔道 + 绕行）、C3（主动运输轨道）、R6（door 阵列）、NB4（外边界“传送带”模板）、NB5（传送带 + 全局偏置）、S1/S2（无内部 barrier/door 的软通道双轨），均在全反射外边界下产生清晰双

  • section_summary research/reports/grid2d_reflecting_bimodality/manuscript/grid2d_reflecting_bimodality_cn.tex

    本节给出统一推导链条： 无缺陷 propagator -> 有缺陷 propagator -> FPT 生成函数 -> AW 反演。本文构造均可落在同一框架内。 矩阵形式与生成函数 设无吸收系统的转移矩阵为 A，约定 A v,u =，因此列和为 1，且 p t+1 =A p t

  • math_block research/reports/grid2d_reflecting_bimodality/manuscript/grid2d_reflecting_bimodality_cn.tex

    模型定义与坐标约定

  • dataset /data/v1/reports/grid2d_reflecting_bimodality/series/cases_reflecting_summary-probability.json

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

finding grid2d_two_target_double_peak-c4 grid2d_two_target_double_peak

相图明确给出稳定双峰区与向单峰退化的过渡区。

展开证据链接
  • source_document research/reports/grid2d_two_target_double_peak/artifacts/tables/case_mechanism.tex

    相图明确给出稳定双峰区与向单峰退化的过渡区。

  • section_summary research/reports/grid2d_two_target_double_peak/artifacts/tables/case_mechanism.tex

    Grid2D 体系：本节整理关键证据、图表说明与复现路径。

  • math_block research/reports/grid2d_two_target_double_peak/artifacts/tables/case_mechanism.tex

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

  • dataset /data/v1/reports/grid2d_two_target_double_peak/series/method_comparison_c1-probability.json

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

finding ring_lazy_flux-c4 ring_lazy_flux

在 selfloop 小 p 条件下，N=10 可复现双峰首达分布。

展开证据链接
  • source_document research/reports/ring_lazy_flux/artifacts/tables/lazy_K2_equal4_paper_geometry_summary_cn.tex

    在 selfloop 小 p 条件下，N=10 可复现双峰首达分布。

  • section_summary research/reports/ring_lazy_flux/artifacts/tables/lazy_K2_equal4_paper_geometry_summary_cn.tex

    Ring 体系：本节整理关键证据、图表说明与复现路径。

  • math_block research/reports/ring_lazy_flux/artifacts/tables/lazy_K2_equal4_paper_geometry_summary_cn.tex

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

  • dataset /data/v1/reports/ring_lazy_flux/series/lazy_k2_equal4_paper_geometry_summary_cn-binary.json

    该证据片段以英文记录，请结合路径在源文档核对。

章节总结

汇总命令级复现、审计门禁与全链路误差边界。

展开章节术语链接
  • AW 反演: 从生成函数到时域首达量的离散 Cauchy/FFT 反演过程。
  • beta 扫描: 对 shortcut 强度 β 的参数扫描，用于识别相位转折与分区边界。
  • 双峰判据: 区分真实双峰与噪声肩部的可操作判据。
  • Claim 台账: 将陈述映射到证据路径与跨报告链接的结构化台账。
  • equal4 基线: 用于比较 shortcut 影响的四向等概率基线。
  • 首达时间（FPT）: 轨迹首次到达吸收目标所需的随机时间。
  • 风险率（hazard）: 在已存活到 t 的条件下，于 t 步发生首达的条件概率。
  • renormalize 机制: 注入 shortcut 后，对基准转移权重重标以保持归一化约束。
  • selfloop 机制: shortcut 概率质量从停留概率中分配，不重标其余移动概率。
  • 生存函数: 到步长 t 为止尚未首达的概率。
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