50-参数注册卡 Template v1.0 | 第5章 来源、血缘与追踪

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第5章 来源、血缘与追踪

I. 目的与范围（Purpose & Scope）

• 给出参数来源（Source）、**血缘（Lineage）与追踪（Traceability）**的统一口径，覆盖来源类型、测量/计算/配置流程、仪器与作业标识、有效期与新鲜度策略、审计轨迹与可回滚性。
• 涉及路径量（到达时/相位）时，正文显式 gamma(ell) 与测度 d ell，并在卡片数据侧记录 delta_form ∈ {general, factored}；发布要求 p_dim = 1.0。

II. 来源类型与最小字段（Source Types & Minimal Fields）

• measured（测量）：直接测得的参数值。
  最小字段：instrument、method、calib_run_id、operator、site。
• derived（计算/派生）：由上游参数经模型/控制式计算而得。
  最小字段：inputs[]、derive_expr、software/version、commit_hash、runtime_env。
• configured（配置）：经基线/策略设定的固定或枚举值。
  最小字段：policy_ref、baseline_id、rationale、approver。

统一字段键：lineage{ source_type, method, instrument, calib_run_id, operator, site, inputs[], derive_expr, software, version, commit_hash, runtime_env, policy_ref, baseline_id, rationale, approver }

III. 血缘图与依赖（Lineage Graph & Dependencies）

• 依赖声明：在 constraints.depends_on[] 中列出上游参数的 param_id，并通过 see[] 锚点定位。
• 派生关系：在 constraints.derived 中以括号化的控制式给出（示例：τ_sys = τ_base + α_T·ΔT），保证经 I70-dim_check 通过。
• 分层血缘：测量→校准→派生→配置，按层回溯；跨卡跨卷须记录上游版本与 checksum。
• 图结构导出：lineage_graph.json 以邻接表/边列表形式记录节点与边（含时间戳与版本）。

IV. 新鲜度与有效期（Freshness & Validity）

• 字段：freshness{ valid_from, valid_to, policy{ tau_calib_s_max, clock_state } }。
• 策略：|ts_now − calib.timestamp| ≤ tau_calib_s_max 且 clock_state="locked" 视为新鲜；否则进入限制模式或触发再标定。
• 滚动更新：到期前须生成下一版本卡片并在注册表中无缝切换，保留旧版本用于回溯。

V. 审计轨迹与可回滚（Audit Trail & Rollback）

• 审计文件：audit.jsonl 逐事件记录生成时间、操作者、输入哈希 input_hashes[]、软件/版本、随机种子 seed、变更说明。
• 锁版本：使用 I27-lock_version(param_id, semver) 生成不可变标签；回滚需在审计中登记“回滚自/至”关系。
• 指纹与签名：所有导出物含 checksum（sha256）与可选签名 SIGNATURE.asc，在 report_manifest.yaml 中列出。

VI. 合规模块（Compliance）

• G4｜量纲闭合：constraints.derived 通过 I70-dim_check，随附 check_dim_report.json，p_dim=1.0。
• G5｜新鲜度：valid_to 未过期，clock_state="locked"；超期触发再标定。
• G2｜引用合规：see[]/references[] 采用“卷名+版本+锚点（P/S/M/I）”，锚点直指率 ≥ 90%，无外链/别名。
• G8｜唯一性：param_id 唯一，注册表 checksum 不重复；血缘图中不得存在环。

VII. 路径量附加要求（Path-Specific Requirements）

• 在 path{ gamma, measure, delta_form } 中给出显式路径与测度，并与 domain.shape 一致；
• 对 n_eff(ell) 等路径函数，记录拟合/采样方法与相关核参数（参见误差预算卡 Ch.5）；
• 在血缘图中标注相干窗（T_coh/L_coh/B_coh）与使用的参考窗对齐信息。

VIII. 规范示例（Normative Examples）

# A) measured：系统延时 τ_sys

version: "1.0.1"

param_id: "CAL-01-τ_sys"

name: "system_delay"

symbol: "τ_sys"

domain: { type: "real", unit: "s", range: [0, 1e-3], default: 1.0e-6, precision: "float64" }

lineage:

source_type: "measured"

method: "loopback"

instrument: "DPO-7k"

calib_run_id: "CAL2025-09-24-01"

operator: "tech-ops"

site: "lab-A"

freshness:

valid_from: "2025-09-24T00:00:00Z"

valid_to: "2025-10-24T00:00:00Z"

policy: { tau_calib_s_max: 86400, clock_state: "locked" }

uncertainty: { type: "A", estimate: 2.0e-8, distribution: "normal", coverage: { k: 2 } }

constraints: { depends_on: ["ENV-02-ΔT"], derived: "" }

cov_group: "timing"

status: "stable"

see: ["Metrology.Sync v1.0:PPS","EFT.WP.Core.Metrology v1.0:check_dim"]

# B) derived：有效折射率剖面 n_eff(ell)

version: "1.0.0"

param_id: "PHY-03-n_eff_profile"

name: "effective_index_profile"

symbol: "n_eff(ell)"

domain: { type: "array", unit: "1", shape: ["N"], range: [0.8, 2.5], precision: "float64" }

lineage:

source_type: "derived"

method: "kernel_fit"

inputs: ["RAW-01-phase_trace","REF-01-λ_ref"]

derive_expr: "n_eff(ell) = g(Phi(ell), λ_ref)"

software: "idxfit"

version: "2.4.1"

commit_hash: "8f2c7d1"

runtime_env: "cuda12.2-py3.11"

freshness:

valid_from: "2025-09-24T00:00:00Z"

valid_to: "2026-09-24T00:00:00Z"

policy: { tau_calib_s_max: 86400, clock_state: "locked" }

uncertainty: { type: "A/B", estimate: 3.0e-3, distribution: "gaussian", coverage: { k: 2 } }

path:

gamma: "gamma(ell)"

measure: "d ell"

delta_form: "general"

constraints:

depends_on: ["ENV-01-α_T","ENV-02-ΔT"]

derived: ""

cov_group: "medium"

status: "stable"

see: ["EFT.WP.Core.Equations v1.1:S20-1","EFT.WP.Core.Metrology v1.0:check_dim"]

# C) configured：Huber 损失 δ

version: "1.0.0"

param_id: "ALG-05-huber_delta"

name: "huber_delta"

symbol: "δ_huber"

domain: { type: "real", unit: "1", range: [0.1, 5.0], default: 1.345, precision: "float64" }

lineage:

source_type: "configured"

policy_ref: "ROBUST-BASE-2025"

baseline_id: "bench-2025Q3"

rationale: "robust residual control"

approver: "ml-lead"

freshness:

valid_from: "2025-01-01T00:00:00Z"

valid_to: "9999-12-31T23:59:59Z"

policy: { tau_calib_s_max: 86400, clock_state: "locked" }

uncertainty: { type: "B", estimate: 0.0, distribution: "degenerate", coverage: { k: 2 } }

cov_group: "algo"

status: "stable"

see: ["ErrorBudget.Template v1.0:Ch.6","PTN.Template v1.0:Ch.7"]

IX. 机读与图谱（Machine-Readable & Graph）
A. lineage_graph.json（边列表）

{

"nodes": [

{"id":"CAL-01-τ_sys","version":"1.0.1"},

{"id":"ENV-02-ΔT","version":"1.0.0"},

{"id":"PHY-03-n_eff_profile","version":"1.0.0"}

],

"edges": [

{"from":"ENV-02-ΔT","to":"CAL-01-τ_sys","type":"depends_on"},

{"from":"RAW-01-phase_trace","to":"PHY-03-n_eff_profile","type":"input"},

{"from":"REF-01-λ_ref","to":"PHY-03-n_eff_profile","type":"input"}

],

"meta": {"generated_at":"2025-09-24T16:00:00Z","checksum":"sha256:..."}

}

B. report_manifest.yaml（含审计与哈希）

version: "1.0.0"

bundle:

cards: ["param_card.yaml"]

graphs: ["lineage_graph.json"]

reports: ["check_dim_report.json","audit.jsonl"]

metadata:

dataset_id: "ptn-demo"

method_version: "2.0.0"

checksum: "sha256:..."

see:

- "EFT.WP.Core.Equations v1.1:S20-1"

- "EFT.WP.Core.Metrology v1.0:check_dim"

X. 交叉引用（Cross-References）

• 控制式与路径：见第3章与 EFT.WP.Core.Equations v1.1；
• 单位与量纲：见第4章与 EFT.WP.Core.Metrology v1.0；
• 不确定度与协方差：见误差预算卡第5/8/9章；
• 数据契约与发布：见 EFT.WP.Core.DataSpec v1.0:TARR 与 PTN Template 第5/11章。

XI. 执行勾选清单（Checklist）

• lineage.source_type ∈ {measured, derived, configured} 且最小字段齐备。
• constraints.depends_on[] 与 derived 已声明并通过 I70-dim_check；check_dim_report.json 随附。
• freshness.valid_from/valid_to 与 policy{tau_calib_s_max, clock_state} 合规；不过期。
• audit.jsonl 记录了生成与变更；I27-lock_version 已设置回滚点；checksum 与签名就绪。
• 路径量显式 gamma(ell)、d ell，delta_form 已记录；相干窗与参考窗对齐信息完备。
• see[]/references[]/version 合规且锚点直指率 ≥ 90%，注册表无环且唯一性通过。