目录 / 文档-技术白皮书 / 53-模型卡 Template v1.0
I. 目标与范围(Purpose & Scope)
- 规范**模型级误差预算(Error Budget)与不确定度(Uncertainty, UQ)**的建模、估计、合成与发布口径,覆盖 Δ 法/MC/自举、覆盖区间统一、协方差块构造与门阈映射,使模型输出的可信度可量化、可审计、可复现。
- 凡涉及路径量(到达时/相位),正文显式路径 gamma(ell) 与测度 d ell,数据侧记录 delta_form ∈ {general, factored};全程采用括号化统一口径,发布要求 p_dim = 1.0。
II. 前置条件与依赖(Prerequisites & Inputs)
- 数据与切分:对齐《数据集卡》Ch.4/Ch.6/Ch.7/Ch.8 的 schema/splits/QC/UQ;过期样本隔离。
- 参数与计量:对齐《参数注册卡》之 freshness.policy 与 cov_group;
- 误差预算卡口径:覆盖模式三选一且全文一致(k/alpha/quantile),协方差 Σ 正定、核与参数与《误差预算卡》Ch.5/Ch.6/Ch.8 一致。
- 路径一致:len(gamma_ell)=len(d_ell)=len(n_eff)≥2,Δell ≤ ( c_ref / f_s ) / max(n_eff);相位评估前在参考窗对齐。
- 引用与版本:一律“卷名 + 版本 + 锚点(P/S/M/I)”,锚点直指率 ≥ 90%。
III. 方法与适用域(Methods & Applicability)
- Δ 法(线性一阶):对 y=f(x),u^2(y) ≈ J · Σ · Jᵀ,其中 J=∂f/∂x|_{x̂};适用于近线性与近高斯残差,提供 J 的来源(自动/解析)。
- Monte Carlo(MC):x ~ P(x; Σ) 采样,y_b=f(x_b),B ≥ 10^4;报告均值/标准差/分位带与收敛诊断(方差–样本数曲线)。
- 自举(Bootstrap):成对/分层/残差自举,保持 {batch/device/region} 分层;重尾场景给出稳健分位。
- 稳健代理:存在异常/异方差时,以 Huber/分位回归给出二阶等价量,供 Δ 法近似。
- 选择与切换:优先 Δ 法;当线性化残差不合格或非线性显著时切换到 MC/自举,并在报告中对比两者差异。
IV. 覆盖口径与区间(Coverage & Intervals)
- 覆盖模式:三选一并全文一致:
- k 覆盖(扩展不确定度):U = k·u_c;
- alpha 显著性(置信区间/t);
- quantile[p_lo,p_hi] 分位带(P2.5–P97.5)。
- 发布规则:对关键指标同时给点估计与区间;图表以误差棒或带状显示,并注明覆盖模式与参数。
- 自由度与小样本:Δ 法可用 Welch–Satterthwaite 估计自由度;小样本使用 t_{ν,1−α/2}。
V. 协方差建模(Covariance Modeling)
- 组内相关:同一 cov_group 采用块结构或核模型(exp(−|Δx|/L_c)、AR(1)、Matérn、常数相关 ρ)。
- 跨组相关:默认独立;如存在耦合(如温度系数与折射率),显式登记交叉协方差并与误差预算卡一致。
- 数值稳定:保证 Σ 正定;必要时加抖动 Σ ← Σ + εI(ε 为目标方差的 1e−6~1e−3)。
- 形状与单位:Σ 的单位与目标量一致,发布前通过单位/量纲校核。
VI. 路径量统一口径(Normative Path Forms)
- 到达时(两种等价):
T_arr = ( 1 / c_ref ) * ( ∫ n_eff d ell )
T_arr = ( ∫ ( n_eff / c_ref ) d ell ) - 相位累计:
Phi = ( 2π / λ_ref ) * ( ∫ n_eff d ell )
正文显式 gamma(ell) 与 d ell;数据侧记录 delta_form;路径数组 len(gamma_ell)=len(d_ell)=len(n_eff)≥2。
VII. 误差预算分解与合成(Budget Decomposition & Composition)
- 分解:按来源拆解方差份额(数据噪声、参数不确定度、数值误差、模型失配等),输出贡献表与占比。
- 合成:不相关项按平方和;相关项包含交叉项或以 Σ 合成;给出灵敏度排名(|∂y/∂x_i|)。
- 门阈对照:
- |ΔT_arr| + U(T_arr) ≤ τ_T 判阳性;
- LB(r_phi) ≥ r_phi_min;
- P95(ε_flux) ≤ ε_flux_guard;
不满足时进入降级或 [Restricted]。
VIII. 质量门映射(Gate Mapping)
- G1 Schema 完整:UQ 字段与契约一致;
- G2 引用合规:锚点直指率 ≥ 90%;
- G3 路径规范:gamma/measure/delta_form 齐备;
- G4 量纲闭合:I70-dim_check 通过,p_dim = 1.0;
- G6 覆盖一致:k/alpha/quantile 全卷一致;
- G7 协方差一致:Σ 正定且与误差预算卡一致;
- G8 唯一性与无环:产物具 checksum,lineage 无环。
- 任一核心门失败触发 S1–S5,阻断发布或标注 [Restricted]。
IX. 机读制品(Machine-Readable Artifacts)
A. model_uq.yaml
version: "1.0.0"
targets: ["T_arr","Phi","epsilon_flux","r_phi","Q_res"]
methods:
T_arr: { type: "delta", jacobian: "auto", cov_group: "medium" }
Phi: { type: "mc", draws: 10000, coverage: { quantile: [0.025,0.975] } }
coverage: { mode: "k", k: 2 } # k|alpha|quantile
covariance:
medium: { kernel: "exp", params: { sigma2: 9.0e-6, L_c_m: 25.0 } }
reports: ["uq_summary.json","cov_blocks.json"]
B. uq_summary.json(示例)
{
"T_arr": { "point": 1.23e-8, "U_k2": 1.5e-9 },
"Phi": { "median": 0.035, "q025": 0.028, "q975": 0.043 },
"r_phi": { "value": 0.72, "lb95": 0.61, "ub95": 0.80 },
"epsilon_flux": { "p95": 0.011 },
"Q_res": 0.13
}
C. 贡献表 budget_breakdown.csv(表头)
source,variance_share,u_or_sigma,notes
data_noise,0.41,7.8e-10,"val split"
param_freshness,0.22,4.1e-10,"tau_calib margin"
model_mismatch,0.27,5.0e-10,"nonlinear residual"
numerical,0.10,2.1e-10,"solver tol"
X. 反例与修正(Anti-Patterns & Fixes)
- 反例:仅报均值不报区间 → 修正:补充 U=k·u_c 或分位带,并给出收敛诊断。
- 反例:T_arr = ∫ n_eff / c_ref d ell(缺括号) → 修正:括号化为统一口径。
- 反例:Σ 非 PD 或与误差预算卡不一致 → 修正:调整核/参数或切稳健代理,并对齐配置。
- 反例:覆盖模式在模型/数据/误差卷不一致 → 修正:统一模式并在清单与图注声明。
XI. 交叉引用(Cross-References)
- 《数据集卡》:Ch.7(QC Gates)、Ch.8(UQ & Cov)、Ch.11(Bench/Score)。
- 《误差预算卡》:Ch.5/Ch.6/Ch.8/Ch.9(协方差、传播、区间与门阈)。
- 《管线卡》:Ch.10(UQ Coupling)。
- 《参数注册卡》:Ch.8(参数级不确定度与协方差)。
XII. 执行勾选清单(Checklist)
- model_uq.yaml / uq_summary.json / budget_breakdown.csv 已生成且与误差预算卡一致。
- 覆盖模式统一(k/alpha/quantile),Σ 正定并记录核与参数;J 的来源清晰。
- 路径量显式 gamma/measure/delta_form;I70-dim_check 通过,p_dim = 1.0。
- 与门阈(τ_T / r_phi_min / ε_flux_guard)对照判定完毕;不满足项按 [Restricted] 处置。
- /validate 通过 G1–G8;引用锚点直指率 ≥ 90%,发布制品含校验和与签名。
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首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
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