EquationMiner/README.md

# fitseg

Legge un CSV `t_ms,T_C,dT_C` (temperatura di un sensore IR che si scalda a gradini e si raffredda), lo divide in **domini** (riposo, riscaldamento, raffreddamento) e
trova per ognuno l'equazione che lo approssima meglio. Produce, per ogni CSV, i grafici della suddivisione, la sovrapposizione dei dati grezzi con le equazioni trovate
e un report in Markdown con formule in LaTeX.

## Documentazione

Tutto è spiegato in **[docs/](docs/README.md)**: assunzioni, algoritmi, moduli, configurazione, output, test, limiti.

| Se vuoi… | Vai a |
|---|---|
| capire cosa fa e vedere un esempio | [docs/panoramica.md](docs/panoramica.md) |
| installare e lanciare i comandi | [docs/uso.md](docs/uso.md) |
| sapere cosa si assume e quando non vale | [docs/assunzioni.md](docs/assunzioni.md) |
| capire come si ottengono le equazioni | [docs/algoritmi.md](docs/algoritmi.md) |
| orientarti nel codice | [docs/moduli.md](docs/moduli.md) |
| cambiare un valore (`config.toml`) | [docs/configurazione.md](docs/configurazione.md) |
| leggere i file e i grafici prodotti | [docs/output.md](docs/output.md) |
| eseguire i test | [docs/test.md](docs/test.md) |
| conoscere i limiti | [docs/limiti.md](docs/limiti.md) |

## Avvio rapido

```bash
uv venv .venv && uv pip install -e ".[dev]"     # installazione: docs/uso.md §1
.venv/bin/fitseg domini input/gen_7.csv         # passo 1: come verrebbero suddivisi i dati
.venv/bin/fitseg analizza input/gen_7.csv       # tutti i passi → output/gen_7/{01_domini,02_sovrapposizione,03_report}
.venv/bin/pytest                                # test: docs/test.md
```
`./pulisci.sh` pulisce i dati: svuota `output/` e cancella `input/*.csv`, con conferma ([docs/uso.md](docs/uso.md) §6).
I CSV da analizzare vanno in `input/` (dati di prova: `../gen_data genera.py --seed 7`, vedi [docs/uso.md](docs/uso.md) §2). Il report è `output/<csv>/03_report/report.md`.