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# Limiti noti ed estensioni
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## Limiti noti
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| Limite | Perché | Effetto | Dove |
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| **Residui autocorrelati nei raffreddamenti** ($\rho_1 \approx 0.5$–$0.7$, $\mathrm{RMSE}$ 1.5–3 volte $\sigma$) | scarti casuali (±4 °C) e deriva lenta non sono nel modello (A14) | i parametri sono buoni ($\tau$ entro pochi % dal valore nominale), ma gli intervalli di confidenza sono troppo stretti nonostante la correzione AR(1) (A17) e i domini risultano «non adeguati» | [assunzioni.md](assunzioni.md) A14, A17 |
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| **Il $\sigma$ stimato ignora la parte lenta del rumore** | la derivata seconda elimina la deriva (A13) | $\sigma$ sottostimata → «non adeguato» più frequente | A13 |
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| **Il riscaldamento non è fittato** | 2–3 campioni, meno dei parametri utili (A23) | si riporta solo il salto $\Delta$, che sottostima l'ampiezza reale del gradino perché parte della salita cade sul campione precedente | [algoritmi.md](algoritmi.md) §7 |
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| **Incertezze condizionate nei raffreddamenti intermedi** | $c$ e $\tau$ sono fissi, la loro incertezza non si propaga (A18) | gli intervalli di $A$ sono troppo stretti | A18 |
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| **Nessun vincolo di continuità** | ogni dominio è indipendente (A11) | gli intermedi non sono vincolati a combaciare col gradino | A11 |
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| **Un solo esponenziale per raffreddamento** | modello `esp_decad` (A7) | un raffreddamento con due processi (conduzione e convezione) non è descritto bene | A7 |
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| **Gradini cercati su una sola serie** | `serie_riferimento` (A4) | serie con gradini diversi richiedono due analisi | A4 |
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| **Soglia dei gradini fissa** | `soglia_gradino_c` in config (A5) | va adattata a gradini più piccoli o scarti più grandi | [configurazione.md](configurazione.md) |
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| **Provato su pochi dati** | 3 seed di `gen_data` con la configurazione d'esempio | nessuna validazione su dati reali o su rumore molto diverso | [test.md](test.md) |
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## Estensioni possibili (non presenti)
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| Estensione | Cosa servirebbe |
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| Modello a due esponenziali per il raffreddamento | voce in `modelli.MODELLI` con 5 parametri, partenza su griglia a due $\tau$, ordinamento $\tau_1 < \tau_2$, nome nelle liste di `modelli_per_tipo` ([moduli.md](moduli.md)) |
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| Modelli di transizione liscia (logistica) o polinomi superiori | stessa procedura; limitare il centro della logistica al dominio per evitare che degeneri in esponenziale |
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| Fit congiunto con continuità tra domini | un unico problema ai minimi quadrati con penalità sul salto residuo ai confini |
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| Fit del riscaldamento | richiede più campioni (sensore più lento o campionamento più fitto) |
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| Scelta dei modelli guidata da un agente (Claude Code) | era nel progetto iniziale e **è stata tolta**: la regola automatica ([algoritmi.md](algoritmi.md) §6) basta per questi dati |
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| Rumore colorato nel fit (minimi quadrati generalizzati) | modello AR(1) dei residui per correggere intervalli e pesi invece del solo fattore $\sqrt{(1+\rho_1)/(1-\rho_1)}$ |
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## Scelte progettuali già fatte
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| Scelta | Alternativa scartata | Motivo |
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| Domini dai gradini di `T_C` | PELT + fusione per BIC | i regimi qui sono determinati dai gradini; PELT con costo quadratico spezzerebbe gli esponenziali lisci |
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| Riscaldamento non fittato, descritto come salto | fit su 2–3 punti | parametri non identificabili |
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| $c$ e $\tau$ fissati negli intermedi | $\tau$ libero ovunque | $\tau$ non identificabile con 12–25 campioni e scarti casuali |
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| Partenza per griglia su $\tau$ (proiezione delle variabili) | partenze casuali | deterministico e più robusto per $\tau$ |
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| Perdita robusta `soft_l1` | minimi quadrati | gli scarti casuali sono outlier |
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| Output per CSV in sottocartelle numerate | cartella piatta | ogni passo è ispezionabile separatamente |
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| Un modulo per responsabilità, CLI a due comandi | script per fase, pacchetti `motore/` e `uscita/` | meno codice, nessuna duplicazione |
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