davideandClaude Sonnet 5.5
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- sigma stimata solo con >= 8 campioni (altrimenti null); risultati.json senza NaN - adeguatezza = scala robusta dei residui (scala_residui_vs_rumore_max) - scarta_dopo_salto_n = 0, n_min_punti_parametri_fissi per i raffreddamenti a parametri fissi - salto del riscaldamento stimato dai modelli adiacenti, con ripiego sulla misura corretta Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
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# config.toml — UNICA fonte dei valori di fitseg. Suffissi: _s secondi, _c gradi C, _rel frazione.
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# Nessun default nel codice: chiave mancante = errore (exit 3).
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[dati]
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colonna_tempo = "t_ms"
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unita_tempo = "ms" # "ms" | "s"
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serie = ["T_C", "dT_C"] # colonne da approssimare
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separatore = ","
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[domini] # riconoscimento di riposo / riscaldamento (salita rapida) / raffreddamento (decadimento)
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serie_riferimento = "T_C" # serie su cui si cercano i gradini di riscaldamento
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soglia_gradino_c = 20.0 # salita complessiva (somma dei campioni consecutivi in salita) che segna un gradino di riscaldamento
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soglia_bordo_sigma = 6.0 # un campione è "in salita" se il salto verso il successivo supera soglia × sigma robusta dei salti
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distanza_min_salti_campioni = 3 # campioni in salita più vicini di così (in indici) appartengono alla stessa salita
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n_min_punti = 6 # campioni minimi per fittare un dominio con parametri liberi (sotto: "indeterminato")
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n_min_punti_parametri_fissi = 4 # campioni minimi quando c e tau sono fissi e si stima solo A (raffreddamenti intermedi corti)
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scarta_dopo_salto_n = 0 # campioni esclusi all'inizio di ogni raffreddamento (0: la salita è già nel dominio di riscaldamento)
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[fit]
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raffreddamento_intermedio_fissa_da_finale = ["c", "tau"] # i raffreddamenti tra due gradini (corti) fissano questi parametri a quelli del raffreddamento finale ([] = liberi)
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perdita = "soft_l1" # "linear" | "soft_l1" | "huber" (robusta agli outlier)
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scala_perdita_sigma = 3.0 # scala della perdita robusta, in unità di sigma rumore
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tau_min_rel = 0.05 # limite inferiore di tau, come frazione della durata del dominio
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tau_max_rel = 50.0 # limite superiore di tau, come frazione della durata del dominio
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n_griglia_tau = 40 # punti della griglia log-spaziata su tau (proiezione delle variabili)
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soglia_condizione = 1.0e8 # numero di condizione (jacobiano normalizzato) oltre cui i parametri sono "non identificabili"
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correggi_autocorrelazione = true # allarga gli intervalli di confidenza se ACF1 dei residui > soglia_acf
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soglia_acf = 0.3
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soglia_delta_aicc = 2.0 # entro questa differenza vince il modello con meno parametri
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scala_residui_vs_rumore_max = 1.5 # scala robusta dei residui (1.4826·MAD) <= valore × sigma rumore => modello adeguato
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[fit.modelli_per_tipo] # modelli provati per tipo di dominio; il riscaldamento (2-3 campioni) non si fitta: è descritto come salto
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riposo = ["costante", "lineare", "esp_decad"]
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raffreddamento = ["esp_decad"]
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[output]
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cartella_output = "output" # i file di ogni analisi vanno in output/<nome csv>/
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