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EquationMiner/CLAUDE.md
T
davideandClaude Sonnet 5.5 da0964be4d Output organizzato per analisi: cartella input/, output/<csv>/ con domini, sovrapposizione e report
- dati/ rinominata input/ (CSV ignorati, cartella tracciata con .gitkeep)
- lavoro/ sostituita da output/<nome csv>/{01_domini,02_sovrapposizione,03_report}
- report.md con indice, tabella equazioni e immagini incorporate
- sovrapposizione complessiva dati-equazioni per serie

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-29 10:18:12 +01:00

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# CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
`fitseg` legge un CSV `t_ms,T_C,dT_C` (temperatura di un sensore IR), lo divide in **domini** (riposo / riscaldamento = gradini / raffreddamento) e trova per ogni (dominio, serie) l'equazione che meglio lo approssima. Documentazione, commenti e messaggi sono in italiano: mantieni la lingua.
Fonti di verità (non duplicarne il contenuto): [docs/SPEC.md](docs/SPEC.md) (algoritmi, limiti), [README.md](README.md) (uso, test), [config.toml](config.toml) (unica fonte dei valori: nessun default nel codice, ogni chiave nuova va in `CHIAVI` di [src/fitseg/config.py](src/fitseg/config.py) e in SPEC).
## Comandi
```bash
uv venv .venv && uv pip install -e ".[dev]"
.venv/bin/fitseg domini input/gen_1.csv # passo 1: output/gen_1/01_domini/ (domini.png, domini.toml), nessun fit
.venv/bin/fitseg analizza input/gen_1.csv [--domini output/gen_1/01_domini/domini.toml] # tutti i passi → output/gen_1/{01_domini,02_sovrapposizione,03_report}
.venv/bin/pytest # tutti; singolo: -k raffreddamento o tests/test_fit.py
.venv/bin/ruff check src tests
```
`--config`/`--output` vanno **prima** del sottocomando. `input/` contiene i CSV da analizzare; `output/` e `input/*.csv` sono ignorati da git. Ogni analisi scrive in `output/<nome csv>/` (`01_domini`, `02_sovrapposizione`, `03_report`, vedi `uscita.PASSI`).
## Architettura (`src/fitseg/`, un modulo per responsabilità)
`cli.py` (due sottocomandi, unico punto d'ingresso) → `config.py`, `dati.py` (lettura) → `domini.py` (gradini ⇒ domini, I/O di `domini.toml`) → `analisi.py` (ordina i domini, sceglie il modello) → `fit.py` (`adatta`) con `modelli.py` (registro `MODELLI`) → `uscita.py` (cartelle dei passi, grafici, report; il report incorpora le immagini con percorsi relativi `../01_domini/…`, quindi i nomi dei file/cartelle vanno cambiati in modo coerente).
- I domini derivano **solo dai gradini positivi** di `serie_riferimento` (`diff > soglia_gradino_c`), con arretramento ai campioni di transizione; `domini.toml` è modificabile e deve essere contiguo.
- `analisi.analizza_domini`: i domini di raffreddamento si fittano **per primi**; i loro `c`/`tau` sono fissati nei domini di riscaldamento (`riscaldamento_fissa_da_raffreddamento`, `adatta(..., fissi=)`). I modelli provati dipendono dal tipo (`[fit.modelli_per_tipo]`: riscaldamento e raffreddamento solo `esp_decad`).
- `fit.adatta`: `least_squares` con perdita robusta; l'esponenziale parte da una griglia su τ. "Non identificabile" = condizione > soglia **o** IC 95 % > |valore| per un parametro diverso da `a`/`c`. σ del rumore **per dominio** da `MAD(d²y)`; tempo traslato a `t' = t − t0`.
- Nuovo modello = voce in `modelli.py` + riga in SPEC §3 + nome in `[fit.modelli_per_tipo]`. Non ci sono partenze casuali: il programma è deterministico.
## Test
Unitari su un segnale sintetico generato in [tests/conftest.py](tests/conftest.py) (τ = 16 s, 3 gradini, nessun disturbo a salto): non servono i CSV. Integrazione su `input/gen_{1,2,3}.csv` (prodotti da `../gen_data`: `.venv/bin/python genera.py config.toml --seed N -o ...`) e sulla CLI: saltati se i CSV mancano. Verità di `gen_data`: τ = 1/k = 15.9 s (k perturbato del 2 % per seed), 3 gradini a ≈15.7/17.8/21.7 s, ambiente ≈ 23 °C, scarti casuali ≤ 4 °C che rendono i residui autocorrelati (limite noto, non un bug).
## Gotcha
- `scarta_dopo_salto_n` deve coprire i campioni di transizione del sensore (τ_sensore 0.07 s, dt 0.15 s ⇒ ≥ 2–3 campioni); se troppo basso 1–2 punti a ~100 °C sporcano la fine del dominio.
- Domini di riscaldamento di 14–26 campioni: con gli scarti casuali τ non è identificabile da solo (su dati puliti sì), quindi è fisso al valore del raffreddamento; gli IC di `A` sono condizionati. Senza un raffreddamento valido il riscaldamento torna al fit libero e può risultare indeterminato.
- Cambiando la config di `gen_data` (gradini, rumore) ricontrolla `soglia_gradino_c` e i test di integrazione.
- Exit code: 0 ok · 2 uso · 3 config · 4 CSV · 6 domini non validi.