docs(hex8): describe reviewed dynamic refinement controls

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KOKO\Mimi
2026-10-09 05:22:32 +09:00
parent 04bd660fb1
commit 6ede950c9a
@@ -40,6 +40,36 @@ h²·da/L, h²·dA/L를 모두 확인한다. Residual/correction limit1e-10, upd
max iteration100이 default다. Update scale은 동일 단위의 uncancelled formula term 합이며 scale0은 max iteration100이 default다. Update scale은 동일 단위의 uncancelled formula term 합이며 scale0은
exact-zero다. 빈 free vector는 vacuous convergence이며 required prescribed/recovery validation은 유지한다. exact-zero다. 빈 free vector는 vacuous convergence이며 required prescribed/recovery validation은 유지한다.
### 표현 가능한 변위에서의 내부 정제
검토된 별도 동적 구현 `b394ae7`은 위 판정을 유지하며 다음 정제를 사용한다.
관련75개 검사와 독립 코드 검토는 통과했으나 원본 수렴 검증은 아직 진행 중이다.
실제 실패와 정체 증거는 [lessons](lessons.md)에 기록한다.
물리 잔차가 통과한 좌표에서 sub-ULP 갱신 소실이 발생하면, 물리 잔차와 각 좌표의
fresh correction4개가 모두 통과한 좌표를 hold한다. 다음 반복부터 원래 effective tangent의
나머지 principal block을 푼다.
Holding은 새 BC나 equation 제거가 아니다. 다음 반복에서 해당 성분이 원래 물리 기준을
실패하면 즉시 다시 solve에 포함한다. 최종 판정은 항상 모든 원래 free 성분을 사용한다.
정체는 잔차 최대 점수의 증가가 아니라 전체 반복 상태의 정확한 재현으로 판별한다.
진입 tuple은 전체3N 변위·reactivation 전 holding mask·incoming correction4개다.
Physical FAIL 및 유한 correction PASS 진입만 저장하고, 실제 다음 Newton의 전체 변위·
freeze 후 mask·fresh correction4개와 모두 정확히 비교한다. 고정 증분의 M·하중·이전
accepted state·predictor 및 결정적인 fresh solve/탄성 local recovery가 전제다.
History는 증분 시작과 실제 ULP 이동 후 초기화한다. Rejected trial에서는 초기화하지 않는다.
Prospective physical PASS이면 정상 Newton을 유지하며 별도 history cap이나 threshold는 없다.
재현이 확인된 경우에만 각 free 좌표의 양·음 방향 한 ULP 이웃을 예측한다.
물리 관성력 변화는 `M*delta_u/((1+alpha)*beta*h^2)`, 내력 변화는 `Kt*delta_u`로
분리하여 모든 free 성분의 예측 Si를 계산한다. 유한하며 원래 최대 점수를 줄이는 이웃을
점수·source DOF 순서로 검사하고 방향 tie는 음 방향을 먼저 둔다. 예측 성공은 수용이 아니다.
각 trial은 같은 원래 candidate에서 실제 rates·형상·내력·모든 원래 Si·update·weighted
identity를 재계산한다. 앞의 trial이 개선하지 못해도 이후 후보를 검사하며 evaluator 실패는
그대로 실패다. 실제 전체 최대 점수의 엄격 감소를 확인한 이동만 local candidate에 반영한다.
이동량의 correction4개를 기록하고 다음 정상 반복에서 모든 원래 최종 조건을 다시 검사한다.
원래100회 제한을 유지하며 별도 residual floor·clamp·projection을 두지 않는다.
## Eigen 검증과 분류 ## Eigen 검증과 분류
Vector norm은 Euclidean, matrix norm은 Frobenius로 original free pencil을 평가한다. Vector norm은 Euclidean, matrix norm은 Frobenius로 original free pencil을 평가한다.