# 实验矩阵表：{{项目/课题名称}}

每行一个实验条目。状态取值：`未开始 / 进行中 / 已完成 / 阻塞 / 放弃`。
完成判定 = 用什么结果回答对应假设（达到则记为支持/不支持该假设）。

| 实验ID | 对应假设 | 数据集(db04) | baseline(db03) | 指标 | 随机种子(≥3~5) | 状态 | 完成判定 |
|--------|----------|--------------|----------------|------|----------------|------|----------|
| EXP-01 | H1 | {{数据集}} | {{baseline}} | {{指标}} | {{0,1,2,3,4}} | 未开始 | {{主指标 > baseline 且 p<0.05}} |
| EXP-02 | H1 | {{数据集}} | {{baseline}} | {{指标}} | {{种子列表}} | 未开始 | {{判定门槛}} |
| EXP-03 | H2 | {{数据集}} | {{baseline}} | {{指标}} | {{种子列表}} | 未开始 | {{判定门槛}} |
| ABL-01 | H2 | {{数据集}} | {{移除组件X}} | {{指标}} | {{种子列表}} | 未开始 | {{掉点幅度证明组件贡献}} |
| SEN-01 | {{假设}} | {{数据集}} | {{扫参基线}} | {{指标}} | {{种子列表}} | 未开始 | {{趋势稳定/最优区间}} |
| GEN-01 | {{假设}} | {{跨域数据集}} | {{baseline}} | {{指标}} | {{种子列表}} | 未开始 | {{跨域不掉超过阈值}} |
| ROB-01 | {{假设}} | {{加噪/缺失数据}} | {{baseline}} | {{指标}} | {{种子列表}} | 未开始 | {{扰动下性能下界}} |

## 派生数据规格 / 派生需求

主数据流水线之外，鲁棒性(ROB)/泛化(GEN)/敏感性(SEN)等实验往往需要**回头向 m02（light-data-engineering）构建派生评测集**。
每个有派生数据需求的实验行在此写实它的规格（无需派生数据的主实验/消融行可不填）。

| 实验ID | 基础数据集(db04) | 变换类型 | 关键参数 | 划分策略 |
|--------|------------------|----------|----------|----------|
| ROB-01 | {{基础数据集}} | {{加噪/缺失/对抗/漂移}} | {{噪声水平σ / 缺失率% + 机制MCAR·MAR·MNAR / 漂移强度}} | {{沿用主划分 test / 独立扰动 test}} |
| GEN-01 | {{源域数据集}} | {{跨域/跨数据集/跨规模}} | {{目标域名称 / 规模倍率}} | {{零样本迁移 / 目标域 test-only}} |
| SEN-01 | {{基础数据集}} | {{扫参集}} | {{超参网格，如 lr∈{...}、k∈{...}}} | {{固定 val 评测，沿用主划分}} |

> 变换类型与关键参数 = 交给 m02 的派生数据需求；m02 据此产出对应数据集 + dataset_card 回填 db04。
> 完整清单同步写入 `research-plan.md` 第 3 节「派生评测集清单」。

## 算力 / 成本预算（承接 m04 rubric 维度7：放行后第一环节算账）

逐实验行估算算力，汇总对照预算上限。单价随厂商/区域/竞价波动大，**记来源 + 日期**（对齐 db08 预算口径），禁凭记忆。
单次成本 = GPU 时数 × 卡数 × 单价/卡时；总预算另加 30~50% 调试/失败重跑冗余。

| 实验ID | GPU 型号 | 卡数 | 单次时数 | 重复次数(种子×扫参点) | 单价(/卡时,来源+日期) | 小计 |
|--------|----------|------|----------|------------------------|------------------------|------|
| EXP-01 | {{如 A100-80G}} | {{1}} | {{8h}} | {{5 种子}} | {{$1.8,云价 2026-06-11}} | {{$72}} |
| SEN-01 | {{型号}} | {{卡数}} | {{时数}} | {{网格点数×种子}} | {{单价+来源}} | {{小计}} |
| **合计** | | | | | | {{Σ + 30~50% 冗余}} |

> 扫参/多种子是预算放大器：功效分析（m05 references）定的种子数 × 网格点会让成本快速膨胀，超预算则砍扫参范围或降种子数（并记录功效损失）。预算口径与 db08 经费预算一致。

## 说明
- 多种子结果报 均值±标准差 + 误差棒；显著性用 statsmodels / scipy / PyMC。
- **种子/样本数先做功效分析**：`TTestIndPower().solve_power(effect_size, power=0.8, alpha=0.05)` 反推最小重复数——"3~5 个种子"只够检测大效应(d≈0.8)，中等效应(d≈0.5)每组约需 64 次（实跑数值见 m05 references「统计功效」节）。
- 参数敏感性建议用 Hydra multirun 或 W&B Sweeps 系统扫参，每组配置回填一行。
- 实验运行配置与代码落地走 a03；目录与命名规范走 a06；派生评测集构建回 m02。
