[ChatGPT] ТЕСТ-ПЛАН

ChatGPT neutral 2026-04-11 5 чанков ~6 мин чтения

Сущности

KPI ПЛАН S_raw S_KPI ТЕСТ KPI-интерфейс Лаг V_soc V_gen V_search F_lin Load Excess F_exp

ТЕСТ-ПЛАН S-G Stress Test Plan v1.0 для модели S-G Index v2.0a 0) Цель и ожидаемый результат Цель: проверить, что модель v2.0a: ведёт себя монотонно и интерпретируемо при изменении входов (C,T,V,P,D,R); корректно фиксирует режим коллапса через порог (\theta) и демпфер (\lambda); даёт сравнимые результаты по 30 сценариям (A–D), включая динамику, лаги и интервенции; выдаёт стабильный KPI-интерфейс (S_{\text{kpi}}) (0–150) без “ложных обнулений” в норме. Выход: единый пакет результатов (таблица + отчёт), ранжирование сценариев по опасности/реалистичности/диагностической ценности, перечень параметров “самое слабое звено” по эластичностям, рекомендации по калибровке (\theta,\lambda) и корректировке метрик входов (если выявятся проблемы). 1) Версия модели и фиксированные формулы (норматив тестирования) 1.1. Входы и агрегация видимости (C,T,P,D,R\in[0,1]) (V = V_{\text{soc}}^{0.5}\cdot V_{\text{gen}}^{0.3}\cdot V_{\text{search}}^{0.2}) 1.2. “Физика” [ S_{\text{pot}}=C^{0.25}\cdot T^{0.40}\cdot V^{0.35} ] [ F_{\text{lin}}=\frac{1}{1+1.0P+1.2D} ] [ Load=\frac{P+1.5D}{R+0.001} \qquad Excess=\max(0,Load-\theta) ] [ F_{\text{exp}}=\exp(-\lambda\cdot Excess) ] [ S_{\text{raw}}=S_{\text{pot}}\cdot F_{\text{lin}}\cdot F_{\text{exp}} ] 1.3. KPI-интерфейс (управленческий индекс) [ S_{\text{kpi}}= 100\cdot \min!\left(1.5,; \frac{\log_{10}(S_{\text{raw}}+\delta)-\log_{10}(S_{\min})} {\log_{10}(S_{\max})-\log_{10}(S_{\min})} \right) ] Техпараметры тест-плана: (\delta=10^{-8}) (S_{\min}=8.77\times10^{-5}) (якорь “катастрофа-2025”) (S_{\max}=0.15) (якорь “цель-2030”) 1.4. Зонирование KPI 0–25 🔴 кризис 25–40 🟡 уязвимость 40–60 🟢 управляемая устойчивость 60–100 🔵 стратегическая устойчивость 100–150 🟣 превышение целей 2) Базовая точка (baseline) для воспроизводимости Baseline-2026 (операционный для стресс-тестов): (C=0.22,;T=0.32,;V_{\text{soc}}=0.30,;V_{\text{gen}}=0.22,;V_{\text{search}}=0.35) (P=0.82,;D=0.65,;R=0.38) Важно: baseline фиксируется один раз на цикл тестирования. Если вы хотите также прогон “baseline-2025”, он делается отдельным прогоном. 3) Протокол исполнения сценариев (единый стандарт) 3.1. Типы сценариев Static (A,B,D): одноразовое изменение параметров, держим на длительность сценария. Dynamic (C): многофазная траектория во времени, интервенции/триггеры/лаги. 3.2. Правила применения шока Для каждого параметра (X): “умножение”: (X \leftarrow \text{clip}(k\cdot X)) “прибавка”: (X \leftarrow \text{clip}(X+\Delta)) “задание уровня”: (X \leftarrow \text{clip}(x_{\text{fixed}})) 3.3. Лаги (latency) Лаг задаётся как отложенное действие на вход: пример: “T падает через 3 дня после D-шока” реализуется расписанием изменения параметра в момент (t_0 + lag) 3.4. Интервенции (countermeasures) Интервенции — такие же операции над входами (или над производными, например (\tau) внутри R, если вы так считаете R), но: привязываются к фиксированному времени (t=7, t=14), или запускаются по триггеру (Load>(\theta), S_kpi<25 два периода подряд и т.п.) 3.5. Временная дискретизация Для тест-цикла “2026-операционный” рекомендуется: шаг 1 день для сценариев длительностью ≤ 30 дней шаг 1 неделя для сценариев 2–6 месяцев шаг 1 месяц для сценариев ≥ 6 месяцев 4) Выходные метрики (обязательные поля результата) Для каждого (t) (или для статических — до/после/пик/конец): Inputs: C, T, V_soc, V_gen, V_search, V, P, D, R Core: S_pot, F_lin, Load, Excess, F_exp, S_raw, S_kpi Zone: зона KPI Diagnostics: (\Delta S_{\text{kpi}}%) от baseline расстояние до порога: (\theta-Load) (если Load<(\theta)) флаги триггеров (Load>(\theta), F_exp<0.1, S_kpi<25) 5) Набор сценариев (канонический пакет 30 сценариев) Ниже — реестр. Внутри движка каждый сценарий задаётся как “Shock Vector + Schedule”. Группа A — единичные шоки (12) A1: (V_{\text{soc}}\leftarrow 0.3V_{\text{soc}}) (постоянно) A2: (V_{\text{gen}}\leftarrow 0.4V_{\text{gen}}) (постоянно) A3: (V_{\text{search}}\leftarrow 0.5V_{\text{search}}) (постоянно) A4: (D\leftarrow \min(1,D+0.4)) (2 недели, lag 1 день) A5: (D\leftarrow \min(1,D+0.3)), (T\leftarrow 0.8T) (1 неделя, lag T=3 дня) A6: (T\leftarrow 0.6T) (1 месяц, lag 1 неделя) A7: (C\leftarrow 0.5C) (постоянно) A8: (P\leftarrow \min(1,P+0.2)) (постоянно) A9: (R\leftarrow 0.7R) (постоянно) A10: “ускорение атак” → реализуем как (R\leftarrow 0.8R) (или через (\tau) в R, если используете R=exp(-τ/τ0)*…); постоянно A11: контрмера: (R\leftarrow \min(1,R+0.3)), (D\leftarrow 0.8D) (2 недели, lag 2 дня) A12: прорыв: (C\leftarrow \min(1,C+0.3)), (V_{\text{soc}}\leftarrow \min(1,V_{\text{soc}}+0.2)) (1 месяц, lag 1 неделя) Группа B — комбинированные (8) B1: (V\leftarrow 0.7V), (D\leftarrow \min(1,D+0.2)), (T\leftarrow 0.9T) (1 месяц) B2: (V\leftarrow 0.5V), (D\leftarrow \min(1,D+0.4)), (T\leftarrow 0.7T) (2 недели) B3: (V_{\text{soc}}\leftarrow 0.2), (V_{\text{gen}}\leftarrow 0.3), (V_{\text{search}}\leftarrow 0.4) (постоянно) B4: (T\leftarrow 0.4T), (C\leftarrow 0.8C), (R\leftarrow 0.8R) (1 месяц) B5: (P\leftarrow \min(1,P+0.3)), (C\leftarrow 0.7C), (R\leftarrow 0.6R) (постоянно) B6: (D\leftarrow \min(1,D+0.3)), (P\leftarrow \min(1,P+0.2)), (V\leftarrow 0.8V) (3 недели) B7: восстановление: (C\leftarrow \min(1,C+0.2)), (T\leftarrow \min(1,T+0.15)), (R\leftarrow \min(1,R+0.25)) (2 месяца) B8: трансформация: (C\leftarrow \min(1,C+0.4)), (T\leftarrow \min(1,T+0.3)), (V\leftarrow \min(1,V+0.3)), (R\leftarrow \min(1,R+0.2)) (6 месяцев) Группа C — динамические с интервенциями (6) C1 “атака-ответ-восстановление” t=0..6: (D\leftarrow \min(1,D+0.3)) trigger: если Load>(\theta) → t=7: (R\leftarrow \min(1,R+0.4)) t=14: (C\leftarrow \min(1,C+0.1)) горизонт: 30 дней C2 “кризис доверия + восстановление” t=0: (T\leftarrow 0.6T) t=14: “аудит” → (C\leftarrow \min(1,C+0.05)), (R\leftarrow \min(1,R+0.1)) t=30: “реформа” → (T\leftarrow \min(1,T+0.15)) горизонт: 60 дней C3 “постепенная деградация + запоздалый ответ” каждые 10 дней: (D\leftarrow \min(1,D+0.05)), (V_{\text{soc}}\leftarrow 0.98V_{\text{soc}}) trigger: если (S_{\text{kpi}}<25) три квартала подряд (в ускоренном тесте: 3 “контрольных окна”) → t=60: (R+0.35), t=90: (T+0.10) горизонт: 120 дней C4 “упреждающее укрепление” t=0: (C+0.15,;V_{\text{soc}}+0.10,;R+0.20) t=30: оценка → если (\Delta S_{\text{kpi}}<10) → доп. мера (T+0.10) горизонт: 90 дней C5 “циклические атаки” (каждые 30 дней) цикл: 7 дней атака (D+0.2), 7 дней ответ (R+0.2), 16 дней восстановление (C+0.05, V+0.05) 3 цикла (90 дней) C6 “постоянное давление” удерживаем (D=0.8) 90 дней адаптивно: если Load>(\theta) → (R\leftarrow \min(1,R+0.05)) каждые 7 дней цель: проверить, выходит ли система в “устойчивый режим” или остаётся в коллапсе Группа D — экстремальные (4) D1: (V\leftarrow 0.01) (постоянно) D2: (T\leftarrow 0.05) (постоянно) D3: “режим коллапса”: задать (Load \approx 10\theta) через (R\leftarrow) очень низкое и/или (P,D\to1) (фиксируем входами: (P=1, D=1, R=0.05)) D4: “идеальная система”: (C=0.95, T=0.9, V_{\text{soc}}=0.9, V_{\text{gen}}=0.85, V_{\text{search}}=0.85, P=0.2, D=0.1, R=0.9) 6) Матрица исполнения (календарь 4 недели) Неделя 1 — базовая валидация (устойчивость “ядра”) Прогон: baseline-2026 → A1–A4 Проверки: монотонность, диапазоны, отсутствие “ложного коллапса” в A1–A3 (это шоки видимости) Неделя 2 — сильные единичные и первые комбинированные A5–A8 + B1–B2 Отдельно: фиксируем вклад компонент (S_pot / F_lin / F_exp) Неделя 3 — динамика, лаги, триггеры C1–C3 Ключевое: корректность расписания лагов и включения интервенций по trigger Неделя 4 — экстремальные, “потолок” и регулярные сценарии D1–D4 + B3–B8 + C4–C6 Итог: ранжирование сценариев и рекомендации по калибровке (\theta,\lambda) 7) Правила интерпретации результатов (что считается “провалом”) Сценарий считается непройденным (для модели или для данных), если: Нарушена монотонность (при увеличении C/T/V падает S_raw без изменения прочих) Ложный коллапс: Excess>0 стабильно в baseline без шоков (выше регламентной доли) Невоспроизводимость: повтор прогонов с теми же входами даёт разные зоны Парадокс зон: D4 (“идеальная система”) не попадает минимум в 🔵 Тех-нестабильность: изменение (\delta) или (\varepsilon) меняет зону слишком часто 8) Стандартизованный формат данных (чтобы команда работала одинаково) 8.1. Таблица сценариев (реестр) Минимальные поля: scenario_id, group, name duration_days, timestep (“day/week/month”) shock_ops (список операций) lags (список отложенных операций) triggers (условия) interventions (операции по времени/триггеру) expected_zone (опционально) priority_score (после экспертной оценки) 8.2. Формат “операции” Унифицированная запись: {"t": 0, "var": "D", "op": "add", "value": 0.4, "clip": true} {"t": 7, "var": "R", "op": "add", "value": 0.4, "clip": true, "trigger": "Load>theta"} {"t": 0, "var": "V_soc", "op": "mul", "value": 0.3} {"t": 0, "var": "P", "op": "set", "value": 1.0} 9) Шаблон результата по каждому сценарию (для отчёта и обсуждения) Свод (1 строка на сценарий): ID, Тип, Длительность S_kpi_baseline, S_kpi_min (пик падения), S_kpi_end Min Zone, Time in 🔴, Max Load, Max Excess Top-3 эластичности (по модулю) Ключевая причина (какой компонент “съел” индекс: S_pot/F_lin/F_exp) Деталь (таблица временного ряда): t, C,T,V_soc,V_gen,V_search,V,P,D,R S_pot,F_lin,Load,Excess,F_exp,S_raw,S_kpi,Zone flags: Collapse(Load>θ), Fexp<0.1, Skpi<25 10) Итоговый “мастер-отчёт” (структура) перечень прогнанных сценариев и статус (pass/fail) топ-10 самых опасных сценариев по падению S_kpi и времени в 🔴 топ-10 самых реалистичных (по экспертной шкале) “карта слабых мест”: какие параметры чаще всего дают максимальную эластичность выводы по (\theta,\lambda): нужна ли рекалибровка и куда сдвигать рекомендации “матрицы контрмер” (какие интервенции лучше всего поднимают R/снижают D/поддерживают T) Мини-добавка: как быстро проверить, что тест-план реализован правильно (3 контрольных прогона) D4 (идеальная система) → S_kpi должен быть в 🔵/🟣 A3 (поиск 0.5×) → падение умеренное, без “коллапса” (если baseline не на грани (\theta)) D3 (P=1,D=1,R=0.05) → должен уверенно включиться Excess≫0 и F_exp→очень малое