# 논문 완성 순서와 실험의 역할

## 결론

실험 코드는 논문을 다 쓴 뒤 주장을 장식하는 단계가 아니다. 이 논문에서는
다음 순서를 고정한다.

> 학술적 주장 동결 → 수학적 증명 → 정확 계산 기준기 구현 → 실험계획 동결
> → 파일럿 → 전체 실험 → 결과 해석 동결 → 본문 완성 → 독립 재현 점검

이 순서를 지켜야 이론, 서비스, 데이터 증강이라는 프로젝트의 세 축이
분리되지 않는다. 논문은 서비스의 의사결정 연산자를 정의하고, 서비스는
그 연산자가 요구하는 데이터를 생성하며, 축적 데이터는 모델오차와 지원
범위를 줄여 다시 논문과 서비스를 강화한다.

## 1. 주장과 비주장을 먼저 고정한다

논문의 중심 주장은 하나여야 한다. 이 프로젝트의 중심은 “행동과 외생 사건이
교대로 나타나는 시퀀스에서 생성 readout과 통제 readout은 사건 노드의
연산자가 다르며, 그 차이는 국소적 entropic gap과 미래에서 전파된 gap으로
정확히 분해된다”는 것이다.

이미 알려진 현상을 새롭다고 주장하지 않는다. stochastic control-as-inference의
낙관성, 일반적인 ARM–EBM 등가성, martingale 분해 자체는 비주장으로 둔다.

## 2. 증명과 정확 계산기를 함께 만든다

증명은 일반성을 담당하고, 정확 계산기는 다음을 담당한다.

- 수식의 부호·온도·기준측도 오류 탐지
- 생성/통제 recursion 구현의 일치 검증
- 모든 trajectory를 열거한 정규화와 telescoping 확인
- 이후 통계 및 신경망 실험이 비교할 oracle 생성

정확식 잔차가 사전 기준을 넘으면 통계 실험으로 넘어가지 않는다.

## 3. 결과를 보기 전에 실험계획을 동결한다

동결 대상은 연구질문, 조작변수, 표본크기, seed 수, 모델 구조, 평가지표,
기각 기준, 그림 목록이다. 이 논문에서는 transition entropy와 continuation-return
dispersion을 독립적으로 조작하는 2×2 설계가 핵심이다. 이전 초안처럼 두 요인이
함께 변하면 핵심 기제를 판별할 수 없다.

## 4. 파일럿은 실행 가능성만 판단한다

파일럿은 다음 질문에만 답한다.

- 코드가 끝까지 실행되는가?
- metric의 방향과 단위가 맞는가?
- 신경망이 최소한 관측 conditional을 학습하는가?
- 전체 실험의 시간과 메모리가 현실적인가?

파일럿 수치를 최종 주장에 사용하지 않는다. 파일럿 이후 지표나 가설을 바꾸면
변경 이유와 결과 관측 시점을 changelog에 남긴다.

## 5. 전체 실험은 세 층으로 분리한다

1. **Exact layer**: 정리와 항등식의 구현 검증
2. **Tabular layer**: 표본 수, 최대오차, 지원범위, regret의 관계 검증
3. **Neural layer**: 유한 causal Transformer의 근사·최적화 오차와 readout 비교

신경망 실험에서 두 planner는 반드시 같은 학습 모델과 보상함수를 받아야 한다.
그래야 차이가 모델 성능이 아니라 readout 연산자에서 왔다고 말할 수 있다.

## 6. 결과는 성공/실패가 아니라 주장별로 판정한다

- exact identity 실패: 구현 또는 정리 표현을 수정하고 전체 결과를 폐기·재실행
- factorial 분리 실패: 환경 생성기를 재검토하되, 관측 후 가설 변경으로 기록
- 평균오차 개선·균일오차 실패: 평균 성능과 보증 가능성을 분리해 보고
- support gate의 큰 기회비용: 숨기지 않고 abstention의 비용으로 보고
- neural readout 차이 없음: 함수공간 정리의 반증이 아니라 근사·최적화 한계로 판정

## 7. 본문은 결과 수치보다 논리 순서로 쓴다

권장 순서는 문제–가정–두 readout–gap 정리–audit/attribution–오차정리–실험–한계다.
초록과 결론은 모든 결과가 고정된 뒤 마지막에 확정한다. 합성 실험은 인간 삶의
인과효과나 서비스 유효성을 증명한다고 표현하지 않는다.

## 8. 제출 전 종료 조건

- 단위 테스트와 전체 명령이 깨끗하게 통과
- 모든 본문 숫자가 CSV에서 자동 생성
- 그림의 신뢰구간과 seed 단위가 명시
- 수식, 표, 인용, 페이지 렌더링을 육안 검수
- 논문 PDF와 재현 패키지를 함께 보존
- 다음 단계의 실제 데이터 연구는 별도 프로토콜과 윤리·동의 절차로 분리

이 순서는 현재 재현 패키지에 그대로 반영되어 있다. `CLAIMS.md`와
`EXPERIMENT_PROTOCOL.md`가 동결 문서이고, `scripts/run_full.sh`가 전체 실험,
`scripts/make_figures.py`가 결과에서 본문 수치와 그림을 생성한다.
