定义
函数式实验方法把研究对象状态、参数、约束和可用设备能力组合成可计算程序:输入
方法生成输入包括:输入示例
生成实现逻辑
函数式方法生成器把实验目标转换为已准入函数的调用图,而不是直接产生不可检查的自然语言步骤。其最小实现逻辑为:- 根据研究对象、容器状态和目标查询合格设备技能库,只选择来源修订号一致的函数;
- 为每个函数填入已声明参数,按类型、单位、范围、枚举和跨参数约束构造实参;
- 依据前置条件和状态变化连接调用顺序:一个操作的输出状态必须满足下一操作的前置状态;
- 将顺序、条件、并行或有限重复写为可解析的调用结构,并固定本次使用的设备与能力版本;
- 生成候选方法和其依赖清单,交给验证阶段;生成阶段本身不提交任何对象状态。
代码式方法契约
代码式方法必须:- 定义
generate_recipe()入口; - 使用设备命名空间调用物理能力;
- 从公共类型模块导入参数数据类;
- 循环中的设备调用显式展开;
- 在转换前完成优化和仿真。
技能函数的完整信息
方法生成器在使用一个技能前,必须获得以下信息:方法组合
函数式实验方法支持以下组合能力:- 顺序执行;
- 显式展开的有限重复;
- 条件选择;
- 并行分支与汇合;
- 受保护资源区间。
parallel_execution 和 branch。循环必须显式展开,避免转换后产生无法解析的变量占位符。
转换输出
仿真通过后,方法转换器生成:steps 的字段固定为: