Documentation
公開してきた検証用SQLファイルを、それぞれが属する技術報告書ごとに
まとめています。ごく初期の一部の報告書はクエリをPDFと画面録画動画の
中だけで示しており、独立したSQLファイルへのリンクがありません——
その場合は省略せず、その旨を明記しています。クエリに繰り返し出てくる
パターンについてはSQLの読み方を、
sigma_gtのような記号が実際に何を意味するかについては
用語集を参照してください。元の動画が
存在する場合は、展開した各項目にそのクエリを実行した画面録画も
埋め込んでいます。
Zenodoで DOI 1.0 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.18830286
この報告書には独立したSQLファイルは公開していません — SSIM Limit TheoryとStatistical Breakdown Fingerprintsを導出するクエリは、PDFと2本の画面録画動画の中だけに存在します。
Zenodoで DOI 1.1 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.18883267
この報告書には独立したSQLファイルは公開していません — クエリはPDFと4本のモデル別画面録画動画の中だけに存在します。
Zenodoで DOI 1.2 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.18917078
この報告書には独立したSQLファイルは公開していません — クエリはPDFの中だけに存在します。
Zenodoで DOI 1.3 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.18949243
この報告書には独立したSQLファイルは公開していません — クエリはPDFと4本のモデル別画面録画動画の中だけに存在します。
Zenodoで DOI 1.4 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.18994113
DOI1_4_sql.txt — 訂正版のクエリそのもの：データセット・モデル別件数、μgtビン別のΔssimのばらつき、μgtビン別の改善率・劣化率、σgt=0ブロックにおけるnoTTA→TTAのL/C/S各成分の変化、σgtビン別のS項のばらつき——この報告書の2段階μstat計算の元になった生データです。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.5 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.19040901
DOI1_5_Silent_sql.txt — Δssimがほぼゼロのブロックを、Silent／Near-Silent（Δssimが厳密なゼロにどれだけ近いか）とNone／Single／Multiple_or_Dual（変化を支配するcomp_*特徴量の数）で掛け合わせて分類します。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.6 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.19058174
DOI_1_6sql.txt — 3つの独立した網羅性チェック：Tier3状態の全体分布、noTTA×TTAのクロス集計、そして少数のNULL状態行を切り出してどのデータが欠けているかを示す診断クエリです。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.7 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21425511
Zenodoで DOI 1.8 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21433447
この報告書はcomp_*特徴量フレームワーク自体を文書化するもので、SQLクエリではなくPythonで実装されています。パイプライン・コードのimport_ground_truth_data.pyを参照してください。
Zenodoで DOI 1.9 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21433900
Zenodoで DOI 1.9.1 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21445635
DOI 1.9の可視化補遺であり、新規クエリはありません。DOI 1.9で既に検証済みの値を、DOI 1.0で確立した理論上の臨界点と重ねてプロットしています。
Zenodoで DOI 1.10 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21658621
verification_sql_final_en.md — 訂正後のC1/C2/C3定数とσgt≤0.16の制限を最初から組み込んだ、統合済みの最終検証スクリプトです。モデルごとに1回実行し、合計4本の画面録画を行いました。 解説を見る →sigma016_verification_sql.md — 4モデル分のσgt≤0.16の証拠用CSV（報告書6.4節）を出力するために使ったクエリです。 解説を見る →create_alignment_db.py / create_alignment_db_single.py — この報告書の4モデル分のデータベースを、訂正済みのC1/C2/C3定数で再構築するために使ったビルダースクリプトです（後者はWSLのメモリ制限対応のシングルプロセス版）。後にJOINなしパイプラインに置き換えられました。詳細は置き換え前後の対応表を参照してください。sigma016_check_std.csv / sigma016_check_swinir.csv / sigma016_check_high.csv / sigma016_check_digital.csv — 上記クエリで実際に出力された、4モデル分のσgt≤0.16証拠CSVです。Zenodoで DOI 1.11 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21837260
query_doi111_verification_windows.sql — σgt=0 ⇒ S=1という恒等式を、4モデル全部を1つのセッションで（4つのデータベースを同時にATTACHし、UNION ALLで結果を結合して）検証し、例外がゼロであることを確認します。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.12 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21894585
standard_mu_stat_exact_match_recheck.sql — JOINなし・ゼロから作り直したデータベースに対してStandardのμstatを再導出し、廃止済みのis_comp_zeroフラグに頼らず独立に確認します。 解説を見る →standard_sigma_stat_exact_match_recheck.sql — 同じ方法でStandardのσstatを再導出したクエリ — 当初公開していた0.0800ではなく0.101を発見したクエリです。 解説を見る →swinir_mu_stat_exact_match_recheck.sql — SwinIRに対する同じμstat再導出で、値が無傷であることを確認します。 解説を見る →swinir_sigma_stat_exact_match_recheck.sql — SwinIRに対する同じσstat再導出で、値が無傷であることを確認します。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.12.1 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21903024
DOI 1.12への補遺：Section 4.4のPixel Identity Theoremクロスチェックの背後にあるSQL（同レポートの収録物には含まれていなかった）を追加し、DOI 1.12自身の2モデルの対象範囲に合わせてSwinIRにも拡張。Standard：702,108ブロック、例外ゼロ。SwinIR：2,657,100ブロック、例外ゼロ。
Zenodoで DOI 1.13 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.21960019
cross_model_notta_exact_match_recheck.sql（+ペア別6ファイル） — 同じ座標で2つの異なるモデルのSSIMスコアが完全一致する場合に、comp_*特徴量も一致するかを6モデルペア全部で再確認します。ペア別ファイルは、4データベースを同時にATTACHせずに各ペアを独立して実行・画面録画できるように分割したものです。 解説を見る →cross_model_notta_exact_match_sigma_breakdown.sql（+ペア別6ファイル、+全ペアを1ファイルにまとめた_sequential版） — メカニズムの追跡調査：完全一致の母集団をσgtで分解し、古いフィルタを外した後の一致率の急増をマスキング盲点の定理（DOI 1.11）で説明できるかを検証します。 解説を見る →notta_tta_same_score_same_content_check.sql（+4モデル統合版_4model） — 同じモデル・同じ座標で、noTTAとTTAのSSIMスコアが完全一致する場合に、comp_*の中身も一致するかを確認します。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.14 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.22012409
verification_sql_final_en.md — DOI 1.12のスクリプトを4モデル全部に拡張した統合検証スクリプトです。μstat・σstatともに（外部Pythonの後処理なしに）SQL内で直接計算し、SSIM=1.0の推移律チェックをPart 5として追加しています。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.15 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.22013446
standard_gt_feature_match_ssim_correlation_check.sql — Pixel Identity定理の逆を問います：復元画像の8つのcomp_*特徴量がGTと完全一致すればSSIM=1.0が強制されるのか、それとも大きく下回ることがあるのか。standard_gt_all8_match_ssim_distribution.sql — 続報：8特徴量すべてが一致する群で、1.0以外のSSIM値は実際どう分布しているか。gt_feature_match_sigma_gt_mechanism_check.sql — 続報：その群に見つかった密なSSIMプラトーが、マスキング盲点（σgt=0、DOI 1.11）で説明できるかを検証します。gt_feature_match_lc_breakdown_check.sql — σgt=0の部分集団において、SSIM積をL項とC項に個別に分解し、プラトーのばらつきを実際に支配しているのはどちらかを見ます。gt_feature_match_lc_breakdown_both_sigma_check.sql — C項のチェックをσgt=0を超えて一般化：ゼロに限らず、σgt=σnottaである限りどんな共有値でもC=1になるかを検証する、この報告書の題名になっている定理です。verification_sql_final_4model.sql — 上記一連の流れを4モデル全部に対して1ファイルで実行する統合スクリプトです。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.16 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.22029346
nonzero_sigma_gt_eq_notta_discovery.sql — データベース全体（comp_*一致部分集団に限定しない）から、σgt=σnottaとなる具体的な非ゼロの実例を、SSIM contrast項自体の特徴（スキーマにσnotta列が直接ないため）を使って探します。 解説を見る →sigma_gt_discreteness_check.sql — σgtが（8bit量子化と整合する）少数の離散値に大きく重複して分布しているのか、それともほぼ連続的なのかを検証します — 前のファイルで見つかった一致の背後にあるメカニズムです。GT側だけに依存するため、結果は4モデル共通です。 解説を見る →verification_sql_final_4model.sql — 上記2つのチェックを4モデル全部に対して1ファイルで実行する統合スクリプトです。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.18 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.22230202
nonzero_mu_gt_eq_notta_discovery.sql — DOI 1.16の発見用スクリプトの輝度項版：データベース全体から、μgt=μnottaとなる具体的な非ゼロの実例を、SSIM輝度項自体の特徴（スキーマにμnotta列が直接ないため）を使って探します。 解説を見る →mu_gt_discreteness_check.sql — μgtが少数の離散値に大きく重複して分布しているのかを検証します — DOI 1.16と同じ8bit量子化のメカニズムを、σgtではなくμgtについて確認するものです。 解説を見る →verification_sql_final_4model.sql — 上記2つのチェックを4モデル全部に対して1ファイルで実行する統合スクリプトです。 解説を見る →joint_term_identity_check_4model.sql — SSIMの3つの部分項（L・C・S）が、ピクセル完全一致ではないブロックで偶然同時に厳密に1に揃うことがあるかを、4モデル全部で検証します。 解説を見る →joint_term_identity_swinir_exception_diagnostic.sql — 積(SSIM)が厳密に1.0なのに3項が個別にはビット単位で1.0ではなかった唯一のケースを直接調べ、浮動小数点の丸め誤差であって本当の反例ではないことを確認します。 解説を見る →joint_term_identity_check.sql — 3項同時一致チェックの、単一データベース版の元のスクリプトです（参考として同梱）。 解説を見る →Zenodoで DOI 1.19 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.22252098
sigma_gt_discreteness_check_4model.sql — DOI 1.16のσgt離散性クエリを、4モデル全部に対して1ファイルで実行し画面録画も付けたもの（DOI 1.16本文は、GT側だけに依存するという論拠を述べただけでクロスモデルチェックは一切していなかった）。 DOI 1.16を見る →mu_gt_discreteness_check_4model.sql — DOI 1.18のμgt離散性クエリに同じ処理を施したもの（これまでは4モデルのうち2モデルのみの確認だった）。 DOI 1.18を見る →Zenodoで DOI 1.20 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.22968572
Zenodoで DOI 1.20.1 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.23023733
verification_sql_final_4model_comp.sql — 統合された、コピー&ペーストで実行可能なサニティチェック・相関・二値分類器クエリ(sigma_notta ≤ sigma_stat、sigma_nottaはcomp_contrast_notta/255で厳密に測定)、4モデント全部を順番にカバー。 解説 →Zenodoで DOI 1.21 を見る：https://doi.org/10.5281/zenodo.23271571
ghost_duplication_concrete_example_4model.sql — 同じ真のsigma_gtを持つ2つのブロックの組を示し、格納されているビットパターンがちょうど2^-64だけ異なっていることを確認する。 解説 →DOI1.21_verify_against_published_comp_db_4model.sql — 公開時と全く同じDB・母集団に対してsigma_gt/mu_gtの真のdistinct値数を再計算し、公開済み(水増しされた)数字と並べて示す。 解説 →DOI1.21_section8_noise_signal_gap_4model.sql — 浮動小数点ノイズと本物の異なる値の間にある空白の帯を測定し、許容誤差10^-9の妥当性を検証する。 解説 →proxy_c_eq_1_robustness_check_4model.sql、comp_vs_sigma_db_naive_count_diff_4model.sql、sigma_mu_notta_real_correlation_check.sql、sigma_mu_notta_real_correlation_check_v2_tolerance.sql、DOI1.21_correlation_ratio_4model.sql、DOI1.21_section4_validity_checks_standard.sql、sigma_db_content_hash_4model.sql — 報告書本文で引用している補助的な検証(ロバストネス確認・母集団の突き合わせ・相関比率の再計算・閾値の妥当性・DB内容ハッシュ)、個別の解説はここでは割愛。完全な一覧は報告書本文のSection 9を参照。