Validação do Motor Matemático

Como a CalibraFácil valida o motor de cálculo de incerteza distribuído na plataforma — método, escopo, evidências e referências normativas.

O motor matemático que calcula a incerteza nas calibrações é validado pela CalibraFácil para distribuição em produção na plataforma. A validação é desenhada para servir de evidência reutilizável por laboratórios usuários na composição da própria validação de método sob ISO/IEC 17025:2017, cláusula 7.2.2 (validação de métodos).

Pacote validado: @calibra-facil/math-engine versão 0.2.4.

Método de validação

A CalibraFácil valida o motor por comparação direta com planilhas Excel usadas como referência por laboratórios acreditados pelo Inmetro/RBC. Para cada função coberta, o motor é executado contra entradas equivalentes às das planilhas de referência; o resultado produzido pelo motor coincide com o da planilha dentro da tolerância numérica declarada no dossiê de validação.

A comparação de resultados com outros métodos validados é uma técnica reconhecida pela ISO/IEC 17025:2017, cláusula 7.2.2.1, item d) (técnicas usadas para validação de métodos). Desvios além da tolerância declarada bloqueiam a publicação de nova versão do pacote.

Escopo

Função do motor	API	O que é validado
Incerteza Tipo A	`typeAFromRepeatedObservations`	Média, desvio padrão experimental, incerteza padrão da média, graus de liberdade `ν = n − 1`
Incerteza Tipo B	`typeBStandardUncertainty`	Conversão de meio-intervalo em incerteza padrão para cada distribuição suportada: normal, retangular/uniforme, triangular, em U, arcsen e customizada
Combinação de incertezas	`evaluateMeasurementModel`	Soma em quadratura conforme Equação 10 do GUM, incluindo termos de correlação e covariância entre grandezas de entrada
Graus de liberdade efetivos	`welchSatterthwaiteDegreesOfFreedom`	Fórmula de Welch-Satterthwaite com truncamento para o inteiro inferior, conforme GUM §G.4.1
Fator de abrangência	`coverageFactorForProbability`, `studentTQuantile`	Quantil da distribuição Student-t para qualquer probabilidade de cobertura informada
Avaliador de fórmulas	`engine.compileFormula`, `formula.evaluate`	Parser com gramática de lista branca, validação sintática e diferenciação simbólica para coeficientes de sensibilidade

Dossiê de validação

A evidência de validação de cada versão do @calibra-facil/math-engine é organizada em um dossiê de validação mantido pela CalibraFácil, ancorado à versão do pacote (0.2.4 no momento desta publicação). O dossiê é o documento citável em auditorias do laboratório usuário.

Conteúdo do dossiê para cada versão liberada:

relação das planilhas de referência utilizadas, com origem e escopo metrológico declarado;
faixas numéricas e cenários cobertos por função (Tipo A, Tipo B por distribuição, combinação com correlação, Welch-Satterthwaite, fator de abrangência);
tolerância numérica aplicada na comparação;
resultado por função, com o desvio máximo observado contra a planilha de referência;
aprovação formal pelo responsável da qualidade da CalibraFácil, com data e identificação da versão do pacote.

O dossiê é fornecido ao laboratório usuário ou ao seu auditor mediante solicitação, no formato PDF assinado eletronicamente.

Trilha de auditoria

Cada calibração executada no CalibraFácil carrega, em seu snapshot imutável:

a versão do pacote @calibra-facil/math-engine em uso, exposta como ENGINE_VERSION;
o fingerprint canônico da fórmula compilada e do resultado, calculado como FNV-1a 64-bit sobre JSON canônico (ver Rastreabilidade);
a referência ao método de calibração aplicado, também em snapshot.

Esses elementos permitem reconstruir, em auditoria, o cálculo exato realizado em uma calibração específica e correlacioná-lo com o dossiê de validação da versão do motor em uso.

Fora do escopo

Método de Monte Carlo (GUM Supplement 1) não é implementado pelo motor. Modelos fortemente não-lineares — em que a propagação de primeira ordem é insuficiente — exigem avaliação por método independente conforme a política metrológica do laboratório usuário. O motor rejeita o uso de funções não-suaves (abs, floor, ceil, round, min, max) em propagação GUM, a menos que o autor do método forneça coeficientes de sensibilidade explícitos.
Álgebra dimensional de unidades não é implementada. Unidades são metadados textuais; a coerência dimensional é responsabilidade do projeto do método.
Certificação metrológica por terceiro independente não foi conduzida. A validação atual cobre o motor conforme distribuído na plataforma. O laboratório usuário utiliza essa evidência como entrada da sua própria validação de método sob ISO/IEC 17025.

Referências normativas

JCGM 100:2008 (GUM) — Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement.
JCGM 200:2012 (VIM) — vocabulário internacional de metrologia.
ISO/IEC 17025:2017 — cláusula 7.2.2 (validação de métodos), incluindo 7.2.2.1 (técnicas) e 7.2.2.4 (registros de validação).
EA-4/02 M:2022 — Evaluation of the Uncertainty of Measurement in Calibration.