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generated_at: 2026-02-02 10:05:00
metrics:
  claims_total: 22
  claims_with_evidence: 20
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.91
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# 根拠レポート：2-数学演算（Math Operations）

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.91**
  - 根拠あり：20 / 22、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **cuBLAS/MKLカーネル活用の詳細**：根拠不足
  2. **ツリー構造の並列削減の実装詳細**：根拠不足

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/ops/math_ops.py` - Python API実装
- E-02: `tensorflow/core/ops/math_ops.cc` - C++ op定義
- E-03: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能一覧
- E-04: `tensorflow/python/framework/override_binary_operator.py` - 演算子オーバーライド
- E-05: `tensorflow/python/ops/tensor_math_operator_overrides.py` - 演算子オーバーロード

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | math_ops.pyが数学演算APIを提供する | E-01 | ○ |
| C-02 | argmax関数が261行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-03 | abs関数が392行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-04 | divide関数が473行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-05 | multiply関数が508行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-06 | subtract関数が574行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-07 | pow関数が700行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-08 | equal関数が1863行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-09 | reduce_sum関数が2229行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-10 | reduce_mean関数が2573行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-11 | reduce_max関数が3047行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-12 | matmul関数が3477行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-13 | add関数が3919行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-14 | sigmoid関数が4153行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-15 | cumsum関数が4250行目に定義 | E-01 | ○ |
| C-16 | AddN opがmath_ops.cc 33行目で登録 | E-02 | ○ |
| C-17 | NumPyスタイルブロードキャストに従う | E-01 | ○ |
| C-18 | MKL最適化の言及がある（コメント） | E-02 | ○ |
| C-19 | Python演算子オーバーロードが定義されている | E-04, E-05 | ○ |
| C-20 | セグメント演算をサポートする | E-01 | ○ |
| C-21 | matmulがcuBLAS/MKLカーネルを活用する | **根拠なし** | △ |
| C-22 | リダクションがツリー構造並列削減を使用する | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- cuBLAS/MKLカーネル活用の詳細はカーネル実装で確認が必要
  - 候補：`tensorflow/core/kernels/matmul_op.cc` / `tensorflow/core/kernels/reduction_ops_common.h`
- ツリー構造並列削減の実装はGPUカーネルで確認が必要
  - 候補：`tensorflow/core/kernels/reduction_gpu_kernels.cu.h`

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 行番号はGrep結果により確認済み
- 0: 低リスク - 機能概要はdocstringと整合
- 1: 中リスク - パフォーマンス関連の記述はカーネル実装の確認が必要

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] math_ops.pyの行番号が現在のソースと一致しているか
- [ ] 主要な数学関数がすべて網羅されているか
- [ ] ブロードキャスト規則の記述が正確か
- [ ] パフォーマンス要件がカーネル実装と整合するか
