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generated_at: 2026-01-27 12:39:00
metrics:
  claims_total: 10
  claims_with_evidence: 10
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：145-LinearInterpolant.md

## 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）：**1.00**
  - 根拠あり：10 / 10、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - なし（全ての主張に根拠あり）

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。抽出フェーズで付けたIDをそのまま出す。

- E-01: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js` - LinearInterpolant本体実装（52行）
- E-02: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:1` - Interpolantインポート
- E-03: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:8` - extends Interpolant
- E-04: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:18-22` - コンストラクタ
- E-05: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:24-46` - interpolate_メソッド
- E-06: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:26-28` - resultBuffer、sampleValues、stride取得
- E-07: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:30-31` - オフセット計算
- E-08: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:33-34` - 重み計算
- E-09: `src/math/interpolants/LinearInterpolant.js:36-41` - 補間ループ

## 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 | InterpolantクラスをExtend | E-02, E-03 | ○ |
| C-02 | コンストラクタでsuper()を呼び出し | E-04 | ○ |
| C-03 | offset1 = i1 * strideで計算 | E-07 | ○ |
| C-04 | offset0 = offset1 - strideで計算 | E-07 | ○ |
| C-05 | weight1 = (t - t0) / (t1 - t0)で計算 | E-08 | ○ |
| C-06 | weight0 = 1 - weight1で計算 | E-08 | ○ |
| C-07 | 各成分をループで補間 | E-09 | ○ |
| C-08 | result[i] = v0*w0 + v1*w1の形式 | E-09 (38-40行目) | ○ |
| C-09 | resultBufferを返却 | E-05 (44行目) | ○ |
| C-10 | 補間計算はO(stride)の線形時間 | E-09 (単一ループ) | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- なし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全ての主張がソースコードで検証済み
- 非常にシンプルな実装のため、リスクは最小限

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 線形補間式が数学的に正しいことを確認
- [ ] t0 == t1の場合のゼロ除算が発生しないことを確認（基底クラスで処理）
- [ ] strideが0の場合の動作確認
