골프 긴 퍼트 버전 (1.0

TL;DR

컵을 1.0–1.6m로 늘리면(시뮬에서 관절 속도·힘 한계 2.5배 완화) 직선 퍼트는 0.0~0.9%로 떨어져 "몰라도 들어감"은 사라진다.
하지만 오라클도 첫 퍼트 19~22%, 3차 39~47%. 변동이 지배해 히스토리 VA − 기억 없음 @3 = −6.6 / −6.2 / −1.2%p (신뢰구간이 0 포함 또는 음수).
기억 없는 정책은 5번 안에 57~67% 홀인(오라클 46~59%보다 높음) → 굴곡 읽기는 학습됨.

19~22%

오라클 첫 퍼트

57~67%

기억 없음 5차

−6.6%p

VA−기억없음 @3 (학습 범위)

6,161/12,288

오라클 시연 재실행 홀인

1배경/목적

0.5–1.0m 퍼트는 너무 가깝다는 지적. 거리를 늘리면 숨은 물성(그린 빠르기 c, 경사)을 모르고는 못 넣게 되어 히스토리 효과가 나올 수 있다는 가설을 검증한다.

2작업 내용

실측: 실제 Franka 관절 속도 한계에서는 순간 최고 공 속도 1.9 m/s여도 굴러간 거리는 최대 약 1.05m(c=0.056). 이전에 안내한 "그린만 키우면 1.2–2.0m" 추정은 순간 최고 속도를 출발 속도로 환산한 오류였음을 정정했다.

TAS_GOLF_LONG=1, VEL_LIMIT_SCALE=2.5 (시뮬 전용; 관절 속도·힘 한계) 컵 1.0–1.6m, 그린 조각 3.5m, c 0.056–0.082, 백스윙 0.28m 헤드 속도 명령 V_MAX=2.4 m/s (초과 시 스트로크 붕괴 → 거리 감소) LONG=1 TASK=golf2 bash scripts/isaac_run.sh ... 산출물: data_golf2L/(70GB), runs_golf2L/, results_golf2L/

2단계 데이터 수집 포함 전체 연쇄를 재실행했다. 나머지 설정은 golf2와 동일.

3결과

처음 보는 그린, 분할당 320 에피소드, 누적 홀인율(%) 1차 / 3차 / 5차:

정책	학습 범위	보간	외삽
오라클 퍼트	21.2 / 39.1 / 45.9	21.6 / 46.9 / 58.8	19.1 / 46.9 / 57.5
기억 없음	24.4 / 51.2 / 66.9	21.6 / 47.2 / 57.2	25.0 / 47.8 / 60.9
히스토리 VA	17.8 / 44.7 / 60.0	20.6 / 40.9 / 54.4	21.6 / 46.6 / 61.3
히스토리 VAN	26.2 / 54.1 / 66.9	22.5 / 46.9 / 62.8	27.5 / 54.7 / 65.9
히스토리 AN	25.9 / 56.9 / 70.3	24.7 / 53.8 / 65.9	22.8 / 49.4 / 62.8
직선 퍼트	0.0 / 0.0 / 0.3	0.3 / 0.3 / 0.3	0.3 / 0.6 / 0.9

VA − 기억 없음 @3: −6.6 [−13.4, 0.0], −6.2 [−12.8, 0.6], −1.2 [−7.8, 5.3] %p.
검증 chunk MSE (VA): k=0 0.00798 → k=4 0.00776 (히스토리가 늘어도 거의 변화 없음).
변동 0x/1x/2x/3x, 보간 @3: 오라클 56.6 / 46.9 / 33.1 / 25.9, 기억 없음 44.1 / 47.2 / 42.5 / 52.5, VA 38.4 / 40.9 / 41.9 / 38.4.

주입 변동 0에서도 오라클 @3이 56.6%에 그침 → 주입한 변동이 아니라 시뮬 자체의 민감도가 큼 (원인은 261012-golf_noise_decomposition.html에서 분해).

4Takeaway

거리를 늘리면 "몰라도 들어감"은 사라지지만(직선 퍼트 0%) 변동이 지배해 히스토리 효과는 여전히 없다. 기억 없는 정책이 5번 안에 57~67%로 오라클을 넘으므로 굴곡 읽기 자체는 학습된다.

5Next Steps

변동 원인 분해(주입 2mm 이동 vs 접촉·메시 구름 민감도) → 분해 결과는 후속 카드.
넓은 평면 헤드, 더 촘촘한 메시, 세기 민감 목표로 과제 재설계.

골프 긴 퍼트 버전 (1.0–1.6m)

TL;DR

1배경/목적

2작업 내용

3결과

4Takeaway

5Next Steps