test: 轮次37(补)——解析高斯场给目标写法做不动点判决：sq 权重只线性收敛(结构性少修一半)，lin/mid 二次收敛

docs/探索日志.md

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 - **E1-b（`docs/experiment_round36_kmf_e1b.json`，512 样本，比的是"离老师多远"，归一化动作块 L2）**：一步 **4.326**；同模型 2 段 **0.434**、4 段 0.429、32 段 0.601；流图（r=t，128 段）0.665。**一步比多步差 10 倍**，而 2 段就基本到位（再多段反而偏离老师——那是模型自身场的偏差，不是采样误差）。
 - **这一条比 K-MF 本身更要命**：57.4% 的到达是在"线上一步输出偏离自己场 10 倍"的前提下拿到的，安全层/反馈/DAgger 都在替这个角点擦屁股。所以先把 `--steps` 打通，量它对闭环到达的影响，再决定要不要为"把一步训好"付一次训练。
 
+- **不动点判决补一个解析实验**（`tests/test_meanflow_targets.py`，3 项，CPU/float64，与已训模型无关）：1-D 高斯数据 `x~N(0,σ²)` 时 PF-ODE 是线性的，流图 `z_r = z_t·sqrt(s²(r)/s²(t))` 有闭式 ⇒ 平均速度真值有闭式。把**精确场**代进四种写法：
+  - 仪表自证：Eq.4 代精确场逐位还原真值（绝对偏差 <1e−12，σ=0.5/1/2 三档、(r,t) 三组都过）⇒ 后面的数可信。
+  - **收敛阶分开"有偏"与"无偏"**（区间长度 0.2→0.1→0.05，σ=2 的相对偏差）：`sq`（按方案抄的 (1−λ)²/λ²）0.426→0.133→0.057，比值 ≈0.4 ⇒ **只有线性收敛 = 结构性少修一半**；`lin`（换成系数和为 1 的线性权重）0.042→0.015→0.004、`mid`（整条修正移到中点）0.147→0.042→0.010，比值 ≈0.25 ⇒ 二次收敛，只剩积分误差。
+  - 跨整段 (0,1) 时**所有**单点导数写法都不可信（σ=2：sq 1.92、lin 1.84、mid 4.15 倍偏差），跨半段就降到 0.44–0.85 ⇒ 与 E1-b 的实测同向：**一步跨完本身难，两段就便宜一个量级**。这不是训练的毛病，是写法本身的量级。
+- 测试 35→38 项（缩步档 3 项）+ 新文件 `tests/test_meanflow_targets.py` 3 项 ⇒ 共 41 项。
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 ## 分支清理（2026-10-20）
 
 - `feat/fb-mix`（8e5431c）：反馈混合方案的中间分支，**已验证是 `exp/dagger-deploy` 的祖先**（所有提交都在后者历史里），本地/远端分支删除，内容保留在 exp/dagger-deploy。