一個製程模型正在對一整族測試結構的實驗數據做 fitting。理論上 fit 出來的參數是製程本身的性質，每種結構都應該得到同一組。實際上沒有。每種結構都想要自己的數字，而數據本身看起來很乾淨。
Fit 不聽話的時候，直覺是先懷疑數據，再懷疑實驗，再懷疑操作的人。唯一沒有人懷疑的是模型，因為模型已經用了很多年。那個假設就是整個問題，而它隱形，正因為每個人都共享它。
拿到設定和不收斂的 fit 之後，Cala 推理什麼東西能讓製程常數看起來跟結構有關，然後要了那個沒有人放上桌的東西：模型的實作本身，對照底層物理驗證。
實作在物理要求指數的地方用了二次式。在常用操作範圍內近似到可以矇混多年，一旦結構把條件推出範圍，每一個 fit 都被它拗彎。
Model specification note · p. 4
用修正後的形式重新 fit 每一種結構，其他什麼都不動。
所有結構的參數收斂成同一組，跟物理說的一樣。儀器沒問題、數據沒問題、人沒問題。問題是模型，而說出這件事的，是一個對模型沒有忠誠度的推理者。
真實調查，來自在產線設備上的早期測試，改寫到另一類機台上，讓現場、機台與當事人無法被辨識。推理的部分是真的。
把那件還未解決的帶來。
載入那台機台的手冊，把那個還掛著、沒有 root cause 的問題丟給 Cala。讀那張清單，把 citation 翻到它指的頁面對一對，看看上面有沒有還沒人試過的東西。