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节点 n16

改了什么

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git 1aabd08756:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 92f8ec1c52。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −9、solution/run.py +15 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 2d2dff5..59648cf 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,11 +1,8 @@ ## 改了什么-1. GENE_SHRINK_POWER 从 2.0 提升到 2.5：更激进地压缩低 SNR 基因的位移。第 1 轮实验表明 1.5→2.0 使 covariation 从 46.18 提升到 47.31（+1.13），继续此方向。-2. 基因收缩分母从 2.0 改为 3.0：使 (snr/(snr+k))^power 曲线对中等 SNR 基因的收缩更强，只有高 SNR 基因才保留大部分位移。这进一步保护协方差结构，因为噪声基因的微小位移会累积破坏基因间相关性。-3. 保留 ALPHA_MAX=0.75、ALPHA_MIN=0.1、SIGN_THRESHOLD=0.05 不变。-4. 保留稀疏按类型统计和均匀采样。-+1. TIME_RATIO_POWER 从 0.5 降到 0.3：X3 的有效时间比例从 2.0^0.5≈1.414 降至 2.0^0.3≈1.231。第 0 轮（ratio=2.0）X3=45.89，第 1 轮（ratio=1.414）X3=46.35，父节点（无 ratio，即 ratio=1.0）X3=46.90，说明最优在 1.0–1.414 之间，0.3 次幂给出 1.231 是更精细的插值。+2. final 视图 time_ratio=1.0 不受影响；proxy/proxy2 单阶段退化为 copy_last 不受影响。+3. 其余参数不变（ALPHA_MAX=0.75、GENE_SHRINK_POWER=2.5、GENE_SHRINK_K=3.0、TIME_RATIO_CAP=2.5）。 ## 用到的知识与出处-- 方法卡 k018：逐基因经验贝叶斯收缩使噪声基因少动；收缩强度由 power 和分母控制。-- 第 1 轮实验：GENE_SHRINK_POWER 1.5→2.0 使 covariation +1.13，方向正确。-- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：GENE_SHRINK_POWER 网格搜索。-- 实验表教训：不做激进变换（第 0 轮 per-cell scaling 破坏 X3）。+- 第 0 轮实验：time_ratio=2.0 使 X3 从 46.90 降至 45.89（-1.01）。+- 第 1 轮实验：time_ratio=1.414 使 X3 回升至 46.35，仍低于父节点 46.90，方向正确但过量。+- 父节点 13 基线：无时间比例时 X3=46.90，是最优点的下界参考。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 633aa1e..e52d7db 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -33,6 +33,8 @@ ALPHA_MIN = 0.1 SIGN_THRESHOLD = 0.05 GENE_SHRINK_POWER = 2.5 GENE_SHRINK_K = 3.0+TIME_RATIO_CAP = 2.5+TIME_RATIO_POWER = 0.3   def _to_dense(X):@@ -82,6 +84,8 @@ def main() -> None:     manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest) +    target_time = manifest.get("target", {}).get("time", None)+     stages = inputs_by_time(manifest, include_external=False)     if not stages:         stages = inputs_by_time(manifest)@@ -96,6 +100,16 @@ def main() -> None:         labels_last = labels_of(last)         labels_prev = labels_of(prev) +        last_time = stages[-1]["time"]+        prev_time = stages[-2]["time"]+        dt_observed = last_time - prev_time+        if target_time is not None and dt_observed > 0.01:+            time_ratio = min((target_time - last_time) / dt_observed, TIME_RATIO_CAP)+            time_ratio = max(time_ratio, 0.0)+            time_ratio = time_ratio ** TIME_RATIO_POWER+        else:+            time_ratio = 1.0+         means_last, vars_last = _per_type_stats_sparse(last.X, labels_last)         means_prev, vars_prev = _per_type_stats_sparse(prev.X, labels_prev) @@ -108,7 +122,7 @@ def main() -> None:                 alpha, gene_shrink = _adaptive_alpha(                     raw_delta, vars_last[t], vars_prev[t], n_last, n_prev                 )-                deltas[t] = raw_delta * alpha * gene_shrink+                deltas[t] = raw_delta * alpha * gene_shrink * time_ratio             else:                 deltas[t] = np.zeros(len(genes), dtype=np.float32) 

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

没有记录调研来源。

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

native

stream

Looking at Round 1 results: X3 improved from 45.89 to 46.35 with sqrt dampening but still below baseline 46.90. covariation 47.38 (best so far), cell_state 50.07 (new high). The time_ratio at 0.5 power gives ~1.41 for X3 — still slightly too much.

Key insight: parent node 13 scored X3=46.90 without any time_ratio. The optimal is somewhere between ratio=1.0 (no ratio, X3=46.90) and ratio=1.41 (X3=46.35). I should try TIME_RATIO_POWER=0.3, giving 2.0^0.3≈1.23 — closer to the sweet spot.

Also, de_recovery dropped to 48.83 from 49.02 — the time_ratio amplification may be pushing some DE genes too far. A slightly lower power helps both.

<<<<<<< SEARCH
TIME_RATIO_POWER = 0.5
=======
TIME_RATIO_POWER = 0.3
>>>>>>> REPLACE

```METHOD
## 改了什么
1. TIME_RATIO_POWER 从 0.5 降到 0.3：X3 的有效时间比例从 2.0^0.5≈1.414 降至 2.0^0.3≈1.231。第 0 轮（ratio=2.0）X3=45.89，第 1 轮（ratio=1.414）X3=46.35，父节点（无 ratio，即 ratio=1.0）X3=46.90，说明最优在 1.0–1.414 之间，0.3 次幂给出 1.231 是更精细的插值。
2. final 视图 time_ratio=1.0 不受影响；proxy/proxy2 单阶段退化为 copy_last 不受影响。
3. 其余参数不变（ALPHA_MAX=0.75、GENE_SHRINK_POWER=2.5、GENE_SHRINK_K=3.0、TIME_RATIO_CAP=2.5）。
## 用到的知识与出处
- 第 0 轮实验：time_ratio=2.0 使 X3 从 46.90 降至 45.89（-1.01）。
- 第 1 轮实验：time_ratio=1.414 使 X3 回升至 46.35，仍低于父节点 46.90，方向正确但过量。
- 父节点 13 基线：无时间比例时 X3=46.90，是最优点的下界参考。
```