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节点 n24

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 6e07b401f7: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 a00b55ccea。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −8、solution/run.py +6 −10

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 57dc8d9..a3c25e3 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,11 +1,10 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 17，score 48.94）的全部改动：-1. 加入 sign disagreement detection：SNR 加权方向一致性检测，与主导方向相反的基因额外收缩。相比第 0 轮（factor=0.80, threshold=0.22），本轮大幅放宽为 factor=0.92, threshold=0.35，减少对 DE 基因的过度压制（第 0 轮 de_recovery 从 49.15 降到 48.70，X3 从 46.74 降到 46.50）。-2. GENE_SHRINK_POWER 从 2.0 改为 2.5，GENE_SHRINK_K 从 2.5 改为 3.0（采用 Program 1 参数），更激进地收缩低 SNR 基因，提升 covariation 和 X3。-3. SNR 显著性阈值从 2.0 降到 1.5，ALPHA_MAX 从 0.75 提到 0.80。-4. 保留 include_external=False 过滤、单阶段退化为 copy_last、输出前 clip≥0。-理由：Program 1（power=2.5, K=3.0, 无 sign disagreement）在 X3 上得 47.21、covariation 47.94，均优于第 0 轮（46.50、47.69）。本轮采用 Program 1 的收缩参数，仅保留极温和的 sign disagreement（0.92/0.35），期望兼顾 cell_state 增益与 de_recovery/X3 恢复。+相对父节点（node 22，score 49.10）的全部改动：+1. 完全移除 sign disagreement 机制（SIGN_DISAGREE_FACTOR、SIGN_DISAGREE_THRESHOLD 及相关逻辑）。ANALYSIS 表明即使温和参数（0.92/0.35）仍使 de_recovery 下降 0.39，且无净正贡献。移除后预期恢复 de_recovery 至 ~49.15。+2. 新增 per-cell multiplicative noise（DELTA_NOISE_SCALE=0.06）：每个细胞的位移量乘以 (1 + ε)，ε ~ N(0, 0.06)。生物学理由：同一类型内不同细胞的时间进度不完全同步，部分细胞分化更快、部分更慢。这打破了同类型细胞获得完全相同位移的模式，增加预测群体的细胞间异质性，有望改善 covariation（当前最弱分组 47.94）。+3. 保留 include_external=False 过滤、单阶段退化为 copy_last、输出前 clip≥0、SNR 自适应收缩（power=2.5, K=3.0, threshold=1.5, ALPHA_MAX=0.80）。+理由：covariation 是最弱分组；均匀位移保持类型内协方差不变，但可能因类型间方差比例变化影响全局协方差结构。引入小幅乘性噪声模拟细胞间时间进度差异，在不改变均值方向的前提下增加分布宽度。 ## 用到的知识与出处 - 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha on the observed delta）-- 实验表 Program 1（node 19，score 49.18）：验证了 power=2.5, K=3.0, SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD=1.5, ALPHA_MAX=0.80 的效果-- 第 0 轮反馈：sign disagreement factor=0.80 导致 de_recovery -0.45、X3 -0.24，需放宽+- 父节点 ANALYSIS：sign disagreement 无净正贡献，建议移除；covariation 是唯一超过 +1 的分组+- 生物学通用知识：细胞群体内分化进度存在异步性（同一类型内细胞处于不同分化阶段），这是单细胞数据中观察到的普遍现象diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex f824743..6a3e93c 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -31,9 +31,8 @@ ALPHA_MIN = 0.1 SIGN_THRESHOLD = 0.05 GENE_SHRINK_POWER = 2.5 GENE_SHRINK_K = 3.0-SIGN_DISAGREE_FACTOR = 0.92-SIGN_DISAGREE_THRESHOLD = 0.35 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5+DELTA_NOISE_SCALE = 0.06   def _to_dense(X):@@ -102,16 +101,13 @@ def main() -> None:                     frac_significant / 0.3, 1.0                 )                 gene_shrink = (snr / (snr + GENE_SHRINK_K)) ** GENE_SHRINK_POWER-                weighted_sign = np.sum(np.sign(raw_delta) * snr)-                total_snr = snr.sum() + 1e-12-                if abs(weighted_sign) > SIGN_DISAGREE_THRESHOLD * total_snr:-                    dominant_sign = np.sign(weighted_sign)-                    disagree = np.sign(raw_delta) != dominant_sign-                    gene_shrink = gene_shrink.copy()-                    gene_shrink[disagree] *= SIGN_DISAGREE_FACTOR              delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)-            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :]+            n_cells_t = int(mask_s.sum())+            noise = rng.normal(0.0, DELTA_NOISE_SCALE, size=(n_cells_t, 1)).astype(+                np.float32+            )+            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :] * (1.0 + noise)          del prev, Xd_last, Xd_prev 

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 the results:
- Round 0 (score 49.31): per-cell multiplicative noise at 0.06, no gene noise → covariation 48.69, good
- Round 1 (score 48.36): added independent gene-level additive noise → covariation crashed to 43.40

The independent additive gene noise destroyed covariation by breaking gene-gene correlations. I need to remove it entirely. 

The key insight for improvement: make the multiplicative noise **gene-aware** — high-SNR DE genes get less noise (protecting de_recovery), low-SNR genes get more noise (helping covariation). This is multiplicative on the delta (preserving direction), unlike round 1's additive noise.

<<<<<<< SEARCH
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
DELTA_NOISE_SCALE = 0.08
GENE_NOISE_SCALE = 0.03
=======
SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5
DELTA_NOISE_SCALE = 0.06
NOISE_GENE_K = 3.0
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
            delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)
            n_cells_t = int(mask_s.sum())
            cell_noise = rng.normal(0.0, DELTA_NOISE_SCALE, size=(n_cells_t, 1)).astype(
                np.float32
            )
            gene_noise_inv = 1.0 / (1.0 + snr / GENE_SHRINK_K)
            gene_noise = rng.normal(
                0.0, GENE_NOISE_SCALE, size=(n_cells_t, len(genes))
            ).astype(np.float32) * gene_noise_inv[np.newaxis, :]
            std_last = Xd_last[mask_last].std(axis=0)
            gene_noise *= std_last[np.newaxis, :]
            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :] * (1.0 + cell_noise) + gene_noise
=======
            delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)
            n_cells_t = int(mask_s.sum())
            cell_noise = rng.normal(0.0, DELTA_NOISE_SCALE, size=(n_cells_t, 1)).astype(
                np.float32
            )
            gene_weight = (1.0 / (1.0 + snr / NOISE_GENE_K)).astype(np.float32)
            noise_matrix = cell_noise * gene_weight[np.newaxis, :]
            X[mask_s] += delta[np.newaxis, :] * (1.0 + noise_matrix)