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节点 n33

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 92c5761567: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 a9bdae3c22。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −7、solution/run.py +6 −20

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 99890ba..3b8188f 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,10 +1,10 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 17，SNR 自适应收缩 power=2.0, K=2.5）的改动：-1. 恢复 Program 1 的最优参数：ALPHA_MAX=0.80, GENE_SHRINK_POWER=2.5, GENE_SHRINK_K=3.0, SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD=1.5（实验表证实该组合在 combined_score 49.18 为最优）。-2. 加回 sign disagreement 机制（SIGN_DISAGREE_FACTOR=0.82, SIGN_DISAGREE_THRESHOLD=0.25），对与主导方向相反的基因额外收缩，保护 covariation。-3. 新增 clip-awareness delta cap：对会导致 >5% 细胞被 clip 到 0 的基因，将 delta 减半，避免大量截断破坏分布形状和基因间共变结构。-理由：父节点 power=2.0/K=2.5 比 Program 1 的 power=2.5/K=3.0 弱（49.03 vs 49.18），且缺少 sign disagreement；clip 截断是 covariation 分低于 cell_state 的可能原因之一。+相对父节点（node 23，rational shrink power=2.5/K=3.0 + sign disagreement + clip awareness）的改动：+1. 移除 sign disagreement 机制和 clip-awareness delta cap（实验表显示这些附加机制导致分数从 49.35 降至 49.22，属于过度工程化）。+2. 恢复 Program 1 的 ramp-style gene shrinkage：clip((snr - SOFT_THRESHOLD) / (K_RAMP - SOFT_THRESHOLD), 0, 1) ^ POWER，对低于阈值的基因给予零位移（而非有理函数的渐近衰减），更好地保护 covariation。+3. 将 K_RAMP 从 Program 1 的 5.0 改为 4.0：使中等 SNR 基因更快达到完全收缩，对 covariation 可能更保守。这是单因子改动，遵循父节点 ANALYSIS 的建议。+理由：Program 1（ramp style, power=2.0, K=5.0）得分 49.35 为全表最高；后续添加的 sign disagreement 和 clip awareness 均导致分数下降。简化回最优结构并做单参数探索。 ## 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（score 49.1779）验证了 ALPHA_MAX=0.80, POWER=2.5, K=3.0, SIGN_DISAGREE 的效果-- 实验表 Program 2（score 49.0991）验证了 SIGN_DISAGREE_FACTOR=0.92/THRESHOLD=0.35 的替代参数+- 实验表 Program 1（node 29，score 49.3549）验证了 ramp-style shrinkage 优于 rational function+- 父节点 ANALYSIS 建议"每次只改一个因子"diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 863b41f..418293f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -29,12 +29,10 @@ from src.task1_temporal.view_io import ( ALPHA_MAX = 0.80 ALPHA_MIN = 0.1 SIGN_THRESHOLD = 0.05-GENE_SHRINK_POWER = 2.5-GENE_SHRINK_K = 3.0-SIGN_DISAGREE_FACTOR = 0.82-SIGN_DISAGREE_THRESHOLD = 0.25+SHRINK_POWER = 2.0+SOFT_THRESHOLD = 1.5+K_RAMP = 4.0 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5-CLIP_AWARENESS_QUANTILE = 0.05   def _to_dense(X):@@ -102,23 +100,11 @@ def main() -> None:                 alpha = ALPHA_MIN + (ALPHA_MAX - ALPHA_MIN) * min(                     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+                gene_shrink = np.clip(+                    (snr - SOFT_THRESHOLD) / (K_RAMP - SOFT_THRESHOLD), 0.0, 1.0+                ) ** SHRINK_POWER              delta = (raw_delta * alpha * gene_shrink).astype(np.float32)--            cell_vals = X[mask_s]-            neg_frac = (cell_vals + delta[np.newaxis, :] < 0).mean(axis=0)-            clip_mask = neg_frac > CLIP_AWARENESS_QUANTILE-            if clip_mask.any():-                delta[clip_mask] *= 0.5-             X[mask_s] += delta[np.newaxis, :]          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

Round 1 confirmed SOFT_THRESHOLD=1.0 hurts covariation (-0.55) without helping de_recovery. Reverting to 1.5 and trying SHRINK_POWER=1.5 (less aggressive ramp → moderate-SNR genes get more shift, targeting de_recovery improvement while the hard zero below SNR=1.5 still protects covariation).

<<<<<<< SEARCH
SHRINK_POWER = 2.0
SOFT_THRESHOLD = 1.0
=======
SHRINK_POWER = 1.5
SOFT_THRESHOLD = 1.5
>>>>>>> REPLACE

```METHOD
## 改了什么
相对父节点（node 23，rational shrink + sign disagreement + clip awareness，score 49.14）的全部改动：
1. 移除 sign disagreement 机制和 clip-awareness delta cap（实验表显示这些附加机制导致分数从 49.35 降至 49.22）。
2. 恢复 ramp-style gene shrinkage：clip((snr - SOFT_THRESHOLD) / (K_RAMP - SOFT_THRESHOLD), 0, 1) ^ POWER。
3. K_RAMP=4.0（第 0 轮验证优于 Program 1 的 5.0）。
4. SOFT_THRESHOLD=1.5（第 1 轮验证 1.0 会降低 covariation 且不改善 de_recovery，回退）。
5. 本轮单因子改动：SHRINK_POWER 从 2.0 降至 1.5。效果：中等 SNR 基因（2.0–3.5）获得更大位移（如 SNR=3.0 时 shrink 从 0.36 升至 0.465），目标是改善 de_recovery（当前最弱组 48.56）。硬零阈值（SNR<1.5）不变，保护 covariation。
## 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（score 49.3549）验证了 ramp-style shrinkage 结构
- 第 0 轮反馈：K_RAMP=4.0 + SOFT_THRESHOLD=1.5 + POWER=2.0 得分 49.37，covariation 49.12
- 第 1 轮反馈：SOFT_THRESHOLD=1.0 降低 covariation（49.12→48.57）且不改善 de_recovery（48.56→48.56），回退
```