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节点 n55

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 0be8d7465f: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 d1f860bcaa。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −6、solution/run.py +11 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 17154c5..ecc932b 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 改了什么-1. GENE_SHRINK_K 从 3.0 降至 2.0：降低基因水平收缩的激进程度，使中等 SNR 的基因保留更多位移信号，直接针对最弱指标 de_recovery（51.33）。K=3.0 意味着 SNR=3 才获得 50% 保留，K=2.0 使 SNR=2 即获得 50%，更多 DE 基因的有效位移被保留。-2. CELL_SCALE_MIN 从 0.6 提高到 0.7（非对称区间 [0.7, 1.4]）：按父节点 ANALYSIS 建议，减少沿 delta 反方向的过度缩放，保护 covariation 同时保留正向异质性。-3. CARDIAC_W 从 1.4 提高到 1.5，DOWNWEIGHT_W 从 0.4 降至 0.35，DROP_W 从 0.05 降至 0.03：在 Program 2 的激进权重（1.6/0.25/0.0，covariation 41.31）和父节点的温和权重（1.4/0.4/0.05，covariation 53.67）之间取中间值，预期在 proxy 上获得小幅提升而不过度损害协方差结构。+1. GENE_SHRINK_K 从 2.0 降至 1.5：按父节点 ANALYSIS 建议，用更大步长扫描 K 值使效应超出 2 分噪声。K=1.5 意味着 SNR=1.5 即获得 50% 保留，SNR=3 获得 80%，更多中等 SNR 的 DE 基因保留有效位移，直接针对最弱指标 de_recovery。+2. ALPHA_MAX 从 0.85 提高到 0.90：对转录变化一致的类型（frac_significant 高）允许更大的位移幅度，与 K 降低协同增强 DE 信号。+3. 新增 NOISE_FRAC=0.08 的方差保持噪声：在应用 delta 后，对每个类型的非零位移基因添加高斯噪声，标准差为 NOISE_FRAC × 该基因在原始类型内的标准差。这是结构性改动（非超参微调），目的是防止位移压缩分布沿 delta 方向的方差，保护 covariation 指标。 ## 用到的知识与出处-- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：非对称 CELL_SCALE 区间、家族权重网格搜索。-- 方法卡 k018：收缩系数应保守；GENE_SHRINK_K 控制逐基因收缩的半衰期点。-- 实验表 Program 2（node 44）：权重 1.6/0.25/0.0 得 proxy 54.49 但 covariation 降至 53.35，证明存在权重-协方差权衡。+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：单独扫描 GENE_SHRINK_K 用更大步长；考虑结构性改动（分布整形）。 - 任务书 §5：保留群体分布和共变结构。+- 方法卡 k018：收缩系数应保守，但 de_recovery 弱说明当前收缩可能过度。+- 实验表：Program 1（K=3.0, rank3=53.34）vs Program 2（K=2.0, rank3=53.12）vs Program 3（K=2.5, rank3=53.10），K 降低趋势对 proxy 有利但需更大步长确认。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 724cd13..5dbe61f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -25,16 +25,17 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA_MAX = 0.85+ALPHA_MAX = 0.90 ALPHA_MIN = 0.1 SIGN_THRESHOLD = 0.05 GENE_SHRINK_POWER = 2.0-GENE_SHRINK_K = 2.0+GENE_SHRINK_K = 1.5 SNR_SIGNIFICANT_THRESHOLD = 1.5 SIGN_DISAGREE_FACTOR = 0.95 SIGN_DISAGREE_THRESHOLD = 0.40 CELL_SCALE_MAX = 1.4 CELL_SCALE_MIN = 0.7+NOISE_FRAC = 0.08  CARDIAC_SUBSTRINGS = [     "CM", "SHF", "Endocardium", "BEC", "Proepicardium",@@ -164,7 +165,9 @@ def main() -> None:                 delta_t = deltas[t]                 nonzero_genes = np.abs(delta_t) > 1e-8                 if nonzero_genes.sum() > 1:-                    centroid = Xd_last[labels_last == t][:, nonzero_genes].mean(axis=0)+                    type_cells_orig = Xd_last[labels_last == t]+                    centroid = type_cells_orig[:, nonzero_genes].mean(axis=0)+                    type_std = type_cells_orig[:, nonzero_genes].std(axis=0)                     proj_dir = delta_t[nonzero_genes]                     proj_norm = np.linalg.norm(proj_dir) + 1e-12                     proj_dir = proj_dir / proj_norm@@ -175,6 +178,11 @@ def main() -> None:                     norm_proj = ranks / max(len(ranks) - 1, 1)                     scale = CELL_SCALE_MIN + (CELL_SCALE_MAX - CELL_SCALE_MIN) * norm_proj                     X[mask][:, nonzero_genes] += delta_t[nonzero_genes][np.newaxis, :] * scale[:, np.newaxis]+                    if NOISE_FRAC > 0:+                        n_cells_t = mask.sum()+                        noise = rng.normal(0, 1, size=(n_cells_t, nonzero_genes.sum())).astype(np.float32)+                        noise *= (NOISE_FRAC * type_std)[np.newaxis, :]+                        X[mask][:, nonzero_genes] += noise                     zero_genes = ~nonzero_genes                     if zero_genes.any():                         X[mask][:, zero_genes] += delta_t[zero_genes][np.newaxis, :]

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

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