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节点 n34

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 bdbd646708: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 09867d57f9。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −7、solution/run.py +2 −33

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6324e75..beadbf3 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,8 @@ ## 改了什么-1. 将逐基因收缩因子（per-gene shrink = delta²/(delta²+se²)）改为逐类型均匀收缩（取所有基因收缩因子的均值作为标量）：逐基因收缩会对不同基因施加不同缩放，破坏基因间相关结构；均匀收缩保持 delta 向量方向不变，等比缩放所有基因，从而保留类型内基因共变结构。直接针对最弱的 covariation 组（49.36）。-2. N_BINS 从 10 增至 12：更细的距离分位数分箱，更精确保留类型内表达云的协方差结构。-3. MIN_CELLS_FOR_BINNING 从 20 降至 15：更多中等大小类型受益于保协方差分箱抽样。+1. 移除距离分箱抽样（binning），改为类型内有放回抽样（replace=True）：分箱强制按距离分位数均匀取样，扭曲了类型内表达云的自然分布（通常集中在质心附近），导致协方差结构损失。有放回抽样让每个细胞被选中的概率与其自然频率一致，精确保留类型内基因共变结构。直接针对最弱组 covariation（50.79），对标 Program 1 无分箱时 covariation 52.19。+2. 删除 N_BINS、MIN_CELLS_FOR_BINNING 常量和 _submatrix 辅助函数（不再需要）。+3. 保留 fw() 类型权重和分层类型分配（驱动 direction），保留 delta shift（仅 final 视图生效，不影响 proxy 分数）。 ## 用到的知识与出处-- 父节点 ANALYSIS next_suggestions（N_BINS=12 或阈值=15 针对 covariation）-- 方向库 T1-12（保协方差的生成：真实细胞锚 + 低秩残差）-- 方法卡 k018（Damped per-type shift: shrinkage alpha）-- 实验表 Program 1 vs 当前对比：Program 1 无 delta shift 得 covariation 51.96，说明 delta 的逐基因不均匀缩放是协方差损失来源+- 实验表 Program 1（node 30）：无分箱、有放回抽样得 covariation 52.19，比当前 50.79 高 1.4+- 父节点 ANALYSIS：covariation 是目标组，建议减少 delta 幅度或改抽样策略+- 方向库 T1-12（保协方差的生成：真实细胞锚 + 低秩残差）：有放回抽样是最简单的保协方差策略diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ea99d39..5156762 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -28,8 +28,6 @@ from src.task1_temporal.view_io import ( import re  ALPHA = 0.03-N_BINS = 12-MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15  _HP = re.compile(r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|proepicard|pericard|epicard|blood", re.I) _RP = re.compile(r"surface\s*ectoderm|exem|paraxial|neural\s*tube|neural|notochord", re.I)@@ -115,37 +113,8 @@ def stratified_sample(labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Gener         if n_take >= len(type_idx):             indices.append(type_idx)             continue-        if len(type_idx) > MIN_CELLS_FOR_BINNING and n_take >= 5:-            sub = _submatrix(X, type_idx)-            centroid = sub.mean(axis=0)-            dists = np.linalg.norm(sub - centroid, axis=1)-            bin_edges = np.quantile(dists, np.linspace(0, 1, N_BINS + 1)[1:-1])-            bin_ids = np.searchsorted(bin_edges, dists)-            bin_props = np.bincount(bin_ids, minlength=N_BINS) / len(type_idx)-            per_bin = np.floor(bin_props * n_take).astype(int)-            rem = n_take - per_bin.sum()-            fr = (bin_props * n_take) - per_bin-            for i in np.argsort(-fr)[:rem]:-                per_bin[i] += 1-            per_bin = np.minimum(per_bin, np.bincount(bin_ids, minlength=N_BINS))-            chosen = []-            for b in range(N_BINS):-                b_idx = type_idx[bin_ids == b]-                nb = min(per_bin[b], len(b_idx))-                if nb > 0:-                    chosen.append(rng.choice(b_idx, size=nb, replace=False))-            if chosen:-                sel = np.concatenate(chosen)-            else:-                sel = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False)-            if len(sel) < n_take:-                leftover = np.setdiff1d(type_idx, sel)-                extra = rng.choice(leftover, size=n_take - len(sel), replace=False)-                sel = np.concatenate([sel, extra])-            indices.append(sel)-        else:-            chosen = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False)-            indices.append(chosen)+        chosen = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=True)+        indices.append(chosen)     result = np.concatenate(indices)     if len(result) < n_target:         remaining_idx = np.setdiff1d(np.arange(n_total), result)

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 1 lost de_recovery (51.33→49.35) and direction (54.04→53.42) by removing delta shift, while gaining covariation (50.79→51.37). The net effect was negative. The optimal combination is: simple weighted sampling (covariation) + delta shift (de_recovery/direction) + fw() weights (direction).

I'll add back the delta shift with a small alpha, and fix the X3 handling to match Program 1's `include_external=False` pattern.

<<<<<<< SEARCH
from src.task1_temporal.view_io import (
    inputs_by_time,
    labels_of,
    load_manifest,
    panel_genes,
    read_stage,
    target_n_cells,
    write_prediction,
)

import re
=======
from scipy import sparse as sp

from src.task1_temporal.baselines import shift_rows
from src.task1_temporal.view_io import (
    inputs_by_time,
    labels_of,
    load_manifest,
    panel_genes,
    read_stage,
    target_n_cells,
    write_prediction,
)

import re

ALPHA = 0.02
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def fw(n):
    if _HP.search(n): return 1.6
    if _RP.search(n): return 0.15
    if _GP.search(n): return 0.9