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节点 n38

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 26847d1362: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 6ac6d7bf86。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −6、solution/run.py +2 −9

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex fa158f7..6ab4aff 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,8 +1,8 @@ ## 改了什么-1. 完全移除 delta shift（eb_shrunk_deltas + shift_rows）：第 0 轮将 ALPHA 从 0.03 降至 0.008、size_factor 分母从 50 提至 100 后，covariation 仍为 50.57（无 shift 的 Program 1 为 52.19），direction 仅 +0.07（噪声内），X3 反而下降 0.28。delta shift 对 covariation 的破坏远大于对 direction 的贡献（direction 增益主要来自 fw 权重），因此彻底移除。-2. 保留 fw() 类型权重 + 保协方差分箱抽样（N_BINS=12, MIN_CELLS_FOR_BINNING=15）：fw 权重驱动 direction 组（54+），分箱抽样保留类型内表达云形状，两者组合在无 shift 条件下应同时获得高 covariation 和高 direction。+1. 移除类型内距离分箱抽样（N_BINS=12, MIN_CELLS_FOR_BINNING=15）：实验证据表明分箱抽样反而降低 covariation（Program 1 无分箱得 52.19，当前节点带分箱仅 51.91）。分箱按距质心距离分层取样会引入人为的分布畸变，破坏类型内自然表达云形状。改为类型内简单随机抽样，保留自然分布。+2. 移除不再需要的 _submatrix 辅助函数和 scipy.sparse 导入（分箱移除后无需稠密化子矩阵）。+3. 保留 fw() 类型权重驱动 direction（54+），保留分层类型抽样保持组成比例。 ## 用到的知识与出处-- 实验表 Program 1（无 delta shift）covariation 52.19、X3 49.96，均优于任何带 shift 的变体-- 父节点 ANALYSIS：\"direction +3.86 更可能由硬编码 fw 权重驱动而非均匀收缩\"-- 方法卡 k018：官方常数位移 48.6 低于 copy_last，说明 shift 在 T1 上整体有害-- 第 0 轮实验：ALPHA=0.008 + size_factor/100 仍未能恢复 covariation（50.57 vs 52.19）+- 实验表 Program 1（node 30）：无分箱简单加权抽样，covariation 52.19，优于所有带分箱变体+- 父节点 ANALYSIS 建议："针对 covariation：在无 shift 基线上调分箱参数"——但证据表明分箱本身有害，最优策略是移除+- 方法卡 k018：常数位移在 T1 上低于 copy_last，确认不应加 shiftdiff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 08a860c..a282b3e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -12,8 +12,6 @@ import argparse  import numpy as np -from scipy import sparse as sp- from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,     labels_of,@@ -26,8 +24,7 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  import re -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)@@ -41,11 +38,7 @@ def fw(n):     return 1.0  -def _submatrix(X, mask):-    sub = X[mask]-    if sp.issparse(sub):-        return np.asarray(sub.todense())-    return np.asarray(sub)+   

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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