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节点 n39

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 8726c0088a: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 26847d1362。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −6、solution/run.py +4 −33

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6ab4aff..5bc137b 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,8 +1,9 @@ ## 改了什么-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。+1. 移除类型内密度加权抽样（高斯核），恢复简单随机抽样。证据：node 30/35 用简单随机抽样得到 covariation 52.19/52.55，优于本节点密度加权的 51.35。密度加权将抽样概率集中于质心附近，压缩了表达云的尾部，反而破坏共变结构。+2. fw 权重微调：心脏 1.4→1.5，神经 0.25→0.2。在 node 36 原始值（1.6/0.15，direction 54.04）和第 1 轮缓和值（1.4/0.25，direction 53.99）之间取中间值，预期 direction 回升至 ~54 同时不过度扭曲 covariation。+3. 保留分层类型抽样保持组成比例，保留官方阶段过滤。 ## 用到的知识与出处-- 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 shift+- 实验表 node 30（covariation 52.19）和 node 35（covariation 52.55）：简单随机抽样优于分箱和密度加权+- 第 1 轮反馈：密度加权 covariation 51.35 仍低于 node 30/35 的简单随机+- 方法卡 k018：常数位移低于 copy_last，不加 shift+- 父节点 36 direction 54.04 来自 fw(1.6/0.15)，微调至 1.5/0.2 作为折中diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a282b3e..fc4c1d2 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -32,8 +32,8 @@ _GP = re.compile(r"foregut|endoderm|gut|hepato|epithel", re.I)   def fw(n):-    if _HP.search(n): return 1.6-    if _RP.search(n): return 0.15+    if _HP.search(n): return 1.5+    if _RP.search(n): return 0.2     if _GP.search(n): return 0.9     return 1.0 @@ -68,37 +68,8 @@ 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=False)+        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

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the scores: round 1 got 52.14 (covariation 51.35, direction 53.99). The best node (35) has covariation 52.55 with simple random sampling. Evidence suggests density weighting is still slightly hurting covariation compared to pure random. I'll remove it and fine-tune fw weights.

<<<<<<< SEARCH
        if len(type_idx) > 30 and n_take >= 5:
            sub = X[type_idx]
            if hasattr(sub, 'toarray'):
                sub = sub.toarray()
            sub = np.asarray(sub, dtype=np.float64)
            centroid = sub.mean(axis=0)
            dists = np.linalg.norm(sub - centroid, axis=1)
            sigma = np.median(dists) + 1e-8
            w = np.exp(-0.5 * (dists / sigma) ** 2)
            w /= w.sum()
            chosen = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False, p=w)
        else:
            chosen = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False)
        indices.append(chosen)
=======
        chosen = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False)
        indices.append(chosen)
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def fw(n):
    if _HP.search(n): return 1.4
    if _RP.search(n): return 0.25
    if _GP.search(n): return 0.9
    return 1.0
=======
def fw(n):
    if _HP.search(n): return 1.5
    if _RP.search(n): return 0.2
    if _GP.search(n): return 0.9
    return 1.0
>>>>>>> REPLACE

```METHOD
## 改了什么
1. 移除类型内密度加权抽样（高斯核），恢复简单随机抽样。证据：node 30/35 用简单随机抽样得到 covariation 52.19/52.55，优于本节点密度加权的 51.35。密度加权将抽样概率集中于质心附近，压缩了表达云的尾部，反而破坏共变结构。
2. fw 权重微调：心脏 1.4→1.5，神经 0.25→0.2。在 node 36 原始值（1.6/0.15，direction 54.04）和第 1 轮缓和值（1.4/0.25，direction 53.99）之间取中间值，预期 direction 回升至 ~54 同时不过度扭曲 covariation。