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节点 n46

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 d59baf7d18: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 +10 −8

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 6324e75..4f608e9 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 delta shift（不再调用 eb_shrunk_deltas 和 shift_rows）：实验表显示无 shift 的 Program 1 covariation 52.19 远高于当前 50.79，而 direction 几乎不受影响（54.01 vs 54.04）。delta shift 对 covariation 的损害超过其对 direction 的微小贡献。保留 stratified binning + fw 权重的组合应同时获得高 covariation（无 shift 扭曲）和高 direction（fw 权重驱动）。+2. 修复 n_target >= n_total 时的退化行为：原代码直接返回所有细胞（忽略 fw 权重），现在在有类型权重时改为加权有放回抽样，确保组成重加权在所有情况下生效。+3. 移除未使用的 shift_rows 导入。 ## 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（无 delta shift，covariation 52.19）vs 当前节点（有 delta，covariation 50.79）+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：「针对 covariation：保留均匀收缩，尝试 ALPHA 降至 0.02」——本节点更激进地设为 0（完全移除），依据是 Program 1 的证据+- 方法卡 k018：官方常数位移在 T1 上 48.6，低于 copy_last，说明位移方向整体不利diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ea99d39..132c1e5 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -14,7 +14,6 @@ import numpy as np  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,@@ -27,7 +26,6 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  import re -ALPHA = 0.03 N_BINS = 12 MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15 @@ -94,8 +92,17 @@ def eb_shrunk_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels, alpha): def stratified_sample(labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Generator, tw: np.ndarray | None = None) -> np.ndarray:     unique, counts = np.unique(labels, return_counts=True)     n_total = len(labels)-    if n_target >= n_total:+    if n_target >= n_total and tw is None:         return np.arange(n_total)+    if n_target >= n_total and tw is not None:+        wc = counts.astype(np.float64) * tw+        props = wc / wc.sum() if wc.sum() > 0 else counts / n_total+        weights_per_cell = np.zeros(n_total)+        for i, u in enumerate(unique):+            mask = labels == u+            weights_per_cell[mask] = props[i] / max(counts[i], 1)+        weights_per_cell /= weights_per_cell.sum()+        return rng.choice(n_total, size=n_target, replace=True, p=weights_per_cell)     if tw is not None:         wc = counts.astype(np.float64) * tw         props = wc / wc.sum() if wc.sum() > 0 else counts / n_total@@ -175,11 +182,6 @@ def main() -> None:     tw = np.array([fw(str(u)) for u in ul])     rows = stratified_sample(labels, last.X, n_target, rng, tw=tw)     X = last.X[rows]-    if len(official) >= 2:-        prev = read_stage(args.data, official[-2], genes)-        deltas = eb_shrunk_deltas(prev.X, labels_of(prev), last.X, labels, ALPHA)-        del prev-        X = shift_rows(X, labels[rows], deltas)     write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)  

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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{"filePath":"/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/earch-t1-abc-r1-C-native-n46-d55eda/work/solution/run.py"}
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