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节点 n19

local_ot: 位移幅度秩归一化逐细胞收缩（替代退化的耦合熵信号），λ_base 补偿至 1.0

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 1f5e7d6b4c: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 51f90ccd33。改动的文件：solution/METHOD.md +28 −21、solution/run.py +40 −17

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex ea4dc09..dca77d7 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,36 +1,43 @@-# local_ot: top-k 祖先截断 + 逐细胞位移收缩（λ_base=0.75）+# local_ot: 位移幅度秩归一化逐细胞收缩（替代退化的耦合熵信号），λ_base 补偿至 1.0 -在父节点 ot_moscot 的解码段加入 PLAN 指定的 top-k 祖先截断与逐细胞收缩；实测该耦合本就接近 1对1，截断/熵收缩近乎惰性，真实增益来自把位移基础系数 λ_base 从 1 降到 0.75。+把逐细胞收缩信号从耦合熵（node 4 已证明退化，conf_j 中位 0.999）换成位移幅度 d_j 的秩归一化：外推最猛的 65% 细胞 λ_j 线性收缩（β=0.7），同时 λ_base 从 0.75 提到 1.0 补偿平均收缩；X3 A 半两种子配对均优于关闭对照（均值 50.59 vs 50.30）。 -## 改动（只动 run.py 解码段，嵌入/生长/抽样/耦合不变）+## 方法 -- 每列耦合保留 top-k（G37_K，默认 30）个祖先，重归一后算重心 anc_j；-- 逐细胞置信 conf_j = 1 − H_j/log(k)（截断列的归一化熵），λ_j = λ_base·(conf_floor + (1−conf_floor)·conf_j)，conf_floor=0.2；-- λ_base 默认改为 0.75（原 1.0）；开关：G37_K=0 或 G37_CONF_FLOOR=1 → 复现父节点；G37_LAMBDA=0 → 关闭位移（生长重采样复制）。提交默认 = 机制打开。+嵌入、生长重采样、moscot 耦合、top-k(k=30) 祖先截断、kNN 平滑、addnz 解码均与 node 4 相同，只改解码段的逐细胞系数：++1. 原始位移 raw_j = kNN_mean(x_j) − anc_j（gene 空间，仅 covered 基因），d_j = (dt_out/dt_in)·‖raw_j‖₂；+2. 秩归一化 r_j = rank(d_j)/(n−1)（stable argsort，确定）；+3. λ_j = λ_base·(1 − β·max(0, r_j−τ)/(1−τ))；熵项保留代码但默认关（CONF_FLOOR=1）；+4. step_j = (dt_out/dt_in)·λ_j·raw_j，只加到非零项，夹 ≥0。++提交默认：λ_base=1.0，τ=0.35，β=0.7。开关：G37_TAU/G37_BETA/G37_LAMBDA/G37_CONF_FLOOR/G37_K/G37_DIAG；**关闭对照 = G37_BETA=0（λ_j≡λ_base 常数）**。单输入退路不变（生长重采样复制）。  ## 机制生效证据（X3 视图，seed 0，G37_DIAG） -- 耦合本身极稀疏：每列非零祖先 min/中位/max = 1/2/13，exp(熵) 中位 ≈ 1.003。因此 k=30 截断对绝大多数细胞无操作，conf_j 中位 0.999，λ_j ∈ [0.70·λ_base, λ_base]，只有少数多祖先细胞被熵收缩（λ_j<0.98 约 40%，λ_j<0.6·λ_base 为 0）。**如实报告：PLAN 设想的“弥散耦合被局部化”在 X3 上不成立，熵收缩的实际作用很小**；分数变化主要来自 λ_base 的整体收缩。-- 位移非每型常向量：step 范数中位 ≈ 99，逐细胞不同（top-k 重心 + kNN 平滑 + 各自残差），与父节点相同的结构。+- d_j 有真实变异（与熵不同）：min/med/p90/max = 57.3/102.4/123.1/132.1；+- τ=0.35 时 65% 细胞被收缩，λ_j ∈ [0.30, 1.0]，逐细胞连续变化（由耦合配对结构驱动，非全局标量）；+- 关闭对照（β=0, conf 关）得分 52.39 ≈ 父节点 52.37，证实父节点熵收缩确实惰性、本节点增益来自新信号。 -## 关闭机制对照（X3 A 半，vec-score，seed 0）+## 关闭对照与网格（X3 A 半，vec-score；s0=seed 0，s1=seed 1） -| 配置 | board | direction | de_recovery | cell_state | covariation |-|---|---|---|---|---|---|-| A: K=全列, conf_floor=1（≈父节点） | 50.41 | 49.03 | 50.00 | 49.88 | 53.45 |-| B: λ_base=0（位移关闭） | 50.52 | **50.46** | 46.49 | 54.10 | 50.25 |-| 机制开, λ_base=1 | 50.85 | 49.15 | 50.48 | 50.71 | 53.66 |-| λ_base=0.25 | 50.86 | 50.32 | 50.48 | 52.82 | 49.06 |-| λ_base=0.5 | 51.51 | 50.33 | 50.00 | 53.49 | 51.92 |-| **λ_base=0.75（提交默认）** | **52.37** | 49.86 | 51.46 | 53.80 | 54.50 |+| 配置 | s0 | de_rec | dir | cell_st | cov | s1 |+|---|---|---|---|---|---|---|+| 关（β=0，λ≡0.75） | 52.39 | 51.46 | 49.82 | 53.80 | 54.66 | 48.22 |+| τ0.7 β0.5 λ0.75 | 52.28 | 50.00 | 49.98 | 54.74 | 54.32 | – |+| τ0.5 β0.5 λ0.75 | 52.43 | 50.48 | 50.10 | 54.92 | 54.03 | 48.29 |+| τ0.5 β0.5 λ0.95 | 52.51 | 51.46 | 49.60 | 54.55 | 54.39 | 48.39 |+| τ0.2 β0.5 λ0.95 | 52.63 | 50.96 | 49.83 | 55.07 | 54.52 | 48.53 |+| **τ0.35 β0.7 λ1.0（提交）** | **52.64** | 50.96 | 49.76 | **55.39** | 54.23 | **48.54** | -对照 B 证实 PLAN 的怀疑：λ=1 的整步外推确实伤 direction（49.1 < 50.5）。λ_base 扫描显示 0.75 在保留位移带来的 de_recovery/covariation 增益的同时把 direction 拉回，是四个 λ 中最优。注意 A/B 半与种子噪声（T1≈2 分）：0.5 与 0.75 之差 (0.86) 在噪声内，0.75 为单次测量下最优，选它因四组分均不弱于父节点。+- 纯 β 扫（λ_base=0.75 不补偿）证实 PLAN 风险：de_recovery 随 β 单调降（51.46→50.0→49.53），direction/cell_state 微升，总分持平——收缩降低了有效平均 λ；+- λ_base 补偿后 de_recovery 恢复、cell_state 保持增益；提交配置在 **两个种子上配对均 ≥ 关闭对照**（+0.25 / +0.32，均值 50.59 vs 50.30）。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证：X3（两输入）上 k/conf_floor/λ_base 的作用与两个关闭对照；输出通过 vec-check；单输入退路（生长重采样复制）未改动、与父节点相同；seed 确定性（default_rng + 固定 random_state，无全局随机）。-- 未验证：k∈{15,60,100} 与 conf_floor∈{0,0.4} 的完整扫描（因熵收缩近乎惰性，预期差异 < 噪声，未花额度）；final 视图（E8.5+E9.5→E10.5，dt_out/dt_in=1，factor 不同）上 λ_base=0.75 是否同样最优；多 seed 复测。+- 验证：X3 上 β=0 关闭对照逐点复现父节点分数；τ/β/λ_base 共 9 个配置；最优 2 点各双种子；vec-check 通过；默认常数下 seed 0 复跑逐比特一致；单输入分支未改动。+- **如实报告：单种子增益 +0.25~0.32 远小于 T1≈2 分噪声**，仅靠两种子配对方向一致支持；B 半与 final 视图（dt_out/dt_in=1，factor 不同）未验证。未验证：λ_base>1.0、β>0.7、k∈{15,60} 的外推。  ## 知识来源 -无新增外部数据或文献；WOT/moscot 引用同父节点 METHOD.md。视图无关：仅依赖输入数据、阶段时间差与 seed；开关为环境变量，提交默认为常数。+无新增外部数据/文献；WOT/moscot 引用同 node 2/4 METHOD.md。视图无关：仅依赖输入数据、时间差与 seed；不用绝对时间、不读视图路径/名称。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 8d0c7da..ae930e5 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -16,10 +16,14 @@ One input stage (proxy: E8.5 only): steps 1, 2, 4 need two stages; only the grow a growth-weighted copy of the latest stage.  Seed version (agent/seeds/T1__val/ot_moscot, 2026-10-02) of modeling/candidates/T1/ot_moscot (G37), modified by-local_ot node 4: the decode step gains top-k ancestor truncation + per-cell entropy shrinkage and lambda_base drops-1.0 -> 0.75 (see METHOD.md for controls and the X3 lambda scan); dev switches G37_K / G37_LAMBDA / G37_CONF_FLOOR /-G37_DIAG, submitted defaults = mechanism ON. JAX and torch on CPU, fixed thread count (EXECUTION.json gpu false).-Parameter provenance: DECODE = addnz chosen on the X3 ruler (G37); lambda_base=0.75 chosen on X3 A-half (node 4).+local_ot node 4 (top-k ancestor truncation kept; its entropy shrinkage was degenerate, conf_j ~ 0.999) and node 19:+the per-cell shrinkage signal is the rank-normalised displacement magnitude d_j (cells extrapolating hardest get a+smaller lambda_j), with lambda_base raised 0.75 -> 1.0 to compensate the mean shrinkage (see METHOD.md for the X3+grid, off-control and 2-seed confirmation); dev switches G37_K / G37_LAMBDA / G37_CONF_FLOOR / G37_TAU / G37_BETA /+G37_DIAG, submitted defaults = mechanism ON (tau=0.35, beta=0.7, lambda_base=1.0, entropy term off).+JAX and torch on CPU, fixed thread count (EXECUTION.json gpu false).+Parameter provenance: DECODE = addnz chosen on the X3 ruler (G37); (tau, beta, lambda_base) chosen on X3 A-half+(node 19, seeds 0+1 paired against the beta=0 off-control). """  from __future__ import annotations@@ -52,10 +56,17 @@ N_THREADS = 8 # local_ot mechanism (dev switches; submitted defaults below = mechanism ON): #   G37_K            top-k ancestor truncation of each coupling column; 0 / >= n_prev = full column (off) #   G37_LAMBDA       base displacement factor lambda_base; 0 = displacement fully off-#   G37_CONF_FLOOR   per-cell shrinkage floor: lambda_j = lambda_base*(floor + (1-floor)*conf_j)+#   G37_CONF_FLOOR   per-cell entropy shrinkage floor (inherited from node 4; 1.0 = entropy term off;+#                    node 4 ANALYSIS showed the coupling is near 1-to-1 so this signal is degenerate)+#   G37_TAU/G37_BETA node 19 mechanism: rank-normalised displacement-magnitude shrinkage+#                    r_j = rank(d_j)/(n-1) in [0,1] with d_j = ||(dt_out/dt_in)*(kNN_mean - anc)||_2+#                    (covered genes only); lambda_j = lambda_base*(1 - beta*max(0, r_j - tau)/(1 - tau)).+#                    beta = 0 (or tau = 1) -> lambda_j == lambda_base for all cells (mechanism OFF control). K_ANCESTORS = int(os.environ.get("G37_K", "30"))-LAMBDA_BASE = float(os.environ.get("G37_LAMBDA", "0.75"))-CONF_FLOOR = float(os.environ.get("G37_CONF_FLOOR", "0.2"))+LAMBDA_BASE = float(os.environ.get("G37_LAMBDA", "1.0"))+CONF_FLOOR = float(os.environ.get("G37_CONF_FLOOR", "1.0"))+TAU = float(os.environ.get("G37_TAU", "0.35"))+BETA = float(os.environ.get("G37_BETA", "0.7"))   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -129,23 +140,35 @@ def main() -> None:                 p = col[idx]                 H = float(-np.sum(p * np.log(np.maximum(p, 1e-30))))                 conf[j] = min(max(1.0 - H / logk, 0.0), 1.0)-    lam = LAMBDA_BASE * (CONF_FLOOR + (1.0 - CONF_FLOOR) * conf)  # per-cell factor-    factor = (dt_out / dt_in) * lam-    if os.environ.get("G37_DIAG"):-        np.savez(os.environ["G37_DIAG"], lam=lam.astype(np.float32), conf=conf.astype(np.float32),-                 k=k, dt_in=dt_in, dt_out=dt_out)     torch.set_num_threads(N_THREADS)     Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())     anc = (torch.from_numpy(Pc).T @ Xp).numpy()  # top-k barycentric ancestor mean, (n, n_genes)     del Xp, Pc     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)-    step = (smooth - anc) * factor[:, None]+    raw = smooth - anc  # un-lambda'd per-cell displacement (gene space)     del smooth, anc+    raw[:, ~mask] = 0.0  # covered genes only (filled columns must not drive dynamics)++    # node 19 mechanism: rank-normalised displacement-magnitude shrinkage of lambda+    d = np.linalg.norm(raw, axis=1) * (dt_out / dt_in)  # displacement norm of the full one-step extrapolation+    m = len(d)+    order = np.argsort(d, kind="stable")+    rk = np.empty(m, dtype=np.float64)+    rk[order] = np.arange(m)+    r = rk / max(m - 1, 1)+    shrink = 1.0 - BETA * np.maximum(0.0, r - TAU) / max(1.0 - TAU, 1e-12)+    lam = LAMBDA_BASE * (CONF_FLOOR + (1.0 - CONF_FLOOR) * conf) * shrink  # per-cell factor+    step = raw * ((dt_out / dt_in) * lam)[:, None]+    del raw     if os.environ.get("G37_DIAG"):-        np.savez(os.path.dirname(os.environ["G37_DIAG"]) + "/diag_step.npz",-                 step_norm=np.linalg.norm(step, axis=1).astype(np.float32),-                 Zl_rows=Zl[rows])-    step[:, ~mask] = 0.0+        shrunk = r > TAU+        np.savez(os.environ["G37_DIAG"], lam=lam.astype(np.float32), conf=conf.astype(np.float32),+                 d=d.astype(np.float32), r=r.astype(np.float32), shrink=shrink.astype(np.float32),+                 n_shrunk=int(shrunk.sum()), d_min=d.min(), d_med=np.median(d), d_p90=np.percentile(d, 90),+                 d_max=d.max(), k=k, tau=TAU, beta=BETA, dt_in=dt_in, dt_out=dt_out)+        print(f"diag: d min/med/p90/max {d.min():.2f}/{np.median(d):.2f}/{np.percentile(d,90):.2f}/{d.max():.2f}"+              f" shrunk {int(shrunk.sum())}/{m} lam min/med/max {lam.min():.3f}/{np.median(lam):.3f}/{lam.max():.3f}",+              file=sys.stderr)     X = last.X[rows].toarray()     step *= X > 0  # "addnz": move only measured (non-zero) entries, keeps each cell's zero pattern     X += step

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）。

用到的知识库条目

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

工程师

Final state verified: deterministic (bit-identical reruns), matches scored best config, passes vec-check on seeds 0 and 1, EXECUTION.json intact (`{"gpu": false}`). Solution submitted with defaults τ=0.35, β=0.7, λ_base=1.0, entropy term off.

**总结**

- **做了什么**：按 PLAN 把 node 4 退化的耦合熵收缩信号换成位移幅度秩归一化逐细胞收缩（λ_j = λ_base·(1−β·max(0,r_j−τ)/(1−τ))，d_j 有真实变异 57–132 vs 熵 conf≈0.999）。纯 β 扫证实 PLAN 风险：λ_base 不补偿时 de_recovery 随 β 单调降、总分持平；λ_base 补偿（0.75→1.0）后 de_recovery 恢复且 cell_state 增益保留。
- **查分**（X3 A 半，用了 12/20 次）：提交配置（τ0.35, β0.7, λ1.0）seed 0 = 52.64、seed 1 = 48.54，配对均优于关闭对照 β=0（52.39 / 48.22，≈父节点 52.37）；关闭对照复现父分证实熵机制确实惰性。增益 +0.25~0.32/种子，方向一致但小于 2 分噪声，已如实写进 METHOD.md。
- **下一步最值得试**：(1) 在 final 视图比例（dt_out/dt_in=1）下复验 λ_base=1.0+收缩是否仍优于常数 0.75；(2) cell_state 是本机制唯一稳定超噪声的组（53.8→55.4），可试只对高幅细胞重算 kNN 邻域（收缩同时改配对）而非仅缩 λ；(3) λ_base>1.0（1.1–1.2）配合更大 β 的外推。

调研员

"local_ot: 位移幅度秩归一化逐细胞收缩（替代退化的耦合熵信号）",
  "motivation": "父节点 4 的 ANALYSIS 明确指出：耦合每列非零祖先中位仅 2，exp(熵)≈1.003，conf_j 中位 0.999——基于耦合熵的逐细胞收缩近乎惰性，实际增益仅来自全局 λ_base 从 1.0 降到 0.75。direction 是最弱组（49.89），且关闭对照显示 λ=1 时 direction=49.15 < λ=0 的 50.46，说明部分细胞的位移外推过度、方向错误。ANALYSIS 建议：'把逐细胞收缩信号从已退化的耦合熵换成有真实变异的量，如配对位移距离 d_j 的秩归一化'。实验表中 node 8/11（PCA 空间 λ=3）的 direction 51.02 也提示适度收缩过度外推可改善方向。",
  "approach": "在 node 4 的基因空间位移管线中，保留 top-k 截断与 kNN 平滑，但把逐细胞 λ_j 的信号从耦合熵换成位移幅度：\n1. 计算每细胞原始位移向量 step_j = (dt_out/dt_in)·(kNN_mean(x_j) − anc_j)（未乘 λ），取范数 d_j = ‖step_j‖₂；\n2. 秩归一化 r_j = rank(d_j)/(n−1) ∈ [0,1]；\n3. 阈值收缩：λ_j = λ_base · (1 − β·max(0, r_j − τ)/(1−τ))，即 r_j ≤ τ 的细胞保持 λ_base，r_j > τ 的细胞线性收缩到 λ_base·(1−β)；\n4. 参数初值：λ_base=0.75（继承），τ=0.7（收缩最外 30%），β=0.5（最大收缩一半）；搜索 τ∈{0.5,0.7,0.85}，β∈{0.3,0.5,0.7}，共 9 组合；\n5. 用 G37_DIAG 输出 d_j 分布（min/med/max/p90）、r_j>τ 的细胞数、λ_j 分布；\n6. 先跑 τ=0.7, β=0.5 单点确认方向正确，再扫网格；每个配置用 vec-score 查 X3 A 半；若最优 2 点差 <2 分，对最优点做 seed 0+1 双查确认；\n7. 单输入退路不变（prev is None → 生长重采样复制）；\n8. 提交默认 = 网格最优配置（机制打开）。",
  "expected_groups": ["direction", "cell_state"],
  "risks": "1) 位移幅度大可能是合法快速分化而非耦合错误，收缩会损失 de_recovery（λ=0 时 de_recovery 从 51.46 降到 46.49 的教训）；Engineer 应观察 de_recovery 是否随 β 单调下降，若是则 β 取小值或 τ 取高值。2) 9 组合 × 每次 ~10s 运行 + 查分，时间够但查分额度（20 次）需节制：先 3 个 β 在 τ=0.7 上扫，再在最优 β 上扫 τ，共 ~6 次查分。3) 改进可能 <2 分噪声；用双种子确认。",
  "family_id": "local_ot",
  "mechanism": "用逐细胞位移范数的秩归一化作为收缩信号：位移异常大的细胞（秩 > τ）被线性缩减 λ，防止过度外推损伤方向；位移正常的细胞保持 λ_base 不变。",
  "vs_constant_shift": "λ_j 随每细胞位移幅度连续变化（非每型常数、非全局标量）：同型内不同细胞因耦合祖先不同而有不同 d_j 和 λ_j；机制由耦合配对结构驱动，不是对全体细胞施加同一位移或同一缩放。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 用 G37_DIAG 输出：(1) d_j 的 min/median/p90/max 证明幅度有真实变异（不像熵那样全为 1）；(2) r_j>τ 的细胞比例及其 λ_j 分布；(3) 被收缩细胞（r_j>τ）的四组分贡献 vs 未收缩细胞的对比（可选）；(4) 关闭对照与机制开的四组分逐项对比，重点看 direction 和 de_recovery 的变化方向。",
  "mechanism_off_control": "设 β=0（或等价地 τ=1.0），此时 λ_j ≡ λ_base 对所有细胞，输出应与父节点 λ_base=0.75 逐比特相同。预期差别：打开后 direction 提升 1–3 分（过度外推细胞被拉回），de_recovery 持平或微降 <1 分，总分持平或 +1–2。若打开与关闭输出相同，说明所有 d_j 都在阈值以下，机制未运行。",
  "sources": []
}
```