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节点 n13

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 cee2dcf5df: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 82ed7164e0。改动的文件：solution/METHOD.md +5 −5、solution/run.py +26 −60

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex a1551e5..864b751 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,7 +1,7 @@ ## 改了什么-相对父节点（copy_last），改为投影加权位移：当有两个输入阶段时，对同时出现在两个阶段的类型，计算伪批量差值delta，然后对每个细胞计算其在delta方向上的投影（相对类型均值），标准化后按投影值比例沿delta方向位移。关键特性：(1)位移均值为零（投影标准化后均值为0），不改变类型均值，因此不改变类型间均值差异结构；(2)协方差变化是秩1的（仅在delta方向增加方差），对整体基因共变结构影响远小于均匀位移；(3)沿变化方向拉伸分布，有助于direction指标。alpha=0.05，上限0.1。单输入退化为copy_last。第0轮均匀位移alpha=0.1导致covariation从48.44降至34.5（-13.94），原因是均匀位移改变了类型间均值差异，引入全秩协方差变化。本轮用零均值投影位移避免此问题。+相对父节点（分层抽样+最少每类型1细胞保证）：(1) 移除 min_per_type 保证——第1轮实验证明该逻辑使 de_recovery 从 copy_last 的 44.09 降至 41.73（-2.36），原因是强制稀有类型保留细胞扭曲了比例分布；(2) 改用 manifest["max_cells"] 直接作为输出上限（与 node 10 / Program 1 相同），而非 target_n_cells 函数，确保输出尽可能多的细胞；(3) 简化为纯 floor+largest-remainder 分层比例抽样，与 Program 1（得分 48.99，树中最高）完全一致。核心逻辑：不修改表达值，只按比例抽样，保持所有统计结构。 ## 用到的知识与出处-- 方法卡 k018：常数位移需收缩系数α∈[0,1]-- 方法卡 k012：pseudobulk_shift定义，clip≥0-- 第0轮实验反馈：均匀位移严重破坏covariation（48.44→34.5），需要保持协方差结构的位移方式-- 线性代数：协方差对平移不变，秩1扰动对整体协方差影响小于全秩扰动+- 实验表 node 10（Program 1）：纯分层比例抽样得 48.99（X3 A半），cell_state 51.22, covariation 49.70, de_recovery 44.80, direction 49.96，所有指标均为树中最佳+- 第1轮实验反馈：min_per_type=1 使 de_recovery 降至 41.73（比 copy_last 的 44.09 还低 2.36），证明强制保留稀有类型反而有害+- 第0轮实验反馈：加权重采样同样有害（de_recovery 42.4, covariation 47.22）+- 结论：在无法有效改善表达值的情况下，最大化输出细胞数+精确比例抽样是最优策略diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 2c889b5..a369fdf 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,26 +1,20 @@ #!/usr/bin/env python3-"""Projection-weighted shift: cells shifted along delta proportional to their position, preserving mean."""+"""Stratified copy_last: output max cells with exact type-proportional sampling."""  from __future__ import annotations  import argparse  import numpy as np-import scipy.sparse as sp  from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,     load_manifest,     panel_genes,     read_stage,-    sample_rows,-    target_n_cells,     write_prediction, ) -ALPHA = 0.05-MAX_ALPHA = 0.1-  def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()@@ -35,59 +29,31 @@ def main() -> None:     last = read_stage(args.data, entries[-1], genes)     rng = np.random.default_rng(args.seed) -    if len(entries) < 2:-        rows = sample_rows(last.n_obs, target_n_cells(manifest, last.n_obs), rng)-        write_prediction(last.X[rows], genes, args.out, seed=args.seed)-        return--    prev = read_stage(args.data, entries[-2], genes)--    prev_labels = prev.obs["celltype"].values-    last_labels = last.obs["celltype"].values--    X_last = last.X-    if sp.issparse(X_last):-        X_out = X_last.toarray().astype(np.float32)-    else:-        X_out = np.array(X_last, dtype=np.float32)--    dt_total = entries[-1]["time"] - entries[-2]["time"]-    dt_target = manifest["target"]["time"] - entries[-1]["time"]-    if dt_total > 0:-        alpha = min(ALPHA * (dt_target / dt_total), MAX_ALPHA)-    else:-        alpha = 0.0--    if alpha > 0:-        for ct in set(last_labels) & set(prev_labels):-            mask_prev = prev_labels == ct-            mask_last = last_labels == ct-            n_prev = int(mask_prev.sum())-            n_last = int(mask_last.sum())-            if n_prev < 3 or n_last == 0:-                continue-            X_prev_ct = prev.X[mask_prev]-            if sp.issparse(X_prev_ct):-                mean_prev = np.asarray(X_prev_ct.mean(axis=0)).flatten().astype(np.float32)-            else:-                mean_prev = np.asarray(X_prev_ct, dtype=np.float32).mean(axis=0)-            X_ct = X_out[mask_last]-            mean_last = X_ct.mean(axis=0)-            delta = mean_last - mean_prev-            d_sq = float(np.dot(delta, delta))-            if d_sq < 1e-10:-                continue-            centered = X_ct - mean_last-            proj = centered @ delta / d_sq-            p_std = proj.std()-            if p_std < 1e-10:-                continue-            proj = (proj - proj.mean()) / p_std-            X_out[mask_last] = np.clip(X_ct + alpha * np.outer(proj, delta), 0, None)--    n_target = target_n_cells(manifest, last.n_obs)-    rows = sample_rows(last.n_obs, n_target, rng)-    write_prediction(X_out[rows], genes, args.out, seed=args.seed)+    n_max = manifest.get("max_cells", last.n_obs)+    n_out = min(last.n_obs, n_max)++    labels = last.obs["celltype"].values+    unique_types = np.unique(labels)+    type_counts = np.array([(labels == t).sum() for t in unique_types])+    props = type_counts / type_counts.sum()+    allocations = np.floor(props * n_out).astype(int)+    remainder = n_out - allocations.sum()+    if remainder > 0:+        frac = props * n_out - allocations+        top_idx = np.argsort(-frac)[: int(remainder)]+        allocations[top_idx] += 1++    rows_list = []+    for i, t in enumerate(unique_types):+        type_idx = np.where(labels == t)[0]+        n_sample = min(int(allocations[i]), len(type_idx))+        if n_sample > 0:+            chosen = rng.choice(type_idx, size=n_sample, replace=False)+            rows_list.append(chosen)+    rows = np.concatenate(rows_list)+    rng.shuffle(rows)++    write_prediction(last.X[rows], genes, args.out, seed=args.seed)   if __name__ == "__main__":

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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#!/usr/bin/env python3
"""Stratified copy_last with minimum-per-type guarantee: preserves all cell types in output."""

from __future__ import annotations

import argparse

import numpy as np

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


def main() -> None:
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--data", required=True)
    parser.add_argument("--out", required=True)
    parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)
    args = parser.parse_args()

    manifest = load_manifest(args.data)
    genes = panel_genes(args.data, manifest)
    entries = inputs_by_time(manifest)
    last = read_stage(args.data, entries[-1], genes)
    rng = np.random.default_rng(args.seed)

    n_out = target_n_cells(manifest, last.n_obs)
    labels = last.obs["celltype"].values
    unique_types = np.unique(labels)
    n_types = len(unique_types)
    type_counts = np.array([(labels == t).sum() for t in unique_types])
    props = type_counts / type_counts.sum()