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节点 n19

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 d5ad822a1a: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 517733a38e。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −6、solution/run.py +4 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex af1b1f4..4735c78 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,8 +1,9 @@ ## 改了什么-1. LAMBDA 从 1.0 降到 0.8：方向分数最弱(49.14)，全速外推可能过冲；适度收缩减少方向误差。-2. 新增熵收缩（entropy_shrink_factors）：OT 耦合列熵高的细胞祖先不确定，位移方向不可靠，按归一化熵线性收缩步长（强度 0.5，下限 0.5）。这直接针对 direction 分数：不确定耦合的细胞少动，确定耦合的细胞正常外推。-3. 新增步长幅度上限（STEP_CAP_STD=3.0 倍中位步长）：防止极端外推破坏方向，同时保留大部分细胞的正常位移。-机制对照：ENTROPY_SHRINK=0 且 LAMBDA=1.0 且 STEP_CAP_STD=inf 时退化为父节点行为。+1. 回退第 0 轮失败改动（K_SMOOTH=20、gene_confidence_shrink、强熵收缩）：第 0 轮 score 47.32 远低于父节点 52.13，cell_state 和 covariation 各跌约 8 分，原因是过度收缩破坏了群体结构。+2. 恢复父节点参数（K_SMOOTH=30、ENTROPY_SHRINK=0.5、ENTROPY_FLOOR=0.5、STEP_CAP_STD=3.0）。+3. 唯一新改动：LAMBDA 从 0.8 降到 0.7。依据父节点 ANALYSIS 的归因分析："全局性步长收缩（向 copy_last 靠拢）更可能是 cell_state 提升的来源"，且建议"继续扫 λ∈{0.6,0.7}"。λ=0.7 进一步收缩外推步长，预期在 cell_state 上继续获益，同时 direction 不会进一步恶化（direction 对 λ 不敏感，父节点 λ 从 1.0→0.8 时 direction 仅 +0.56）。+机制对照：LAMBDA=0.8 且 ENTROPY_SHRINK=0 且 STEP_CAP_STD=inf 时退化为原始 ot_moscot 种子。 ## 用到的知识与出处-- Waddington-OT 耦合熵作为不确定性度量：Schiebinger et al. Cell 2019 (doi:10.1016/j.cell.2019.01.006)，耦合矩阵列的熵反映祖先分布的集中程度。-- 步长收缩防止外推过冲：通用正则化策略，无特定文献。+- λ 收缩防止外推过冲：父节点 ANALYSIS 建议"可继续扫 λ∈{0.6,0.7}"。+- 熵收缩参数保持父节点值：第 0 轮证明加强熵收缩（0.65/0.35）有害。+- K_SMOOTH=30：父节点已验证的值，第 0 轮降到 20 导致严重退化。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex ecb36e0..29be6e9 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -46,7 +46,7 @@ EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95 TAU_B = 1.0 K_SMOOTH = 30-LAMBDA = 0.8+LAMBDA = 0.7 GROWTH = True N_THREADS = 8 ENTROPY_SHRINK = 0.5@@ -67,6 +67,9 @@ def entropy_shrink_factors(Pc: np.ndarray) -> np.ndarray:     return ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm)  +++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)

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

SEARCH
```python
N_HVG = 2000
N_PCS = 30
EPSILON = 1e-3
TAU_A = 0.95
TAU_B = 1.0
K_SMOOTH = 30
LAMBDA = 0.8
GROWTH = True
N_THREADS = 8
ENTROPY_SHRINK = 1.0
ENTROPY_FLOOR = 0.25
STEP_CAP_STD = 3.0
GENE_WEIGHT_FLOOR = 0.05
```
REPLACE
```python
N_HVG = 2000
N_PCS = 30
EPSILON = 1e-3
TAU_A = 0.95
TAU_B = 1.0
K_SMOOTH = 30
LAMBDA = 0.8
GROWTH = True
N_THREADS = 8
ENTROPY_SHRINK = 1.0
ENTROPY_FLOOR = 0.25
STEP_CAP_STD = 3.0
GENE_WEIGHT_FLOOR = 0.05
```

SEARCH
```python
    step = (smooth - anc) * factor
    del smooth, anc
    step *= shrink[:, None]
    step_mag = np.linalg.norm(step, axis=1, keepdims=True)
    step_sd = np.median(step_mag[step_mag > 0]) if np.any(step_mag > 0) else 1.0