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节点 n20

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 0c3a544746: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 93025bf760。改动的文件：solution/METHOD.md +13 −16、solution/run.py +21 −15

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 47dfd59..880f3b9 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,19 +1,16 @@ ## 改了什么-将 ot_moscot 的 moscot 耦合 + 重心位移外推替换为 manifold_ode 方向的最小实现：-1. 在联合 PCA 空间训练一个小型 MLP 向量场 v(x,t)（2 层 64 单元，输入拼接时间维），用固定步 Euler 积分。-2. 训练损失 = geomloss Sinkhorn 散度（推源到目标）+ 速度 L2 正则 + kNN 流形惩罚（轨迹点离观测数据的中位距离）。-3. 从最后输入阶段向前积分，步长按 dt_out/dt_in × 阻尼系数 0.7 缩放（官方结果：无阻尼自治场不如 copy_last，故加阻尼）。-4. 解码：PCA 线性解码差值 → 只加在非零基因上（addnz 策略，与父节点一致），夹到 ≥0。-5. 输出细胞仍按生长率 g^dt_out 重抽样（保留 WOT 生长先验）。-6. 机制对照：环境变量 MANIFOLD_CONSTRAINT=0 关闭 kNN 流形惩罚，其余不变。-7. 单输入阶段（proxy）退化为生长加权重抽样，与父节点一致。-8. 第 1 轮修复：将 `import torch` 移至模块顶层（原来在 main() 内部，导致类定义时 NameError）。--关键超参：HIDDEN=64, EPOCHS=300, INTEG_STEPS=10, TRAIN_SUBSAMPLE=2000, VEL_REG=0.01, MANIFOLD_REG=0.5, MANIFOLD_K=15, DAMPING=0.7, LR=1e-3。+相对父节点（node 18，manifold_ode v1）的全部改动：+1. 修复 manifold_penalty 可微性：原实现用 .detach().numpy() + sklearn kNN，梯度恒为零。改为 torch.cdist + torch.topk 全程可微，机制对照真正生效。+2. 大幅降低运行时间（545s→目标~60s）：EPOCHS 500→150，TRAIN_SUBSAMPLE 3000→1500，N_INTEG_STEPS 10→8，移除对称 Sinkhorn（恢复单向），流形参考数据子采样到 1500 点。+3. 更保守外推以改善 de_recovery：DAMPING 0.65→0.5；新增 STEP_SCALE=0.8 在基因空间额外收缩解码位移，保护差异表达结构。+4. MANIFOLD_REG 0.3→0.2（可微后量级更大，进一步降低避免过度约束）。+5. LR 5e-4→8e-4（配合更少 epoch 加快收敛）。+6. 移除对称 Sinkhorn：round 1 实验表明对称化带来 ~2x 计算开销但分数提升在噪声内，性价比为负。  ## 用到的知识与出处-- k032: TrajectoryNet / MIOFlow / scNODE 文献；实践建议"PCA 30-50d + Sinkhorn + 动能惩罚 + 收缩外推"；"官方自治场不如常数位移，必须非自治或阻尼"。-- k034: torchcfm / OT-CFM 方法；"在 PCA 潜空间工作，线性解码 + 逐细胞残差"；"只有两个时间点时场弱辨识，外推需阻尼"。-- k031: geomloss SamplesLoss 用法（已安装）。-- 方法卡 T1 卡：addnz 解码策略、生长率重抽样、平移幅度收缩系数 α∈[0,1] 的建议。-- Schiebinger et al. Cell 2019（WOT 生长先验）；Tong et al. arXiv:2002.04461（TrajectoryNet）；Huguet et al. arXiv:2206.14928（MIOFlow 流形约束）。+- k032: TrajectoryNet / MIOFlow / scNODE；"PCA 30-50d + Sinkhorn + 流形约束 + 收缩外推"。+- k034: torchcfm / OT-CFM；"PCA 潜空间 + 线性解码 + 逐细胞残差"；"两时间点场弱辨识，外推需阻尼"。+- k031: geomloss SamplesLoss 用法。+- Huguet et al. arXiv:2206.14928（MIOFlow 流形正则）。+- 父节点 ANALYSIS：流形惩罚必须可微；77s 级训练成本换噪声内波动性价比为负。+- Round 1 实验：对称 Sinkhorn 和 500 epoch 未带来超出噪声的收益，但运行时间增加 7x。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex e1e0f99..abb1dbf 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -40,14 +40,16 @@ K_SMOOTH = 30 GROWTH = True N_THREADS = 8 HIDDEN = 64-N_TRAIN_EPOCHS = 300-N_INTEG_STEPS = 10-TRAIN_SUBSAMPLE = 2000-VEL_REG = 0.01-MANIFOLD_REG = 0.5+N_TRAIN_EPOCHS = 150+N_INTEG_STEPS = 8+TRAIN_SUBSAMPLE = 1500+VEL_REG = 0.005+MANIFOLD_REG = 0.2 MANIFOLD_K = 15-DAMPING = 0.7-LR = 1e-3+MANIFOLD_SUBSAMPLE = 1500+DAMPING = 0.5+STEP_SCALE = 0.8+LR = 8e-4   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -83,12 +85,9 @@ def euler_integrate(vf, x0, t0, t1, n_steps):   def manifold_penalty(x, data, k):-    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors-    data_np = data.detach().numpy()-    x_np = x.detach().numpy()-    nn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(data_np)-    dists, _ = nn.kneighbors(x_np)-    return torch.tensor(dists[:, k // 2].mean(), dtype=torch.float32)+    dists = torch.cdist(x, data)+    topk_vals, _ = torch.topk(dists, min(k, data.shape[0]), dim=1, largest=False)+    return topk_vals[:, min(k // 2, topk_vals.shape[1] - 1)].mean()   def main() -> None:@@ -132,6 +131,13 @@ def main() -> None:     Zl_sub = Zl_t[idx_l]      all_data = torch.cat([Zp_t, Zl_t], dim=0)+    if all_data.shape[0] > MANIFOLD_SUBSAMPLE:+        man_idx = torch.from_numpy(+            rng.choice(all_data.shape[0], MANIFOLD_SUBSAMPLE, replace=False).astype(np.int64)+        )+        man_data = all_data[man_idx]+    else:+        man_data = all_data      vf = VectorField(N_PCS, HIDDEN)     optimizer = torch.optim.Adam(vf.parameters(), lr=LR)@@ -148,7 +154,7 @@ def main() -> None:         loss_vel = VEL_REG * vel.pow(2).mean()         loss = loss_match + loss_vel         if use_manifold:-            loss_man = MANIFOLD_REG * manifold_penalty(pushed, all_data, MANIFOLD_K)+            loss_man = MANIFOLD_REG * manifold_penalty(pushed, man_data, MANIFOLD_K)             loss = loss + loss_man         loss.backward()         optimizer.step()@@ -170,7 +176,7 @@ def main() -> None:     decoded_step_full[:, hvg] = decoded_step * sd      X = last.X[rows].toarray()-    step = decoded_step_full.copy()+    step = decoded_step_full * STEP_SCALE     step[:, ~mask] = 0.0     step *= X > 0     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）。

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

Looking at the results: score 50.08 (+0.03, noise-level), but runtime exploded to 545.9s (from 77.7s). The de_recovery dropped to 50.0 (-0.91). I need to:
1. Drastically reduce runtime (545s is unsustainable)
2. Improve de_recovery with more conservative displacement
3. Keep the differentiable manifold fix

Key changes: reduce epochs/subsample, remove expensive symmetric Sinkhorn, subsample manifold reference, lower damping, add gene-space step scaling.

<<<<<<< SEARCH
N_TRAIN_EPOCHS = 500
N_INTEG_STEPS = 10
TRAIN_SUBSAMPLE = 3000
VEL_REG = 0.005
MANIFOLD_REG = 0.3
MANIFOLD_K = 15
DAMPING = 0.65
LR = 5e-4
=======
N_TRAIN_EPOCHS = 150
N_INTEG_STEPS = 8
TRAIN_SUBSAMPLE = 1500
VEL_REG = 0.005
MANIFOLD_REG = 0.2
MANIFOLD_K = 15
MANIFOLD_SUBSAMPLE = 1500
DAMPING = 0.5
STEP_SCALE = 0.8
LR = 8e-4
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def manifold_penalty(x, data, k):
    dists = torch.cdist(x, data)
    topk_vals, _ = torch.topk(dists, k, dim=1, largest=False)
    return topk_vals[:, k // 2].mean()
=======
def manifold_penalty(x, data, k):
    dists = torch.cdist(x, data)
    topk_vals, _ = torch.topk(dists, min(k, data.shape[0]), dim=1, largest=False)
    return topk_vals[:, min(k // 2, topk_vals.shape[1] - 1)].mean()
>>>>>>> REPLACE