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节点 n22

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 4e727fb0f1: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 db2ad4b113。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −8、solution/run.py +12 −10

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f22c9cf..dd1628f 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,13 +1,12 @@ ## 改了什么-相对父节点（节点8，TYPE_BLEND=0.35，LAMBDA=0.85，ENTROPY_SHRINK=0.4，ENTROPY_FLOOR=0.6）：-1. TYPE_BLEND 0.40→0.35：第1轮将TYPE_BLEND从0.35提高到0.40，A半分从~51.8降到51.31，de_recovery下降1.38。回退到父节点值。-2. LAMBDA 0.85→0.90：父节点分析指出过收缩可能损失covariation和de_recovery信号。增加外推步长以恢复DE信号，同时保留熵收缩和步长封顶作为安全网防止过冲。-3. ENTROPY_SHRINK 0.4→0.35，ENTROPY_FLOOR 0.6→0.65：减轻熵收缩力度。高熵（耦合不确定）细胞的步长收缩从最多40%降为最多35%，地板从0.6提到0.65。理由：过度收缩压低了位移幅度，导致de_recovery信号不足；耦合不确定性已由步长封顶兜底。+相对父节点（节点11，LAMBDA=0.90，ENTROPY_SHRINK=0.35，ENTROPY_FLOOR=0.65，TYPE_BLEND=0.35）：+1. 结构性替换：移除 TYPE_BLEND（按细胞类型全局均值混合位移），改为 kNN 位移场局部一致性投影（KNN_DIR_SMOOTH=10）。对每个输出细胞，取其在 PCA 空间中 10 个最近邻的位移向量均值，再按该细胞自身的位移幅度重标定。这保留了细胞间幅度差异，同时使位移方向在局部一致，针对最弱的 direction（50.22）。+2. 标量回退：LAMBDA 0.90→0.85，ENTROPY_SHRINK 0.35→0.4，ENTROPY_FLOOR 0.65→0.6（回到节点8的值）。ANALYSIS 明确指出当前配置点是标量微调平台区，应固定标量、引入结构机制。 -三处改动协同：增大LAMBDA给更多外推信号，减轻熵收缩保留更多位移幅度，TYPE_BLEND回到验证过的0.35维持类型一致性。+机制对照：kNN 位移平滑是结构性改动（改变了位移向量的计算方式），不是标量调整。开关：KNN_DIR_SMOOTH=10 生效；若设为 1 则退化为不平滑（但代码路径相同，无分支）。  ## 用到的知识与出处-- LAMBDA回调依据：父节点ANALYSIS建议"针对covariation/de_recovery轻微回落：尝试LAMBDA回到0.9-1.0并保留熵收缩"。-- 熵收缩减轻：第1轮de_recovery下降1.38提示收缩过度；步长封顶（STEP_CAP_STD=2.5）已提供极端值保护，熵收缩无需过于激进。-- 耦合熵作为可靠性度量：信息论；WOT论文（Schiebinger 2019, Cell）。+- kNN 位移场平滑作为方向一致性约束：Waddington-OT（Schiebinger 2019, Cell）中 barycentric projection 的局部化推广；k031 文献条目中"barycentric displacement"的 kNN 变体。+- 幅度重标定保留细胞异质性：避免 kNN 平均导致的幅度塌缩，类似 kernel regression 中的 Nadaraya-Watson 估计加幅度校正。+- 标量回退依据：父节点 ANALYSIS 的 lessons 第 1 条（"该配置点附近已是平台区，标量微调不再产出可测收益"）和 next_suggestions 第 1 条。 - 未使用保留阶段信息、未硬编码统计量。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 192fdee..137aa84 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -46,13 +46,13 @@ EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95 TAU_B = 1.0 K_SMOOTH = 25-LAMBDA = 0.90+LAMBDA = 0.85 GROWTH = True N_THREADS = 8-ENTROPY_SHRINK = 0.35-ENTROPY_FLOOR = 0.65+ENTROPY_SHRINK = 0.4+ENTROPY_FLOOR = 0.6 STEP_CAP_STD = 2.5-TYPE_BLEND = 0.35+KNN_DIR_SMOOTH = 10   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -120,12 +120,14 @@ def main() -> None:     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)     step = (smooth - anc) * factor     del smooth, anc-    ct = last.obs["celltype"].values[rows]-    type_mean_step = np.zeros_like(step)-    for t in np.unique(ct):-        idx_t = ct == t-        type_mean_step[idx_t] = step[idx_t].mean(axis=0)-    step = (1.0 - TYPE_BLEND) * step + TYPE_BLEND * type_mean_step+    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors as NN_dir+    nn_d = NN_dir(n_neighbors=KNN_DIR_SMOOTH).fit(Zl[rows])+    idx_d = nn_d.kneighbors(Zl[rows], return_distance=False)+    neighbor_step = step[idx_d].mean(axis=1)+    cell_mag = np.linalg.norm(step, axis=1, keepdims=True)+    neighbor_mag = np.linalg.norm(neighbor_step, axis=1, keepdims=True)+    scale_dir = np.where(neighbor_mag > 1e-10, cell_mag / neighbor_mag, 1.0)+    step = neighbor_step * scale_dir     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

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

Let me read the rest of the current program.

<tool_call>
{"name": "read_file", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n22-691eac/work/PROMPT.md", "offset": 636}}
</tool_call>