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节点 n32

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 9c53643556: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 83703ad3f2。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −9、solution/run.py +5 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 28a7563..5e38ed4 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,14 +1,14 @@ ## 改了什么-相对父节点（节点22，kNN位移方向平滑替换TYPE_BLEND，LAMBDA=0.85，ENTROPY_SHRINK=0.4，ENTROPY_FLOOR=0.6）：-1. 恢复TYPE_BLEND=0.35：ANALYSIS明确指出移除TYPE_BLEND导致covariation -8.49、cell_state -6.47，类型级均值混合对保持协变结构有价值。-2. 将kNN位移平滑从替换改为附加项（KNN_DIR_W=0.1，KNN_DIR_K=10）：在TYPE_BLEND混合后的步长上叠加小权重kNN方向均值，保留局部方向一致性而不破坏协变结构。ANALYSIS建议"step = (1-w)*step + w*knn_mean，w从0.1起试"。-3. 标量回退至节点11配置：LAMBDA 0.85→0.90，ENTROPY_SHRINK 0.4→0.35，ENTROPY_FLOOR 0.6→0.65。+相对父节点（节点25，TYPE_BLEND=0.35 + KNN_DIR_W=0.1附加项 + 节点11标量配置）：+1. 移除KNN_DIR_W=0.1附加项：ANALYSIS明确指出w=0.1的kNN方向附加项对direction无显著效果（+0.52，噪声内），增加复杂度无收益。+2. 新增位移场低秩投影（STEP_RANK=30，TruncatedSVD）：在TYPE_BLEND混合后、entropy shrink之前，对step矩阵做截断SVD重建。原理：位移场中每个基因的步长含单细胞噪声，低秩投影保留主方向（对应生物学上协调的基因程序），去除逐基因独立噪声，使位移方向更一致。这直接针对direction组（ANALYSIS建议"对位移场做低秩/主方向投影，保留类型结构的同时增强局部方向一致"）。+3. 标量参数不变：LAMBDA=0.90, ENTROPY_SHRINK=0.35, ENTROPY_FLOOR=0.65, STEP_CAP_STD=2.5, TYPE_BLEND=0.35, K_SMOOTH=25。 -机制对照：KNN_DIR_W=0.1为机制开启；设为0则退化为纯TYPE_BLEND（节点11配置）。+机制对照：STEP_RANK=30为机制开启；将STEP_RANK设为min(n_cells, n_genes)则SVD重建等于原矩阵（退化为纯TYPE_BLEND，节点11配置）。  ## 用到的知识与出处-- TYPE_BLEND恢复依据：父节点ANALYSIS lessons第1条（"局部邻域平均破坏了细胞间协变结构，TYPE_BLEND的类型级混合对这两组是有价值的"）。-- kNN附加项设计：ANALYSIS next_suggestions第1条（"把kNN平滑作为附加项与TYPE_BLEND叠加，w从0.1起试"）。-- kNN位移场平滑原理：Waddington-OT（Schiebinger 2019, Cell）barycentric projection的局部化推广；k031。-- 标量回退依据：节点11（榜分51.75）为已知最好配置之一，ANALYSIS建议以其为基线。+- 低秩投影原理：ANALYSIS next_suggestions第1条（"对位移场做低秩/主方向投影，保留类型结构的同时增强局部方向一致"）。+- TruncatedSVD实现：sklearn.decomposition.TruncatedSVD，randomized算法，确定性（固定random_state）。+- 移除KNN_DIR_W依据：父节点ANALYSIS lessons第3条（"w=0.1的kNN方向附加项没有产生可测收益"）。+- TYPE_BLEND保留依据：父节点ANALYSIS lessons第1条（类型级均值混合是必要的结构先验）。 - 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 4c5aa55..dced70f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -53,8 +53,7 @@ ENTROPY_SHRINK = 0.35 ENTROPY_FLOOR = 0.65 STEP_CAP_STD = 2.5 TYPE_BLEND = 0.35-KNN_DIR_W = 0.1-KNN_DIR_K = 10+STEP_RANK = 30   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -128,11 +127,10 @@ def main() -> None:         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_K).fit(Zl[rows])-    idx_d = nn_d.kneighbors(Zl[rows], return_distance=False)-    knn_dir = step[idx_d].mean(axis=1)-    step = (1.0 - KNN_DIR_W) * step + KNN_DIR_W * knn_dir+    from sklearn.decomposition import TruncatedSVD+    svd = TruncatedSVD(n_components=min(STEP_RANK, step.shape[0] - 1, step.shape[1] - 1),+                       random_state=args.seed)+    step = svd.fit_transform(step) @ svd.components_     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

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审查员

REVIEW.json written

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