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节点 n40

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 db634c4aeb: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 37e0cbb37a。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −12、solution/run.py +7 −22

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 421b0a7..3629f06 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,14 +1,11 @@ ## 改了什么-将 ot_moscot 种子改为 growth_dynamics 方向：-1. 从耦合矩阵列和提取每个 last-stage 细胞的局部生长信号（coupling_growth），偏离均值 = 局部扩张/收缩；-2. 在 PCA 空间用 kNN 平滑得到状态依赖的生长场（local_growth_field）；-3. 重采样权重 = (WOT先验生长 × 局部生长场)^dt_out，扩张区域细胞被更多采样；-4. 速度调制：每个输出细胞位移乘以 velocity_scale = clip(1 + GROWTH_AMP * centered_log_growth, 0.3, 2.0)，扩张区域细胞移动更多；-5. 机制对照：GROWTH_MODULATION=False 时退化为纯速度场（无生长调制），等价于原 ot_moscot。-与常数位移的区别：变化来自状态依赖的耦合生长场，不是每型同一向量或全局比例。+回滚第 0、1 轮全部有害修改，恢复种子超参，并尝试一个保守改进：+1. LAMBDA 恢复为 1.0（第 1 轮 1.2 导致 cell_state 从 50 暴跌至 41，位移过大破坏表达分布）；+2. K_SMOOTH 恢复为 30（第 1 轮 20 减少平滑导致噪声增大）；+3. 删除无用的 local_growth_field、coupling_growth 计算和 GROWTH_MODULATION/GROWTH_AMP 常量（TAU_B=1.0 下它们恒等于恒等变换）；+4. N_HVG 从 2000 提高到 3000：更多高变基因进入 PCA 嵌入，使 OT 耦合在更丰富的生物信号空间上计算，改善祖先估计精度，预期提升 direction（当前最弱维度 49.14）而不影响 decode 步骤（addnz 保护 cell_state 和 covariation）。 ## 用到的知识与出处-- TIGON (Sha et al., Nat Mach Intell 2024, 10.1038/s42256-023-00763-w)：联合学习速度场和生长函数。-- DeepRUOT (Zhang et al., arXiv:2410.00844)：非平衡 OT 下学习漂移、扩散和生长。-- Waddington-OT (Schiebinger et al., Cell 2019, 10.1016/j.cell.2019.01.006)：耦合矩阵列和反映目标细胞相对质量变化。-- moscot (Klein et al., Nature 2025, 10.1038/s41586-024-08453-2)：TemporalProblem 实现。-- 方向库 growth_dynamics 条目：强收缩生长项、只在有输入证据的谱系内起作用、按权重重采样并加回残差。+- 父节点 38 ANALYSIS：TAU_B=1.0 时列和恒定，growth modulation 为恒等变换，应删除。+- 方法卡：LAMBDA=1 是 a priori 选择，0.5 vs 1 在 X3 上差距 <0.2；1.2 实验证明过大。+- k031（moscot 知识条目）：耦合质量取决于嵌入空间的信噪比，更多 HVG 通常改善耦合。+- 实验表：node 2（种子）50.65 是 ot_moscot 基线；node 4/19/34（52+）说明该框架有提升空间。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a2f312a..400266b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -40,7 +40,7 @@ from g37_common import embed, growth_rates, knn_mean, stage_pair  # noqa: E402  from src.task1_temporal.view_io import load_manifest, panel_genes, target_n_cells, write_prediction  # noqa: E402 -N_HVG = 2000+N_HVG = 3000 N_PCS = 30 EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95@@ -48,8 +48,6 @@ TAU_B = 1.0 K_SMOOTH = 30 LAMBDA = 1.0 GROWTH = True-GROWTH_MODULATION = True-GROWTH_AMP = 0.5 N_THREADS = 8  @@ -58,11 +56,10 @@ def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray     return np.sort(rng.choice(len(w), size=n, replace=n > len(w), p=p))  -def local_growth_field(Z: np.ndarray, coupling_growth: np.ndarray, k: int) -> np.ndarray:-    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors-    nn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(Z)-    idx = nn.kneighbors(Z, return_distance=False)-    return coupling_growth[idx].mean(axis=1)++++   def main() -> None:@@ -107,15 +104,8 @@ def main() -> None:     print(f"ot: converged={getattr(sol, 'converged', None)} cost={getattr(sol, 'cost', None)}", file=sys.stderr)     P = np.asarray(sol.transport_matrix, dtype=np.float32)  # (n_prev, n_last) -    col_sums = P.sum(axis=0)-    coupling_growth = col_sums / np.maximum(col_sums.mean(), 1e-30)-    smooth_growth = local_growth_field(Zl, coupling_growth, k=K_SMOOTH)-     if GROWTH:-        if GROWTH_MODULATION:-            w = (g_last * smooth_growth) ** dt_out-        else:-            w = g_last ** dt_out+        w = g_last ** dt_out     else:         w = np.ones(last.n_obs)     rows = weighted_rows(w, n, rng)@@ -129,12 +119,7 @@ def main() -> None:     del Xp, Pc     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)     step = (smooth - anc) * factor-    if GROWTH_MODULATION:-        cell_growth = smooth_growth[rows]-        log_g = np.log(np.maximum(cell_growth, 1e-6))-        log_g_centered = log_g - log_g.mean()-        velocity_scale = np.clip(1.0 + GROWTH_AMP * log_g_centered, 0.3, 2.0)-        step *= velocity_scale[:, None]+     del smooth, anc     step[:, ~mask] = 0.0     X = last.X[rows].toarray()

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, round 1's LAMBDA=1.2 and K_SMOOTH=20 severely damaged cell_state (50→41) and direction (49→48.6). The original seed parameters (LAMBDA=1.0, K_SMOOTH=30) scored 50.65. I need to revert those and try a different improvement axis.

The key insight: increasing N_HVG from 2000 to 3000 gives the PCA embedding more biological signal, improving coupling quality and displacement accuracy without changing the decode step that protects cell_state/covariation.

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N_HVG = 2000
N_PCS = 30
EPSILON = 1e-3
TAU_A = 0.95
TAU_B = 1.0
K_SMOOTH = 20
LAMBDA = 1.2
GROWTH = True
GROWTH_MODULATION = True
GROWTH_AMP = 0.5
N_THREADS = 8
=======
N_HVG = 3000
N_PCS = 30
EPSILON = 1e-3
TAU_A = 0.95
TAU_B = 1.0
K_SMOOTH = 30
LAMBDA = 1.0
GROWTH = True
N_THREADS = 8
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def local_growth_field(Z: np.ndarray, coupling_growth: np.ndarray, k: int) -> np.ndarray:
    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
    nn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(Z)
    idx = nn.kneighbors(Z, return_distance=False)
    return coupling_growth[idx].mean(axis=1)
=======
>>>>>>> REPLACE

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    col_sums = P.sum(axis=0)
    coupling_growth = col_sums / np.maximum(col_sums.mean(), 1e-30)