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节点 n42

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 62af47da07: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 db634c4aeb。改动的文件：solution/METHOD.md +11 −9、solution/run.py +28 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 3629f06..898649b 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,11 +1,13 @@ ## 改了什么-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）。+相对父节点 40 的改动：+1. N_HVG 从 3000 回退到 2000（父节点 ANALYSIS 证实 3000 无收益且增加 68% 耗时）；+2. LAMBDA 从 1.0 降到 0.7（来自 Program 2 / node 19/34，X3=52.33，cell_state 54.16）；+3. EPSILON 从 1e-3 降到 5e-4：更紧的熵正则使耦合更尖锐，每个目标细胞的祖先估计更集中，预期改善 direction（当前最弱维度 ~49）；+4. 加入 entropy-based per-cell shrink（Program 2 机制）：耦合熵高的细胞（祖先分散）步长缩小，减少噪声位移；+5. 加入 step cap（3.0 倍中位步长范数）：防止极端位移破坏表达分布；+6. 加入 per-gene empirical Bayes shrink（GENE_SHRINK=0.3）：步长方差大但均值小的基因被压缩，减少噪声基因对 direction 的干扰（k018 建议的"Optionally shrink per gene"）。 ## 用到的知识与出处-- 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。+- Program 2（node 19/34 等价，X3=52.33）：LAMBDA=0.7 + entropy shrink + step cap 的组合在 cell_state 和 direction 上均优于种子超参。+- 方法卡 k018：per-gene empirical Bayes shrink 使噪声基因少动。+- 父节点 40 ANALYSIS：N_HVG 3000 无效；建议改 EPSILON 或 resample 权重。+- k031：耦合质量取决于正则化强度，更小 epsilon 给出更集中的耦合。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 400266b..eee57c1 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -40,15 +40,19 @@ 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 = 3000+N_HVG = 2000 N_PCS = 30-EPSILON = 1e-3+EPSILON = 5e-4 TAU_A = 0.95 TAU_B = 1.0 K_SMOOTH = 30-LAMBDA = 1.0+LAMBDA = 0.7 GROWTH = True N_THREADS = 8+ENTROPY_SHRINK = 0.5+ENTROPY_FLOOR = 0.5+STEP_CAP_STD = 3.0+GENE_SHRINK = 0.3   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -56,6 +60,14 @@ 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 entropy_shrink_factors(Pc: np.ndarray) -> np.ndarray:+    Pc_safe = np.maximum(Pc, 1e-30)+    H = -np.sum(Pc_safe * np.log(Pc_safe), axis=0)+    H_max = np.log(max(Pc.shape[0], 2))+    H_norm = np.clip(H / H_max, 0.0, 1.0)+    return ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm)++   @@ -112,6 +124,7 @@ def main() -> None:     Pc = P[:, rows]     del P     Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)+    shrink = entropy_shrink_factors(Pc)     factor = LAMBDA * dt_out / dt_in     torch.set_num_threads(N_THREADS)     Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())@@ -119,9 +132,20 @@ def main() -> None:     del Xp, Pc     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)     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+    cap = STEP_CAP_STD * step_sd+    scale = np.minimum(1.0, cap / np.maximum(step_mag, 1e-10))+    step *= scale     step[:, ~mask] = 0.0+    if GENE_SHRINK > 0:+        gene_var = np.var(step, axis=0)+        gene_mean_sq = np.mean(step, axis=0) ** 2+        gene_shrink_f = gene_mean_sq / (gene_mean_sq + gene_var + 1e-10)+        gene_shrink_f = (1.0 - GENE_SHRINK) + GENE_SHRINK * gene_shrink_f+        step *= gene_shrink_f[None, :]     X = last.X[rows].toarray()     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

审查员

REVIEW.json written

stream

Let me read the rest of the file first.

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