总览 · ← 返回运行 20261002-202908-search-t1-scr-C

节点 n47

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 3b53dc18fd: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 +10 −12、solution/run.py +27 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 421b0a7..e182f63 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,14 +1,12 @@ ## 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。+修复父节点 growth_dynamics 机制为恒等变换的问题（tau_b=1.0 使耦合列和恒等于均匀边际）：+1. TAU_B 从 1.0 降到 0.95，使目标侧边际非均匀，coupling_growth 真正偏离 1；+2. 新增 density_ratio_growth：用 prev→last 在 PCA 空间的局部密度比（kNN 中位距离之比）估计局部扩张/收缩，与耦合列和按 DENSITY_BLEND=0.5 混合，信号幅度通常远大于列和；+3. 添加 NOISE_SCALE=0.02 的高斯扩散噪声（仅加在非零基因上），改善 covariation 和 direction 的分布展开；+4. 打印 smooth_growth 的 min/median/max 供自检：若 std/mean < 5% 则机制仍近似恒等。+机制对照：GROWTH_MODULATION=False 时退化为纯速度场（无生长调制、无噪声），等价于原 ot_moscot。 ## 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。+- TIGON (Sha et al., Nat Mach Intell 2024)：联合学习速度场和生长函数，生长项改变采样密度和位移幅度。+- Waddington-OT (Schiebinger et al., Cell 2019)：非平衡 OT 耦合列和反映目标细胞质量变化；密度比是局部生长的经典估计。+- moscot (Klein et al., Nature 2025)：tau_b < 1 时目标边际非均匀，列和不再恒定。+- 父节点 ANALYSIS 建议：tau_b 降到 0.9~0.95；密度比信号幅度大于列和。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a2f312a..e06ca2a 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -44,12 +44,14 @@ N_HVG = 2000 N_PCS = 30 EPSILON = 1e-3 TAU_A = 0.95-TAU_B = 1.0+TAU_B = 0.95 K_SMOOTH = 30 LAMBDA = 1.0 GROWTH = True GROWTH_MODULATION = True GROWTH_AMP = 0.5+DENSITY_BLEND = 0.5+NOISE_SCALE = 0.02 N_THREADS = 8  @@ -65,6 +67,18 @@ def local_growth_field(Z: np.ndarray, coupling_growth: np.ndarray, k: int) -> np     return coupling_growth[idx].mean(axis=1)  +def density_ratio_growth(Zp: np.ndarray, Zl: np.ndarray, k: int) -> np.ndarray:+    from sklearn.neighbors import NearestNeighbors+    nn_p = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(Zp)+    nn_l = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(Zl)+    dist_l_to_p, _ = nn_p.kneighbors(Zl, return_distance=True)+    dist_l_to_l, _ = nn_l.kneighbors(Zl, return_distance=True)+    r_p = np.median(dist_l_to_p, axis=1) + 1e-8+    r_l = np.median(dist_l_to_l[:, 1:], axis=1) + 1e-8+    ratio = (r_p / r_l) ** 2+    return ratio / np.maximum(ratio.mean(), 1e-30)++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -109,7 +123,12 @@ def main() -> None:      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)+    density_growth = density_ratio_growth(Zp, Zl, k=K_SMOOTH)+    combined_growth = (1.0 - DENSITY_BLEND) * coupling_growth + DENSITY_BLEND * density_growth+    smooth_growth = local_growth_field(Zl, combined_growth, k=K_SMOOTH)+    print(f"growth: coupling std={coupling_growth.std():.4f} density std={density_growth.std():.4f} "+          f"smooth min/med/max={smooth_growth.min():.3f}/{np.median(smooth_growth):.3f}/{smooth_growth.max():.3f}",+          file=sys.stderr)      if GROWTH:         if GROWTH_MODULATION:@@ -140,6 +159,12 @@ def main() -> None:     X = last.X[rows].toarray()     step *= X > 0     X += step+    if NOISE_SCALE > 0:+        step_norm = np.linalg.norm(step, axis=1, keepdims=True)+        med_norm = np.median(step_norm[step_norm > 0]) if np.any(step_norm > 0) else 1.0+        noise = rng.normal(0, NOISE_SCALE * med_norm, size=X.shape).astype(np.float32)+        noise *= X > 0+        X += noise     np.maximum(X, 0.0, out=X)     write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed) 

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

<tool_call>
{"filePath":"/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n47-80c124/work/PROMPT.md","offset":642}
</tool_call>