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节点 n53

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 5098390bc4: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 7848082bc6。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −6、solution/run.py +0 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 2dafba9..cc44720 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,8 +1,8 @@ ## 改了什么-1. K_SMOOTH 30→15：减少 kNN 平滑，保留更多细胞类型特异表达，改善 cell_state。-2. LAMBDA 1.0→0.8：轻微收缩外推步长，避免过冲，改善 direction。-3. 新增耦合熵调制：计算每个输出细胞的耦合分布熵，归一化为 confidence∈[0,1]；位移乘以 (0.5+0.5*confidence)。耦合明确（低熵）的细胞获得全位移，耦合弥散（高熵、祖先不确定）的细胞位移减半。这是局部 OT 的核心机制——不同细胞的传输置信度不同，位移应自适应。+1. 移除 BLEND 机制（BLEND=0.3→完全移除）：第 0 轮引入的细胞自身位移混合 (X - anc) 导致 cell_state 从 51.80 暴跌至 18.12、covariation 从 51.14 跌至 26.87。原始逐细胞位移噪声太大，破坏了细胞类型特异表达和基因共变结构。恢复纯 kNN 平滑位移 (smooth - anc)。+2. LAMBDA 恢复为 0.8：父节点使用 0.8 得分 50.98，第 0 轮改为 1.0 后配合 BLEND 导致崩溃，无法单独归因。恢复父节点值。+3. 保留移除熵调制：父节点的熵调制无 mechanism-off 对照，等效将步长压缩到 [0.4, 0.8]（叠加 LAMBDA=0.8）。移除后步长统一为 0.8，避免过度抑制。本节点 = 父节点去掉熵调制，是对该机制的消融。 ## 用到的知识与出处-- k031：Waddington-OT 耦合的 barycentric displacement 外推；耦合熵衡量配对确定性。-- Schiebinger et al., Cell 2019 (10.1016/j.cell.2019.01.006)：OT 耦合矩阵的列分布反映细胞来源确定性。-- Klein et al., Nature 2025 (10.1038/s41586-024-08453-2)：moscot TemporalProblem 耦合输出。+- k031：Waddington-OT 耦合的 barycentric displacement 外推；kNN 平滑位移比逐细胞原始位移更稳定。+- 父节点 ANALYSIS：K_SMOOTH 30→15 是 cell_state 与 covariation 的权衡；熵调制无对照不可归因。+- 第 0 轮实验结果：BLEND=0.3 导致灾难性下降，证明逐细胞原始位移不能直接用于步长计算。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7308d39..b56e332 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -103,9 +103,6 @@ def main() -> None:     Pc = P[:, rows]     del P     Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)-    entropy = -np.sum(Pc * np.log(np.maximum(Pc, 1e-30)), axis=0)-    max_ent = np.log(max(Pc.shape[0], 2))-    confidence = 1.0 - entropy / max_ent     factor = LAMBDA * dt_out / dt_in     torch.set_num_threads(N_THREADS)     Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())@@ -114,7 +111,6 @@ def main() -> None:     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)     step = (smooth - anc) * factor     del smooth, anc-    step *= (0.5 + 0.5 * confidence)[:, None]     step[:, ~mask] = 0.0     X = last.X[rows].toarray()     step *= X > 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

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the results: Round 1 (no entropy modulation, LAMBDA=0.8, K_SMOOTH=15) scored 50.74 vs parent's 50.98. The entropy modulation was providing a small benefit. I'll restore it and try K_SMOOTH=20 as a compromise between 15 (better cell_state) and 30 (better covariation), targeting a net improvement.

<<<<<<< SEARCH
K_SMOOTH = 15
LAMBDA = 0.8
GROWTH = True    # resample output cells by g^dt_out (WOT birth-death model)
N_THREADS = 8
=======
K_SMOOTH = 20
LAMBDA = 0.8
GROWTH = True    # resample output cells by g^dt_out (WOT birth-death model)
N_THREADS = 8
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
    Pc = P[:, rows]
    del P
    Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)
    factor = LAMBDA * dt_out / dt_in
    torch.set_num_threads(N_THREADS)
    Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())
    anc = (torch.from_numpy(Pc).T @ Xp).numpy()
    del Xp, Pc
    smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)
    step = (smooth - anc) * factor
    del smooth, anc
    step[:, ~mask] = 0.0
    X = last.X[rows].toarray()
    step *= X > 0
    X += step
    np.maximum(X, 0.0, out=X)
    write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)
=======
    Pc = P[:, rows]
    del P
    Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)
    entropy = -np.sum(Pc * np.log(np.maximum(Pc, 1e-30)), axis=0)
    max_ent = np.log(max(Pc.shape[0], 2))
    confidence = 1.0 - entropy / max_ent
    factor = LAMBDA * dt_out / dt_in