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节点 n56

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 57000e320f: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 +7 −12、solution/run.py +10 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 421b0a7..0d1ad34 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,14 +1,9 @@ ## 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。+1. 将 TAU_B 从 1.0 降到 0.95：修复父节点 ANALYSIS 指出的恒等变换问题——tau_b=1.0 强制目标边际均匀，耦合列和恒等于 1，生长调制完全无效。降低后目标侧非平衡，列和真正偏离 1，coupling_growth 和 smooth_growth 携带局部扩张/收缩信息。+2. 在 PCA 空间加入经验协方差相关的噪声（NOISE_SCALE=0.12）：借鉴 stochastic_bridge 维持群体散布的做法，但噪声沿经验协方差结构（Cholesky 分解）而非各向同性，以在改善 cell_state 的同时尽量保留 covariation。噪声只加在 HVG 上，且受 addnz 掩码约束。+3. 添加诊断输出：打印 smooth_growth 的 min/std/max，若 std/mean < 5% 则说明信号仍不足。 ## 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。+- moscot TemporalProblem tau_b 参数含义（Klein et al., Nature 2025, 10.1038/s41586-024-08453-2）：tau_b<1 时目标边际非均匀，列和反映局部质量变化。+- 父节点 ANALYSIS 建议：降 tau_b 到 0.9~0.95 使列和非平凡。+- [SF]²M / stochastic_bridge（Tong et al., arXiv:2307.03672）：推理时加噪声维持散布；本实现改用经验协方差相关噪声以保留基因共变结构。+- Waddington-OT（Schiebinger et al., Cell 2019）：耦合列和作为生长信号的理论基础。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a2f312a..a0ffbfe 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -44,12 +44,13 @@ 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+NOISE_SCALE = 0.12 N_THREADS = 8  @@ -90,7 +91,7 @@ def main() -> None:     import torch     from moscot.problems.time import TemporalProblem -    (Zp, Zl), _ = embed([prev.X, last.X], mask, N_HVG, N_PCS, args.seed)+    (Zp, Zl), info = embed([prev.X, last.X], mask, N_HVG, N_PCS, args.seed)     g_prev, g_last = growth_rates([prev, last], genes, mask, args.seed)      obs = pd.DataFrame({"time": np.r_[np.zeros(prev.n_obs), np.ones(last.n_obs)],@@ -110,6 +111,7 @@ 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)+    print(f"growth: smooth_growth min/std/max {smooth_growth.min():.4f}/{smooth_growth.std():.4f}/{smooth_growth.max():.4f}", file=sys.stderr)      if GROWTH:         if GROWTH_MODULATION:@@ -137,6 +139,12 @@ def main() -> None:         step *= velocity_scale[:, None]     del smooth, anc     step[:, ~mask] = 0.0+    cov_pca = np.cov(Zl, rowvar=False).astype(np.float32)+    cov_pca += 1e-4 * np.eye(N_PCS, dtype=np.float32)+    L_chol = np.linalg.cholesky(cov_pca).astype(np.float32)+    noise_pca = (rng.standard_normal((n, N_PCS)).astype(np.float32) @ L_chol.T) * NOISE_SCALE+    noise_gene = (noise_pca @ info["components"]) * info["sd"]+    step[:, info["hvg"]] += noise_gene     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

stream

Let me read the rest of the PROMPT.md to see the full current program.

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{"name": "read_file", "arguments": {"path": "/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n56-96389b/work/PROMPT.md", "offset": 679}}
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