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节点 n57

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 6de3541558: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 0c3a544746。改动的文件：solution/METHOD.md +9 −11、solution/run.py +10 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 880f3b9..35b4f0e 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,16 +1,14 @@ ## 改了什么-相对父节点（node 18，manifold_ode v1）的全部改动：-1. 修复 manifold_penalty 可微性：原实现用 .detach().numpy() + sklearn kNN，梯度恒为零。改为 torch.cdist + torch.topk 全程可微，机制对照真正生效。-2. 大幅降低运行时间（545s→目标~60s）：EPOCHS 500→150，TRAIN_SUBSAMPLE 3000→1500，N_INTEG_STEPS 10→8，移除对称 Sinkhorn（恢复单向），流形参考数据子采样到 1500 点。-3. 更保守外推以改善 de_recovery：DAMPING 0.65→0.5；新增 STEP_SCALE=0.8 在基因空间额外收缩解码位移，保护差异表达结构。-4. MANIFOLD_REG 0.3→0.2（可微后量级更大，进一步降低避免过度约束）。-5. LR 5e-4→8e-4（配合更少 epoch 加快收敛）。-6. 移除对称 Sinkhorn：round 1 实验表明对称化带来 ~2x 计算开销但分数提升在噪声内，性价比为负。+相对父节点（node 20，manifold_ode v2）的全部改动：+1. 回退过度收缩：DAMPING 0.5→0.65，STEP_SCALE 0.8→1.0。ANALYSIS 明确指出这两层收缩叠加导致 de_recovery -2.22（超噪声），回退应恢复父节点（node 18）水平。+2. 新增步长上限（STEP_CAP_STD=3.0）：从 ot_moscot 家族（node 4/19/37，排名分 50+）借鉴的结构组件，按中位步长的 3 倍截断极端位移，防止离群步破坏 covariation 和 cell_state。+3. MANIFOLD_REG 0.2→0.3：ANALYSIS 建议扫描 {0.2, 0.5} 以推 cell_state；取中间值 0.3 作为温和提升，避免过度约束伤害 de_recovery。+4. N_TRAIN_EPOCHS 150→200：在 18.8s 基础上增加约 5s，给更多收敛空间（150 epoch 时 Sinkhorn 损失可能未充分收敛）。  ## 用到的知识与出处-- k032: TrajectoryNet / MIOFlow / scNODE；"PCA 30-50d + Sinkhorn + 流形约束 + 收缩外推"。-- k034: torchcfm / OT-CFM；"PCA 潜空间 + 线性解码 + 逐细胞残差"；"两时间点场弱辨识，外推需阻尼"。+- 父节点 ANALYSIS：「过度收缩位移会丢掉差异表达信号」「回退收缩力度，单独扫描 STEP_SCALE∈{0.8,1.0} 与 DAMPING∈{0.5,0.65}」。+- k032: TrajectoryNet / MIOFlow / scNODE；PCA 潜空间 + Sinkhorn + 流形约束 + 收缩外推。+- k034: torchcfm / OT-CFM；两时间点场弱辨识，外推需阻尼。 - k031: geomloss SamplesLoss 用法。+- ot_moscot 家族（node 4/19/37）：STEP_CAP_STD 截断策略在其上验证有效（排名分 50.2–50.4）。 - Huguet et al. arXiv:2206.14928（MIOFlow 流形正则）。-- 父节点 ANALYSIS：流形惩罚必须可微；77s 级训练成本换噪声内波动性价比为负。-- Round 1 实验：对称 Sinkhorn 和 500 epoch 未带来超出噪声的收益，但运行时间增加 7x。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex abb1dbf..a2125f6 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -40,16 +40,17 @@ K_SMOOTH = 30 GROWTH = True N_THREADS = 8 HIDDEN = 64-N_TRAIN_EPOCHS = 150+N_TRAIN_EPOCHS = 200 N_INTEG_STEPS = 8 TRAIN_SUBSAMPLE = 1500 VEL_REG = 0.005-MANIFOLD_REG = 0.2+MANIFOLD_REG = 0.3 MANIFOLD_K = 15 MANIFOLD_SUBSAMPLE = 1500-DAMPING = 0.5-STEP_SCALE = 0.8+DAMPING = 0.65+STEP_SCALE = 1.0 LR = 8e-4+STEP_CAP_STD = 3.0   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -177,6 +178,11 @@ def main() -> None:      X = last.X[rows].toarray()     step = decoded_step_full * STEP_SCALE+    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     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

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