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节点 n60

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 0d4b074b6a: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 0f72d57c9e。改动的文件：solution/METHOD.md +4 −6、solution/run.py +7 −4

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 24d263f..18d5523 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,7 @@ ## 改了什么-相对父节点（49，[SF]²M 最小实现）的全部改动：(1) 输出噪声从 PCA 各向同性改为按 last stage 经验协方差矩阵的 Cholesky 分解采样（COV_REG=0.05 正则化），同时保持细胞多样性和基因间协变结构；(2) NOISE_OUT 从 0.3 调为 0.22（第 0 轮 0.08 导致 cell_state 降至 58.85，第 1 轮 0.18 为 60.47，逐步回调）；(3) 推理时刻从 t=1 改为 t=1-T_EPS=0.98，落在训练分布内；(4) 每基因位移限幅 ±1 sd（CLIP_SD=1.0），防止主 PC 大幅位移淹没 DE 基因；(5) 训练配对从随机改为 minibatch OT（linear_sum_assignment），步数 600→1200，batch 256→128；(6) ALPHA 从 0.7 提到 0.85，补偿降低噪声后的方向信号强度。+相对父节点 52 的改动：(1) 输出噪声从纯协方差 Cholesky 改为各向同性与协方差的混合（ISO_FRAC=0.35），各向同性分量恢复逐细胞多样性（cell_state），协方差分量保持基因间相关结构（covariation）；(2) NOISE_OUT 从 0.22 提至 0.26，进一步补偿 cell_state 损失；(3) CLIP_SD 从 1.0 放宽至 1.5，允许 DE 基因有更大的逐基因位移，改善 de_recovery。三者协同：混合噪声解决 cell_state 下降，放宽限幅改善 de_recovery，NOISE_OUT 微调平衡总体多样性。 ## 用到的知识与出处-- 父节点 ANALYSIS next_suggestions：NOISE_OUT 扫描、推理时刻修正、每基因限幅、OT 配对。-- 第 0 轮反馈：NOISE_OUT=0.08 时 cell_state 大幅下降，需回调；第 1 轮 0.18 各向异性噪声（pc_std 缩放）部分恢复。-- 经验协方差噪声：用数据自身的协方差结构生成噪声是保持分布形状的标准做法（multivariate normal sampling），同时服务 cell_state（多样性）和 covariation（相关性保持）。-- Tong A. et al. (arXiv:2302.00482)：OT-CFM minibatch OT 配对。+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions 第 1 条：在协方差噪声基础上叠加各向同性分量，验证多样性能否回到 65 附近而不损失 covariation。+- 父节点 ANALYSIS next_suggestions 第 3 条：单独扫 CLIP_SD∈{0.5,1.0,1.5}。+- 多元正态混合采样：各向同性 + 协方差混合是控制分布形状与扩展度的标准做法（multivariate normal mixture scaling）。 - 知识条目 k034：PCA 空间训练、解码策略。-- 方向库 stochastic_bridge：推理在训练分布内取值。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex cdbfc63..3a423ec 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -41,12 +41,13 @@ N_TRAIN_STEPS = 1200 LR = 1e-3 HIDDEN = 128 ALPHA = 0.85-NOISE_OUT = 0.22+NOISE_OUT = 0.26 N_THREADS = 8 GROWTH = True T_EPS = 0.02-CLIP_SD = 1.0+CLIP_SD = 1.5 COV_REG = 0.05+ISO_FRAC = 0.35   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -182,8 +183,10 @@ def main() -> None:         cov = np.cov(Zl, rowvar=False).astype(np.float32)         cov += COV_REG * np.eye(N_PCS, dtype=np.float32)         L = np.linalg.cholesky(cov).astype(np.float32)-        dz += (rng.standard_normal(dz.shape).astype(np.float32)-               @ L.T * NOISE_OUT * np.sqrt(alpha))+        iso_noise = rng.standard_normal(dz.shape).astype(np.float32)+        cov_noise = rng.standard_normal(dz.shape).astype(np.float32) @ L.T+        mixed = ISO_FRAC * iso_noise + (1.0 - ISO_FRAC) * cov_noise+        dz += mixed * NOISE_OUT * np.sqrt(alpha)      hvg = info["hvg"]     sd = info["sd"]

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 current program.

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/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n60-4e7819/work/PROMPT.md
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650
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