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节点 n61

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 501d1bed2f: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 d5ad822a1a。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −7、solution/run.py +13 −3

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 4735c78..8c15ffa 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 改了什么-1. 回退第 0 轮失败改动（K_SMOOTH=20、gene_confidence_shrink、强熵收缩）：第 0 轮 score 47.32 远低于父节点 52.13，cell_state 和 covariation 各跌约 8 分，原因是过度收缩破坏了群体结构。-2. 恢复父节点参数（K_SMOOTH=30、ENTROPY_SHRINK=0.5、ENTROPY_FLOOR=0.5、STEP_CAP_STD=3.0）。-3. 唯一新改动：LAMBDA 从 0.8 降到 0.7。依据父节点 ANALYSIS 的归因分析："全局性步长收缩（向 copy_last 靠拢）更可能是 cell_state 提升的来源"，且建议"继续扫 λ∈{0.6,0.7}"。λ=0.7 进一步收缩外推步长，预期在 cell_state 上继续获益，同时 direction 不会进一步恶化（direction 对 λ 不敏感，父节点 λ 从 1.0→0.8 时 direction 仅 +0.56）。-机制对照：LAMBDA=0.8 且 ENTROPY_SHRINK=0 且 STEP_CAP_STD=inf 时退化为原始 ot_moscot 种子。+1. 针对最弱的 direction 组（49.99）：加入基于细胞类型的位移方向修正（TYPE_DIR_BLEND=0.25）。对耦合熵高的细胞（祖先不确定），将其位移方向向同类型细胞的平均位移方向混合。混合权重 = TYPE_DIR_BLEND × H_norm（归一化耦合熵），即只有高熵细胞被修正，低熵细胞保持个体方向。+2. 与 Attempt 3 的 DIRECTION_BLEND_KNN（对输出步做 kNN 平滑）不同：本方法用类型均值而非 kNN 邻居，且仅在耦合不确定时生效，避免把有意义的异质性抹平。+3. 与 Inspiration 1 的 TYPE_BLEND（0.35 均匀混合）不同：本方法是熵门控的，低熵细胞不受影响。+4. 所有其他参数不变（K_SMOOTH=30, LAMBDA=0.7, ENTROPY_SHRINK=0.5, ENTROPY_FLOOR=0.5, STEP_CAP_STD=3.0）。+机制对照：TYPE_DIR_BLEND=0 时退化为父节点。 ## 用到的知识与出处-- λ 收缩防止外推过冲：父节点 ANALYSIS 建议"可继续扫 λ∈{0.6,0.7}"。-- 熵收缩参数保持父节点值：第 0 轮证明加强熵收缩（0.65/0.35）有害。-- K_SMOOTH=30：父节点已验证的值，第 0 轮降到 20 导致严重退化。+- 同一细胞类型的细胞在发育上倾向于沿相似方向迁移（通用谱系知识，父节点 ANALYSIS 建议"对高熵耦合用局部平均代替原始外推方向"）。+- 耦合熵作为祖先确定性的度量：moscot OT 耦合的列熵高表示该细胞的祖先分布分散，方向估计不可靠（Waddington-OT, Schiebinger et al. 2019, Cell）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 29be6e9..641c333 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -52,6 +52,7 @@ N_THREADS = 8 ENTROPY_SHRINK = 0.5 ENTROPY_FLOOR = 0.5 STEP_CAP_STD = 3.0+TYPE_DIR_BLEND = 0.25   def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:@@ -59,12 +60,13 @@ def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray     return np.sort(rng.choice(len(w), size=n, replace=n > len(w), p=p))  -def entropy_shrink_factors(Pc: np.ndarray) -> np.ndarray:+def entropy_shrink_factors(Pc: np.ndarray):     Pc_safe = np.maximum(Pc, 1e-30)     H = -np.sum(Pc_safe * np.log(Pc_safe), axis=0)     H_max = np.log(max(Pc.shape[0], 2))     H_norm = np.clip(H / H_max, 0.0, 1.0)-    return ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm)+    shrink = ENTROPY_FLOOR + (1.0 - ENTROPY_FLOOR) * (1.0 - ENTROPY_SHRINK * H_norm)+    return shrink, H_norm   @@ -117,7 +119,7 @@ def main() -> None:     Pc = P[:, rows]     del P     Pc /= np.maximum(Pc.sum(axis=0, keepdims=True), 1e-30)-    shrink = entropy_shrink_factors(Pc)+    shrink, H_norm = entropy_shrink_factors(Pc)     factor = LAMBDA * dt_out / dt_in     torch.set_num_threads(N_THREADS)     Xp = torch.from_numpy(prev.X.toarray())@@ -126,6 +128,14 @@ def main() -> None:     smooth = knn_mean(Zl, last.X, rows, K_SMOOTH)     step = (smooth - anc) * factor     del smooth, anc+    if TYPE_DIR_BLEND > 0:+        ct = last.obs["celltype"].values[rows]+        type_mean = np.zeros_like(step)+        for t in np.unique(ct):+            idx_t = ct == t+            type_mean[idx_t] = step[idx_t].mean(axis=0)+        blend_w = (TYPE_DIR_BLEND * H_norm)[:, None]+        step = (1.0 - blend_w) * step + blend_w * type_mean     step *= shrink[:, None]     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

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 PROMPT.md to see the full current program.

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<tool_name>Read</tool_name>
<file_path>/home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n61-24559f/work/PROMPT.md</file_path>
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