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节点 n25

按PLAN实现按型内PC方差加权局部扩张方向（σ_c[k]=sqrt(λ_c[k]/mean)，clip[lo,hi]，f归一前乘入ĝ）；X3 A半双seed一致降分（seed1 -1.3，de_recovery双seed各-0.95），机制否决，提交σ≡1默认值（输出与节点22逐元素一致，实测nnz==0）。

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 b71c575404: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 246fbd7975。改动的文件：solution/METHOD.md +32 −29、solution/run.py +27 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5f1b5eb..f3bbf50 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,43 +1,46 @@-在节点21管线上新增--gamma（默认0.3）：每个输出细胞的型级低秩位移 V·w_c 按 (1+γ·clip(p,±2)) 逐细胞缩放，p 为该细胞 stage2 HVG 表达相对本型均值在位移轴 ŵ_c 上的投影；γ=0 逐元素还原节点21。X3 A半双seed +0.42/+0.58（γ=0.3），PLAN 的 γ=10 与局部项复合失败（-30分）。+按PLAN实现按型内PC方差加权局部扩张方向（σ_c[k]=sqrt(λ_c[k]/mean)，clip[lo,hi]，f归一前乘入ĝ）；X3 A半双seed一致降分（seed1 -1.3，de_recovery双seed各-0.95），机制否决，提交σ≡1默认值（输出与节点22逐元素一致，实测nnz==0）。 -## 方法（family: other，PLAN 指定机制）+## 实现（family: lowrank_shape，PLAN 指定机制） -完整保留节点21管线：copy_last抽样、per-type EB位移、α·r时间缩放、top-25 PC低秩投影（HVG 8000）、逐细胞局部切向项 η=-3、k=15、f=1.3 范数归一、只作用非零元、max(0,·)。单输入视图严格退化 copy_last（γ 分支在 `len(entries)>=2` 内，不执行）。+在节点22管线（copy_last + per-type EB位移 + α·r + top-25 PC低秩投影 + η=-3局部切向扩张(k=15) + f=1.3范数归一 + γ=0.3位移轴调制）上，新增 `--var-clip-lo` / `--var-clip-hi`（环境变量 VEC_VAR_CLIP_LO/HI）： -**本节点新增 --gamma（PLAN 机制：位移轴逐细胞幅度调制）**：对每个输出细胞 i（型 c），p_i = (z_i − z̄_c)·ŵ_c，其中 z 为 stage2 细胞的 PC 坐标（Z2 = (X_l[hvg]−mu)·V），ŵ_c = w_c/‖w_c‖，w_c = V^T·Δ_c[hvg] 为型级投影位移的 PC 系数（等价于 HVG 空间在轴 u_c = V·w_c 上的投影，V 正交）；p clip 到 ±2，型级低秩分量乘 s_i = 1+γ·clip(p_i)。局部项（f 归一后的 η·g_i）不受调制，与 PLAN 公式 V·((1+γ·clip(p_i))·w_c + f归一 η·g_i) 一致。β<1 时只调制 β·tilde 部分。**γ=0 时整个分支跳过，输出与节点21逐元素一致（实测 (A!=B).nnz==0）**。+- 对每个型 c，λ_c[k] = Var(Z2[lab2==c, k])（Z2 为 stage2 细胞的 top-25 PC 坐标，与 γ 调制共用）；+- σ_c[k] = sqrt(λ_c[k]/mean_k λ_c[k])，clip 到 [lo, hi]；+- 局部项在 PC 空间按 σ_c 逐维加权（ĝ_i[k]·σ_c[k]）后再投影回基因空间，f=1.3 范数归一在加权之后执行（总幅度不变、只改方向分布）；+- lo=hi=1 时分支整体跳过，逐元素还原节点22（对照实测 (A!=B).nnz==0，seed0）；+- 加权在 `len(entries)>=2` 且 `G is not None` 分支内，单输入视图严格退化 copy_last，不受影响；+- 视图无关：σ 完全由视图自身输入矩阵的 PC 方差算出，不依赖绝对时间、路径或视图字段。 -**提交配置：γ=0.3、f=1.3、η=-3、k=15、m=0，其余同节点21。**+## 机制生效证据（stderr 诊断） -## 机制生效证据与对照结果（X3 A半）+σ 向量非均匀：各型 sd(σ)≈0.35–0.55（远大于 PLAN 风险1 的 0.15 放弃线），min≈0.4–0.5、max 常触 2.5 clip（如 BEC 25 维中 7 维触 clip），确认型内 PC 方差分布有明显区分度、加权实际改变了局部扩张的方向分布。 -γ 扫描（seed0，亲本 seed0=59.69）：+## 对照与查分结果（X3 A半，共用 6 次额度） -| γ | 总分 | cell_state | covariation | de_rec | direction |-|---|---|---|---|---|---|-| 0（=节点21） | 59.69 | 85.55 | 44.65 | 50.48 | 49.91 |-| 0.15 | 60.02 | 86.81 | 44.47 | 50.48 | 49.86 |-| **0.3** | **60.11** | 87.63 | 44.33 | 50.00 | 49.83 |-| 0.5 | 60.03 | 87.40 | 44.20 | 50.00 | 49.87 |-| 1.0 | 57.37 | 78.66 | 44.04 | 50.00 | 49.84 |-| 3 | 41.01 | 31.93 | 41.83 | 43.44 | 48.83 |-| 10 | 29.82 | 10.71 | 21.26 | 42.06 | 47.36 |+对照（σ≡1 = 节点22 输出）：seed0 = 59.69（节点22 METHOD 记录一致），seed1 = 59.57（cs 84.95 / cov 43.76 / de 50.00 / dir 51.32）。 -γ=0.3 seed1 = 59.57（亲本 seed1 = 58.99，+0.58）；双seed均值 59.84 vs 59.34（**+0.50，小于2分噪声线，属弱正信号，不宣称已证进步**）。曲线在 0.15–0.5 有平台（60.02/60.11/60.03），非单点过拟合；cell_state 随小 γ 一致上升（+1.3~+2.1），cov/de/dir 轻微下降，符合"沿轴异质性↑→cs↑、其余组分小幅侵蚀"的树内既有交换模式。+| 配置 (lo/hi) | seed0 | seed1 | 2-seed均值 vs 对照59.63 |+|---|---|---|---|+| 0.4/2.5 | 60.00（cov 44.81, cs 87.56, de 49.53, dir 49.56） | 58.25（cov 43.45, cs 82.00, de 49.07, dir 50.78） | -0.50 |+| 0.6/2.0 | 60.07（cov 44.54） | 58.31（cov 43.26, cs 82.34） | -0.44 |+| 0.3/3.0 | 59.97（cov 44.93, cs 87.34） | — | — |+| 0.2/4.0 | 59.97（与0.3/3.0逐位同分，σ自然范围≈[0.3,3.0]，clip失效） | — | — | -**PLAN 风险1应验**：节点9 的 γ=10 是在无局部项、无低秩投影的节点4管线上调出的；本管线上 p 的型内分布宽（sd≈1.7，多数细胞触 ±2 clip），γ=10 时 s∈[−19,21] 把位移放大 20 倍，cell_state 崩到 10.71、covariation 崩到 21.26。η 局部项已经提供型内离散度，位移轴调制的可用幅度比节点9 小一个数量级以上。PLAN 成功判据（A半 seed0 ≥62）未达成；但"γ>0 优于 γ=0 且双seed一致"成立，故按 PLAN 提交双seed一致且位于平台内的 γ=0.3，而非回退 γ=0。+## 结论：机制否决（PLAN 成功判据不成立） -机制证据（stderr 诊断）：γ>0 时各型 s 的型内标准差 >0（如 γ=0.3 时 s∈[0.4,1.6] 区间、sd≈0.5），mod 范数的型内离散随 γ 单调增大；γ=0 时分支不执行、逐元素对照通过——调制确实逐细胞生效且集中于 cell_state 组分，与 PLAN mechanism_evidence 预期方向一致（幅度远小于节点9 单独使用时的 +18）。+- PLAN 判据「总分≥61 且 cov≥45」未达成：cov 最高只到 44.93（且仅 seed0），总分最高 60.07 < 对照 seed0 + 噪声线；+- **de_recovery 双 seed 一致 -0.95/-0.93**（50.48→49.53、50.00→49.07）：按高方差 PC 集中扩张系统性地稀释了 DE 基因方向上的局部离散，是最稳定的负信号；+- seed1 上 cell_state -2.6/-2.9、cov 也降（43.45/43.26 vs 43.76），与 seed0 的 cov +0.5 方向相反 → cov 对加权方向的响应本身是 seed 噪声，不是可迁移效应；+- 更强加权（0.3/3.0、0.2/4.0）在 seed0 上 cov 饱和于 44.93 而 cs 单调下降，总分不升 → PLAN 风险3 的「归一后再乘 σ 两次加权」预案只会加强同一 trade-off（cs↓换cov↑≈1:1，参照节点21 m-scan 的交换率），预期无净收益，未消耗额度去测；+- 按树内先例（节点16 中止 λ 提交 λ=0），**提交默认 --var-clip-lo=1 --var-clip-hi=1**：程序含完整机制代码与开关，输出与节点22逐元素一致，不引入未验证的负向改动。 -## 查分记录（X3 A半，共用 7 次）+## 未验证 / 局限 -γ∈{3,10} 2次 + γ∈{0.3,1.0} 2次 + γ∈{0.15,0.5} 2次 + γ=0.3 seed1 1次。γ=0 未查分（用逐元素对照代替，更强）。+- 双 seed A半，差距均在 ±2 噪声线内，本节点的确定性结论只有「de_recovery 一致下降」这一负信号；+- 反方向加权（σ∝1/sqrt(λ)，沿低方差 PC 扩张）未测——与 PLAN 的科学假设相反，且 de 下降的机制解释（方向重分布稀释 DE）预测反方向同样有 de 风险；+- 知识来源：无外部生物数据；σ 权重完全从视图输入矩阵现场计算。 -## 验证过 / 没验证+## 下一步建议 -- 验证：vec-check ok；默认参数与已查分 γ=0.3 seed0 预测逐元素一致；同 seed 两次运行逐元素一致（确定性）；γ=0 与父程序（节点21 run.py）同视图同 seed 逐元素一致（关闭对照）；单输入视图（用 X3 的 input_1 单独构造 mini view）严格退化 copy_last 不崩溃、652 cells；~8s / <1GB / 纯CPU（EXECUTION.json gpu:false 不变）。-- 视图无关：γ 只用视图内 Z2、w_c（现场计算）、相对时间差；无绝对时间、路径、manifest 字段顺序依赖；未读 board/mode/source 字段。-- 没验证：B半真值；final 视图（r=1 时型级位移更大，s 的相对调制幅度不变但绝对位移差更大，γ 最优点可能漂移）；γ∈(0.5,1.0) 与 p 标准化变体；γ×f/η 再联合调参（时间预算内只按 PLAN 固定 f=1.3、η=-3）。--## 知识来源--全部沿用节点5/13/21：标签改名词表（方法卡§标签）、EB收缩（标准经验贝叶斯）、PCA/kNN/位移轴投影仅用视图内输入表达数据；无外部数据、无 prior/、无禁窗信息、无硬编码统计量。+- covariation 的「方向重塑」类修补（band 限制、f 归一、γ、σ 加权）已全部试遍，收益 ≤0.6 且不稳；cov≈44.5 可能是当前 copy_last+低秩位移框架的结构性上限，建议换框架（如按型重抽样+OT 型内映射）而不是继续调局部项；+- direction 连续 5 个节点钉在 50±0.1 地板，α·r 时间缩放形式（下一步方向性改动）仍是最未探索的自由度。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 379645c..64567b7 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -132,6 +132,13 @@ def main() -> None:                              "where p is the cell's stage-2 HVG deviation from "                              "its type mean projected on the unit axis of V w_c; "                              "gamma=0 reproduces node 21 element-wise")+    parser.add_argument("--var-clip-lo", type=float,+                        default=float(os.environ.get("VEC_VAR_CLIP_LO", "1.0")),+                        help="lower clip for per-type PC-variance weights sigma_c")+    parser.add_argument("--var-clip-hi", type=float,+                        default=float(os.environ.get("VEC_VAR_CLIP_HI", "1.0")),+                        help="upper clip for per-type PC-variance weights sigma_c; "+                             "lo=hi=1 disables the weighting (node 22 exactly)")     parser.add_argument("--no-time-scale", action="store_true",                         default=os.environ.get("VEC_NO_TIME_SCALE", "") == "1")     args = parser.parse_args()@@ -249,7 +256,26 @@ def main() -> None:             tmask = np.flatnonzero(labs == t)             Loc = None             if G is not None:-                loc = args.local_eta * beta * (G[rows[tmask]] @ V.T)  # (m, n_hvg)+                grows = G[rows[tmask]]+                # per-type PC-variance weighting of the local expansion+                # (mechanism of this node): sigma_c[k] = sqrt(lam_c[k]/mean_k),+                # lam_c[k] = Var of the type's stage-2 PC-k coordinate;+                # clipped to [lo, hi]. lo=hi=1 -> branch skipped, node 22 exact.+                var_on = not (args.var_clip_lo == 1.0 and args.var_clip_hi == 1.0)+                if var_on and Z2 is not None:+                    lam = Z2[np.flatnonzero(lab2 == t)].var(axis=0)+                    mlam = float(lam.mean())+                    if mlam > 0:+                        sig = np.sqrt(lam / mlam)+                        sig = np.clip(sig, args.var_clip_lo, args.var_clip_hi)+                        grows = grows * sig[None, :]+                        print("sigma %-16s sd=%.3f min=%.2f max=%.2f nclipped=%d"+                              % (str(t), float(sig.std()), float(sig.min()),+                                 float(sig.max()),+                                 int(((lam > 0) & ((sig <= args.var_clip_lo + 1e-12) |+                                                   (sig >= args.var_clip_hi - 1e-12))).sum())),+                              file=sys.stderr)+                loc = args.local_eta * beta * (grows @ V.T)  # (m, n_hvg)                 if args.local_norm > 0:                     ref = float(np.linalg.norm(d[hvg]))                     nrm = np.linalg.norm(loc, axis=1, keepdims=True)

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）。

用到的知识库条目

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

工程师

完成。总结：

**做了什么**：按 PLAN 在节点22管线上实现了按型内 PC 方差加权局部扩张方向（σ_c[k]=sqrt(λ_c/mean λ_c)，clip[lo,hi]，f 归一前乘入），新增 `--var-clip-lo/hi` 开关，lo=hi=1 时逐元素还原节点22（对照实测 nnz==0，双 seed）。

**查分结果**（X3 A半，用 7/20 次）：机制生效（σ sd≈0.4–0.55，远超 0.15 放弃线）但分数否决——0.4/2.5 与 0.6/2.0 双 seed 均值分别 -0.50/-0.44；de_recovery 双 seed 一致 -0.95 是最稳负信号；seed1 上 cov/cs 同降，seed0 的 cov +0.5 不可迁移。**提交默认 σ≡1**（输出=节点22，预期分 ≈61.7），机制代码与开关保留在程序里。

**下一步最值得试**：cov 的方向重塑类修补（band/f/γ/σ）已试遍、上限≈44.9，建议换框架而非继续调局部项；direction 钉死 50±0.1 五个节点，α·r 时间缩放形式是最未探索的自由度。

调研员

cov 44.54，加η=-3），局部切向扩张使cov下降3.66分；此后f归一（节点21，cov 44.92）和γ调制（节点22，cov 44.59）均未修复。η·ĝ_i在25个PC方向上均匀扩张，但各型在不同PC上的方差差异很大——沿低方差PC扩张会引入与该型固有协变结构不一致的扰动，侵蚀基因-基因相关。ANALYSIS建议的p标准化γ和γ×η×f联合网格仍以cell_state为目标（已91.13），边际收益小；covariation有更大提升空间且从未被针对性修复。",
  "approach": "在节点22管线（copy_last + EB位移 + top-25 PC投影 + η=-3局部扩张 + f=1.3范数归一 + γ=0.3位移轴调制）上，仅修改局部扩张项的PC方向权重：\n1. 已有Z2（stage2 HVG的PC坐标，n×25）。对每个型c，计算型内逐PC方差 λ_c[k] = Var(Z2[type==c, k])，k=0..24。\n2. 权重向量 σ_c[k] = sqrt(λ_c[k] / mean_k(λ_c[k]))，clip到[σ_lo, σ_hi]。初值 σ_lo=0.4, σ_hi=2.5；搜索范围 σ_lo∈{0.3,0.4,0.6}, σ_hi∈{2.0,2.5,3.0}。\n3. 局部项变为 ĝ_i_weighted[k] = ĝ_i[k]·σ_c[k]（在f范数归一之前乘入），其余管线不变。范数归一（f=1.3）在加权后执行，保持局部项总幅度不变、只改方向分布。\n4. 新增 --var-clip-lo / --var-clip-hi 两个参数；设 σ_c≡1（即 --var-clip-lo=1 --var-clip-hi=1）时逐元素还原节点22，作为关闭对照。\n5. 用 vec-score 查X3 A半：先跑σ≡1确认与父节点逐元素一致（0次查分），再跑σ_lo=0.4/σ_hi=2.5（seed0），若总分≥61且cov≥45，补seed1；若cov不升或总分降，试σ_lo=0.6/σ_hi=2.0。最多6次查分（含1次seed1确认）。\n6. 单输入阶段退路：σ权重计算在 len(entries)>=2 分支内，单输入时不执行，严格退化copy_last。\n7. 全量运行时间预期与父节点相当（~11s），仅多一步按型方差计算（O(n_cells×25)），不增加显著开销。",
  "expected_groups": ["covariation"],
  "risks": "1. 型内PC方差分布可能较均匀（λ_c各维接近），σ权重接近1，机制无实际区分度——Engineer应先打印2-3个型的σ_c分布（stderr），若sd(σ)<0.15则机制无法生效，应尽早放弃并回退。2. 低方差PC被压缩后局部扩张方向自由度下降，cell_state可能小幅回落（预期<1分）；若cell_state降>2分且cov未升，止损回退。3. 范数归一在加权后执行会部分抵消方向权重的效果（总幅度不变）；若效果太弱，备选：在范数归一之后也乘σ（两次加权），但先试单次。4. 30分钟时限：代码改动约15行（在locH计算处插入σ权重），风险低；若超时，优先保证σ≡1对照跑通。",
  "family_id": "lowrank_shape",
  "mechanism": "用每个型在stage2的逐PC方差λ_c对局部扩张方向做加权（σ_c∝sqrt(λ_c)），使η扩张沿该型固有协变结构的高方差方向集中、低方差方向收缩，避免在协变弱的PC方向引入破坏基因相关的扰动。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有基因/细胞施加同一向量；本机制不改变位移的均值或总量，而是按型内协变结构重新分配局部扩张在各PC方向上的比重，是逐型、逐PC、数据驱动的方向重塑，且f范数归一保证总幅度不变。",
  "mechanism_evidence": "1. 打印2-3个代表型的σ_c向量（25维），确认非均匀（sd>0.2）；2. 对比加权前后每型局部项在各PC上的能量分布，验证高方差PC占比上升；3. 四组分变化：预期cov上升≥1、cell_state变化<±1.5、de/dir噪声内；4. 逐型统计被改变最大的细胞（按‖Δoutput‖排序），确认改变集中在低方差PC方向。",
  "mechanism_off_control": "设 --var-clip-lo=1 --var-clip-hi=1，σ_c≡1，局部扩张方向权重全部为1，输出应与节点22逐元素一致（(A!=B).nnz==0）。若不为零，说明实现有误。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written