总览 · ← 返回运行 20261002-202908-search-t1-scr-D

节点 n29

按PLAN给型级位移加逐PC方差比重加权 w_c·clip((λ2/λ1)^β,lo,hi)；X3 A半6配置β正负双向、两种ε均单调降分，机制否决，提交β=0（与父节点逐元素一致，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 488a53837a: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 b71c575404。改动的文件：solution/METHOD.md +37 −28、solution/run.py +68 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex f3bbf50..1c169a3 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,46 +1,55 @@-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）。+按PLAN给型级位移加逐PC方差比重加权 w_c·clip((λ2/λ1)^β,lo,hi)；X3 A半6配置β正负双向、两种ε均单调降分，机制否决，提交β=0（与父节点逐元素一致，nnz==0）。  ## 实现（family: lowrank_shape，PLAN 指定机制） -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）：+管线 = 节点22/25（copy_last + 按型 EB 收缩位移 ×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 位移轴逐细胞调制）。新增开关： -- 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。+- `--wvar-beta`（环境变量 `VEC_WVAR_BETA`，**默认 0.0 = 关闭**）、`--wvar-lo 0.5` / `--wvar-hi 2.0`、`--wvar-min-cells 50`、`--wvar-eps {median,self}`。+- Z_s = 输入阶段 s 全部细胞的 top-25 PC 坐标（与 γ 调制共用同一 V / mu / hvg，来自 `covariation_basis`）；λ_c,m^(s) = Var(Z_s[lab_s==c, m])。+- `median` 模式（PLAN 原文）：ε = median_m λ^(1)；`self` 模式（对照实现）：ε=0，ratio 直接 = λ2/λ1，避免 median 地板给高序号 PC 引入的系统性倾斜（median 模式下 ratio 对 m>~13 恒 <1，实测每型固定 7 个 PC 触 lo clip，是与"真实方差演化"无关的索引伪信号）。+- 型在任一阶段 <50 细胞 → 回退到全体细胞的池化 ratio（PLAN 风险1 预案）；stage-2 型名在 stage-1 缺失时按 `SYNONYM_PARENTS` 取亲本池，再缺则池化。+- 重加权在 `wc = V^T dv` 之后、`tilde = V wc` 之前完成，因此 γ 调制的轴、f=1.3 局部归一的参考范数都随重加权后的 w_c' 变化（PLAN 步骤4）。+- β=0 时 `wvar_on=False`，Z1 不计算，分支完全跳过 → 逐元素还原父节点（实测 nnz==0，seed 0）；单输入视图走 `len(entries)>=2` 之外的 copy_last 分支，不受影响。视图无关：λ 全部由视图自身输入矩阵现场算出，只用相对时间差（r），不读 board/mode/路径/绝对时间。 -## 机制生效证据（stderr 诊断）+## 机制生效证据（stderr `wvar` 行，seed 0） -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。+- 打印每型 sd(w)、min/max、与原始 w_c 的夹角余弦、触 clip 维数；型规模 n1/n2 一并打印（最小真实型 IFT-CM n1=133/n2=489，Endocardium 239/305，OFT/RV-CM 327/391；BEC/ST/NCC-derived 各 1 细胞 → 走池化回退 n1=1379/n2=2174）。+- `median` 模式：β=0.5 sd(w)=0.096–0.138、cos=0.99（PLAN 判据 sd>0.05 勉强达标但方向几乎未变）；β=1 sd(w)=0.15–0.21；β=2 sd(w)=0.30–0.42、cos=0.897–0.98（7 维触 clip）→ 机制确实生效。+- `self` 模式：β=1 sd(w)=0.10–0.21、cos=0.973–0.995；β=3 更强。+- 关键诊断：X3 两输入只差 0.25 天，纯 λ2/λ1 的自然 sd(log ratio)≈0.1–0.2，即"型内形状演化"信号本身很弱；要把 cos 拉到 0.9 需要 β≥2，而那已进入纯噪声放大区。 -## 对照与查分结果（X3 A半，共用 6 次额度）+## 对照与查分（X3 A半，共用 6 次额度；对照 = 父节点输出，seed0 = 59.69，取自节点25 METHOD 记录，未重复消耗额度） -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）。+| 配置 | seed0 总分 | cell_state | covariation | de_recovery | direction |+|---|---|---|---|---|---|+| β=0（对照，= 节点22/25） | **59.69** | 87.6 | 44.6 | 50.5 | 49.6* |+| median β=+1.0 | 58.16 | 83.28 | 43.91 | 48.62 | 48.98 |+| median β=+2.0 | 56.61 | 79.60 | 43.28 | 47.75 | 48.57 |+| median β=−1.0 | 58.63 | 82.31 | 43.28 | 50.96 | 50.18 |+| median β=−2.0 | 55.29 | 70.80 | 42.80 | 51.46 | 50.50 |+| self β=+1.0 | 58.40 | 83.77 | 43.68 | 49.07 | 49.07 |+| self β=+3.0 | 56.36 | 79.02 | 42.31 | 48.18 | 48.59 | -| 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） | — | — |+\* 对照分组值取自节点25 METHOD 中 β=0 seed0 查分记录（cov 44.6 区间），未额外查分。  ## 结论：机制否决（PLAN 成功判据不成立） -- 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。+1. **PLAN 判据「direction 在 β>0 时 >52」完全未达成**：direction 在全部 6 个非零配置里都 ≤50.5，且 β>0 时反而低于对照（48.6–49.1）。方向组分连续 6 个节点钉在 ~50 地板，说明它不由 w_c 的 PC 内重分布决定。+2. **单调性明确、跨符号一致**：|β| 越大总分越低，β>0 与 β<0 都降，`median` 与 `self` 两种 ε 定义都降 → 不是参数没调好，而是"按型内 PC 方差比重排位移方向"这一族操作在本管线上系统性有害。+3. **主损项是 cell_state**（87.6 → 83.3 → 79.6 → 70.8），与节点24（f_m 收缩，cs↓占主导）和节点25（σ 加权局部项，cs↓）同向：本管线的高分主要来自"输出细胞紧贴 stage-2 型内经验云"，任何按 PC 重新分配型级位移的操作都会把细胞推离该云的边缘分布。+4. **de_recovery 只有 β<0（放大高序号 PC）时略升**（−1: 50.96、−2: 51.46 vs 对照 50.5），但 cs 同时暴跌 5–17，总分净降；这条 trade-off 与节点25 的 de 负信号方向相反，说明 de 对该开关的响应也不稳定，不足以单独作为判据。+5. covariation 在所有配置里都 ≤44.6（对照值），再次支持节点25 的判断：cov≈44.5 是当前 copy_last+低秩位移框架的结构性上限，PC 空间内的重加权类修补无净收益。+6. 按树内先例（节点16/24/25）：**提交默认 `--wvar-beta 0`**，机制代码与开关完整保留，输出与父节点逐元素一致（实测 `(parent != final).nnz == 0`，且同 seed 两次运行 nnz==0 确认确定性），不引入未验证的负向改动。  ## 未验证 / 局限 -- 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。+- 只在 X3 A半 seed0 上扫参（6 次额度）；未跑 seed1 —— 因为 6 个配置的总分降幅全部 ≥1.1（多数 ≥1.7），远超单 seed 噪声线，且单调性跨符号跨 ε 一致，seed1 复核不会改变否决结论（额度优先留给方向性判别，而非确认已明确的负结果）。+- proxy / proxy2 / final 视图未实跑（本节点分数只由 X3 决定）；但默认 β=0 时代码路径与父节点完全相同，父节点在这些视图上均已跑通。+- 未测 β 的连续中间值（如 0.25）：β=0.5 时 cos≈0.99（几乎不动），介于对照与 β=1（−1.5）之间，不可能翻正。+- 知识来源：无外部生物数据/文献；λ、V、hvg、r 全部由视图输入矩阵与相对时间差现场计算。`SYNONYM_PARENTS` 沿用父节点的通用谱系改名知识（Endothelium→Endocardium/BEC、LV-CM+RV-CM→V-CM），非保留阶段测量。  ## 下一步建议 -- 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。+- **停止在 PC 空间内做"重加权/重排"类修补**：f_m 收缩（24）、σ 局部方向加权（25）、w_c 方差比重加权（本节点）三种形式、正负双向都已试遍，全部 cs↓主导、总分单调降。低秩位移的方向自由度已被穷尽。+- direction ~50 地板更可能是"时间缩放形式"问题而非方向问题：建议下一节点直接扫 α(r) 的函数形式（α0+α1·r、按 r 分位数单调重排），只认 direction 组分 >2 分的变化；本节点未触碰该轴。+- 若仍要攻 covariation，按节点25 建议换框架（按型重抽样 + 型内 OT/最近邻映射，保留源细胞间基因-基因相关），不要再在现有位移项上加乘子。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 64567b7..df5a58e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -139,6 +139,25 @@ def main() -> None:                         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("--wvar-beta", type=float,+                        default=float(os.environ.get("VEC_WVAR_BETA", "0.0")),+                        help="exponent of the per-type PC variance-ratio "+                             "reweighting of the type displacement w_c: "+                             "weight_m = clip((lam2_m/max(lam1_m,eps))^beta,lo,hi). "+                             "beta=0 -> all weights 1, parent output exactly.")+    parser.add_argument("--wvar-lo", type=float,+                        default=float(os.environ.get("VEC_WVAR_LO", "0.5")))+    parser.add_argument("--wvar-hi", type=float,+                        default=float(os.environ.get("VEC_WVAR_HI", "2.0")))+    parser.add_argument("--wvar-min-cells", type=int,+                        default=int(os.environ.get("VEC_WVAR_MIN_CELLS", "50")),+                        help="types with fewer cells than this in either input "+                             "stage use the pooled (all-cell) variance ratio")+    parser.add_argument("--wvar-eps", default=os.environ.get("VEC_WVAR_EPS", "median"),+                        choices=["median", "self"],+                        help="floor for lam1 in the variance ratio: 'median' = "+                             "PLAN's median_m(lam1) (cross-PC), 'self' = pure "+                             "per-PC ratio lam2/lam1")     parser.add_argument("--no-time-scale", action="store_true",                         default=os.environ.get("VEC_NO_TIME_SCALE", "") == "1")     args = parser.parse_args()@@ -203,7 +222,7 @@ def main() -> None:         # low-rank covariation basis from the two input stages (own rng stream,         # keeps the sample_rows draw above identical to the parent)         hvg = V = mu = None-        Z2 = G = None+        Z2 = G = Z1 = None         if use_proj:             rng_proj = np.random.default_rng(np.array([args.seed, 0x5EED], dtype=np.int64))             hvg, mu, V = covariation_basis(prev.X.tocsr(), last.X.tocsr(),@@ -216,6 +235,11 @@ def main() -> None:             if args.local_eta != 0.0 or args.gamma != 0.0:                 Xl = last.X.tocsr()                 Z2 = (np.asarray(Xl[:, hvg].todense(), dtype=np.float64) - mu) @ V+            # stage-1 PC coordinates for the variance-ratio reweighting+            Z1 = None+            if args.wvar_beta != 0.0:+                Xp = prev.X.tocsr()+                Z1 = (np.asarray(Xp[:, hvg].todense(), dtype=np.float64) - mu) @ V             if args.local_eta != 0.0 and Z2 is not None:                 n2 = Z2.shape[0]                 zz = np.einsum("ij,ij->i", Z2, Z2)@@ -234,6 +258,32 @@ def main() -> None:                     G *= band          beta = float(args.proj_beta)++        # per-type PC variance-ratio reweighting of the type displacement+        # (mechanism of this node). lam_c,m^(s) = Var of the type's PC-m+        # coordinate among stage-s cells; weight_m = clip((lam2/max(lam1,eps))^+        # beta, lo, hi) with eps = median_m(lam1). Types that are too small in+        # either stage fall back to the pooled (all-cell) ratio. beta=0 -> 1.+        wvar_on = args.wvar_beta != 0.0 and Z1 is not None and Z2 is not None++        def var_ratio(mask1: np.ndarray, mask2: np.ndarray):+            """clipped per-PC weight vector from two cell masks (Z1, Z2)."""+            n1, n2 = int(mask1.sum()), int(mask2.sum())+            if n1 < args.wvar_min_cells or n2 < args.wvar_min_cells:+                mask1 = np.ones(Z1.shape[0], dtype=bool)+                mask2 = np.ones(Z2.shape[0], dtype=bool)+                n1 = int(mask1.sum())+                n2 = int(mask2.sum())+            lam1 = Z1[mask1].var(axis=0) if n1 > 1 else np.zeros(Z1.shape[1])+            lam2 = Z2[mask2].var(axis=0) if n2 > 1 else np.zeros(Z2.shape[1])+            if args.wvar_eps == "median":+                eps = float(np.median(lam1)) if n1 > 1 else 0.0+            else:  # "self": pure per-PC ratio lam2/lam1 (no cross-PC floor)+                eps = 0.0+            ratio = lam2 / np.maximum(lam1, max(eps, 1e-12))+            w = np.clip(ratio ** float(args.wvar_beta), args.wvar_lo, args.wvar_hi)+            return w, n1, n2+         diag = []         Xs = last.X[rows].tocsr()         labs = lab2[rows]@@ -243,6 +293,23 @@ def main() -> None:             if use_proj:                 dv = d[hvg]                 wc = V.T @ dv+                if wvar_on:+                    m2mask = lab2 == t+                    m1mask = lab1 == t+                    if not m1mask.any():+                        par = [p for p in SYNONYM_PARENTS.get(str(t), ()) if (lab1 == p).any()]+                        if par:+                            m1mask = np.isin(lab1, par)+                    wpc, nn1, nn2 = var_ratio(m1mask, m2mask)+                    wc0 = wc+                    wc = wc * wpc+                    cos = float(wc0 @ wc / max(np.linalg.norm(wc0) * np.linalg.norm(wc), 1e-12))+                    print("wvar %-16s n1=%4d n2=%4d sd(w)=%.3f min=%.2f max=%.2f "+                          "cos=%.4f nclip=%d"+                          % (str(t), nn1, nn2, float(wpc.std()), float(wpc.min()),+                             float(wpc.max()), cos,+                             int(((wpc <= args.wvar_lo + 1e-12) | (wpc >= args.wvar_hi - 1e-12)).sum())),+                          file=sys.stderr)                 tilde = V @ wc                 nd, nt = float(np.linalg.norm(dv)), float(np.linalg.norm(tilde))                 if args.proj_norm and nt > 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）。

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

提交完成。

**做了什么**：按 PLAN 在节点22/25 管线上实现型级位移的逐 PC 方差比重加权 `w_c'[m]=w_c[m]·clip((λ2_m/λ1_m)^β, lo, hi)`（`--wvar-beta/lo/hi/min-cells/eps`，Z1/Z2 = 两输入阶段细胞的 top-25 PC 坐标，<50 细胞的型回退池化 ratio，γ 轴与 f 归一均随重加权后的 w_c' 变化）。另加 `--wvar-eps self` 对照，剥离 PLAN 原文 median 地板给高序号 PC 造成的索引伪倾斜（median 模式每型固定 7 维触 clip）。

**查分**（X3 A半，6 次；对照 β=0 seed0 = 59.69，取自父节点记录）：median β=+1 58.16、+2 56.61、−1 58.63、−2 55.29；self β=+1 58.40、+3 56.36。|β| 越大越差，正负双向、两种 ε 全部单调降分，主损 cell_state（87.6→70.8）；direction 在所有配置 ≤50.5，PLAN 判据「direction>52」未达成。机制否决 → 提交默认 `--wvar-beta 0`，实测输出与父节点逐元素一致（nnz==0）、同 seed 双跑一致、`vec-check` ok、`--proj-k 0` 与单输入路径不崩。

**下一步最值得试**：PC 空间内的重加权族（f_m 收缩 / σ 局部加权 / w_c 方差比）已三度否决，应彻底停止；direction 的 50 地板更可能来自 α(r) 的时间缩放形式，建议下一节点直接扫 α0+α1·r 或按 r 分位数单调重排，只认 direction 组分 >2 分的变化；covariation 若要攻须换框架（按型重抽样 + 型内 OT 映射）。

调研员

ck sd(weight) across PCs per type as diagnostic (abandon if sd<0.05). 3) Direction may not respond because the true direction signal is not in the covariance trend; if β=0.5 gives direction <51 on seed0, abort early. 4) Reweighting w_c changes the axis that γ modulates around; interaction with γ=0.3 could be unpredictable. If direction improves but cell_state drops >3, try γ=0.15.",
  "family_id": "lowrank_shape",
  "mechanism": "Reweight each PC component of the per-type displacement vector by the ratio of within-type variance along that PC between stage 2 and stage 1, raised to power β. PCs where the type is spreading get amplified extrapolation; PCs where it is contracting get dampened extrapolation. This changes the direction of w_c in PC space based on observed shape evolution.",
  "vs_constant_shift": "Constant shift displaces all cells of a type by the same vector without regard to the type's covariance structure. This mechanism differentially scales each PC axis of the displacement based on the observed variance trend, rotating the displacement vector toward directions of active shape change. Different cells (via γ and local η) then receive different final displacements along this reweighted axis.",
  "mechanism_evidence": "1) Print per-type sd(weight) across 25 PCs: must be >0.05 for mechanism to be active. 2) Print cosine angle between original w_c and reweighted w_c' per type: if all angles ≈0, mechanism is inert. 3) Direction group score must change by >2 (noise threshold) between β=0 and β>0. 4) Report all four group scores separately for β=0 vs β=0.5 on same seed.",
  "mechanism_off_control": "β=0 makes ratio^0=1 for all PCs, so weight_c,m=1 everywhere and w_c'=w_c exactly. The code path still runs but produces identical output. Engineer must verify (output_beta0 != output_parent).nnz() == 0. Expected difference between β=0 and β=0.5: direction group changes (target: +2 or more); cell_state and de_recovery should stay within ±1.",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written