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节点 n8

按 PLAN 实现非 HVG 位移保留系数 γ（--proj-retain，默认 0.75）；实测 γ 对分数无影响（PLAN 风险 4 成立），改为在投影机制之上把位移幅度 α 从 1.5 调到 1.75（双 seed 一致 +0.3）。

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 4a3449e6fc: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 97bb03e43e。改动的文件：solution/METHOD.md +30 −32、solution/run.py +20 −6

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 248461a..a60383b 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,48 +1,46 @@-在父节点 per-type EB 位移之后，把每型位移向量投影到输入数据自身协变结构的 top-k PC 子空间再混合（k=25, β=1.0, HVG 8000），修复 covariation。+按 PLAN 实现非 HVG 位移保留系数 γ（--proj-retain，默认 0.75）；实测 γ 对分数无影响（PLAN 风险 4 成立），改为在投影机制之上把位移幅度 α 从 1.5 调到 1.75（双 seed 一致 +0.3）。 -## 方法（family: other / 父节点 4 + 低秩协变投影，PLAN 指定的 improve 部件）+## 方法（family: other / 父节点 5 + γ 保留 + α 重校准） -完整保留父节点 4 的机制：copy_last 抽样 + 按 celltype 的最后两输入阶段基因均值差 δ_c + 基因级 EB 收缩 λ=δ²/(δ²+σ²(1/n1+1/n2)) + 时间缩放 α·r（α=1.5，r 只用相对时间差，clip [0,3]）+ 只作用已有非零元 + max(0,·)。单输入视图严格退化 copy_last。+完整保留父节点 5：copy_last 抽样 + per-type EB 收缩位移（时间缩放 α·r，只作用非零元，max(0,·)）+ top-k PC 低秩协变投影（k=25, β=1.0, HVG 8000, ≤3000 细胞, 中心化, 独立 rng 流）。单输入视图严格退化 copy_last。 -新增一步（本节点机制）：+本节点改动两处： -1. 合并两个输入阶段的全部细胞（X3：1379+2174），用独立 rng 流抽 ≤3000 个（不影响 sample_rows 的抽样序列，β=0 时输出与父节点逐元素一致，已验证）。-2. 按合并样本的逐基因方差取 top-8000 HVG，dense 化（3000×8000）并减基因均值（中心化，避免第一 PC 是均值方向，PLAN 风险 4）。-3. `scipy.sparse.linalg.svds` 取前 k=25 个右奇异向量 V（8000×25，正交列，固定 v0 保证确定）。V 完全由视图输入数据驱动，无任何固定统计量。-4. 每型缩放后的位移 Δ_c = α·r·λ·δ_c：Δ̃_c = V(VᵀΔ_c)（限制在 HVG 上），混合 Δ_final = (1−β)Δ_c + β Δ̃_c；β=1.0 时非 HVG 基因位移为 0，HVG 基因位移取协调化方向。-5. 其余（非零元施加、max(0,·)、写盘）与父节点完全相同。+1. **γ 保留（PLAN 指定机制）**：投影混合改为 HVG 基因 Δ_final=(1−β)Δ+βV(VᵀΔ)，非 HVG 基因 Δ_final=γ·Δ（父节点 β=1 时为 0）。参数 `--proj-retain`（默认 0.75，环境变量 VEC_PROJ_RETAIN）。γ=0 对照与父节点输出**逐元素一致**（diff nnz=0，已验证）。+2. **α 重校准**：默认 `--alpha` 1.5 → 1.75。依据：γ 对分数完全平坦后，α 扫描（seed0：1.0/1.5/1.75/1.9/2.0/2.5/3.0 = 52.50/53.48/**53.83**/53.87/53.73/53.39/52.34）显示峰值在 1.75–1.9，α=1.75 双 seed 确认。 -参数：`--proj-k 25 --proj-beta 1.0 --proj-hvg 8000 --proj-cells 3000`（默认值，可用环境变量 VEC_PROJ_* 覆盖）；`--proj-beta 0` 或 `--proj-k 0` 为机制关闭对照（完全旁路 SVD，输出与父节点逐元素一致）。+## 机制生效证据 -## 机制生效证据（mechanism_evidence，PLAN 要求）+- γ 机制确实改变输出：γ=0.75 相对父节点 diff nnz=91935；每型 diag 中 nonhvg_ratio 恰为 0.750（hvg_ratio 0.29–0.90 不变）。+- **但 γ 对分数无影响**（X3 A 半 seed0）：γ=0 → 53.48，γ=0.75 → 53.478，γ=1.0 → 53.474，hvg12000 → 53.474。四组分几乎不动（cell_state 61.76–61.81，covariation 47.60–47.65）。PLAN 风险 4 成立：非 HVG 基因的位移量（EB 收缩后本就很小）对评分贡献可忽略。保留 γ=0.75 作默认（无害，且比归零更接近父节点 4 的行为）。+- α 机制生效：α↑ → cell_state↑、covariation↓（α=2.0：63.14/46.58），α=1.75 处总分最优。 -- 每型 ||Δ̃||/||Δ|| 与 corr(Δ,Δ̃)（k=25,hvg8000）：0.29–0.90 / 0.28–0.89，跨型有差异（SV-CM 0.90、IFT-CM 0.76、Endocardium 0.54、aSHF 0.29），非全 0/全 1 → 投影真实改变位移方向且保留大部分幅度（位移主要沿共表达程序，非纯噪声）。-- 四组分随 (k,β) 的变化符合 PLAN 预期：covariation 随 β 单调回升（k=25：45.3→46.0→47.2→47.8 @ β=0.25/0.5/0.75/1.0），cell_state 缓降（62.8→61.3），de_recovery 持平；k=8 过度（de_recovery 掉到 48.2），k=40 不足（covar 只到 46.9）→ k=25 是平台中部。-- 输出 nnz 比例 6.07%（父节点 6.05%），稀疏结构未破坏；mmd_u 0.0245（父 0.0241，对照 copy_last 0.034），细胞仍被移动。-- β=0 对照输出与父节点 4 逐元素一致（(A!=B).nnz==0），强于 0.1 分容差要求。--## 查分记录（X3 A 半；seed0 除非注明；父节点 β=0：seed0 52.91 / seed1 53.80）+## 查分记录（X3 A 半，共 8 次 / 额度 20）  | 配置 | seed0 | seed1 | 均值 | |---|---|---|---|-| k25 β1.0 hvg3000 | 53.36 | 53.94 | 53.65 |-| k15 β0.75 norm-preserving | 53.37 | 54.17 | 53.77 |-| **k25 β1.0 hvg8000（提交）** | **53.48** | **54.40** | **53.94** |--完整网格（seed0，hvg3000）：k15 β∈{0.25,0.5,0.75,1.0} = 53.12/53.18/53.32/53.17；k25 = 53.14/53.19/53.23/53.36；k40 = 53.06/53.15/52.99/52.97；k8 β1.0 = 52.31；norm-preserving β1.0：k15 53.17、k25 53.27。共 20 次查分（额度用尽，k15 β1.0 hvg8000 未测）。--提交配置分组变化（相对父节点，seed0/seed1）：covariation 45.32→47.65 / 45.55→47.65（+2.3/+2.1，两个 seed 一致，机制目标达成，接近节点 1 的 48.44）；direction 49.62→50.72 / 51.20→52.36（+1.1）；de_recovery 50.48→50.96 / 50.00→50.48（持平）；cell_state 62.76→61.76 / 64.64→63.87（−1.0/−0.8）；总分 +0.57/+0.60。--**诚实评估**：总分增益 ~+0.6 < 2 分噪声阈值，单看不算"进步"；但 covariation +2.3 在两个 seed 和全部 16 个网格点上一致（β 单调），是结构性修复而非噪声。cell_state 的小幅代价来自 β=1 时非 HVG 基因位移归零。+| 父节点 5（γ=0, α=1.5） | 53.48 | 54.40 | 53.94 |+| γ=0.75, α=1.5 | 53.478 | – | – |+| γ=1.0, α=1.5 | 53.474 | – | – |+| hvg12000, γ=0.75 | 53.474 | – | – |+| α=2.0, γ=0.75 | 53.73 | 54.63 | 54.18 |+| α=2.5 / 3.0 | 53.39 / 52.34 | – | – |+| α=1.9 | 53.87 | – | – |+| **α=1.75（提交）** | **53.83** | **54.67** | **54.25** |+| α=1.75, k=40 → α=2.0 k40 | 53.42 | – | – |++**诚实评估**：提交配置相对父节点 +0.35（seed0）/ +0.27（seed1），均值 +0.31，**低于 2 分噪声线**，双 seed 方向一致但幅度小。α 峰值 1.75–1.9 平台平坦（53.83–53.87），是在 X3 A 半上的局部校准，对 final（r=1，有效尺度不同）不一定最优。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证：X3 vec-check ok；seed 0 双跑逐元素一致；β=0 对照 == 父节点输出（逐元素）；最终默认参数输出 == 已查分的 k25_b1.0_h8000 预测（逐元素）；运行 10s / 峰值内存远低于 28GB 限制；纯 CPU（EXECUTION.json gpu:false 不变）。-- 视图无关：只用相对时间差与视图数据；SVD 抽样用独立 rng 流 `default_rng([seed, 0x5EED])`，与视图路径/字段顺序/时间平移无关。-- 没验证：final 视图（r=1，有效位移减半，k/β 最优点可能漂移）；proxy/proxy2；单输入退化路径代码未变（父节点已验证，本次未重跑）；B 半真值。-- norm-preserving 变体（投影后按 ||Δ||/||Δ̃|| 恢复幅度）未超过普通混合，未采用。+- 验证：γ=0 对照 == 父节点逐元素；默认参数输出 == 已查分 a175 预测逐元素；seed0 双跑确定；X3 vec-check ok；运行 ~5s、内存远低于限制；纯 CPU（EXECUTION.json gpu:false）。+- 视图无关：只改常数默认值，逻辑仍只用相对时间差与视图数据；独立 rng 流不变。+- 没验证：final / proxy / proxy2 视图（本地只有 X3 视图；单输入退化路径代码未动，父节点已验证）；B 半真值；α=1.75 在 r=1 视图上的最优性。  ## 知识来源 -- 全部沿用父节点：标签改名词表（方法卡 §标签）；EB 收缩公式（标准经验贝叶斯）。-- 新增部分只用视图内两个输入阶段的表达数据做 PCA，无外部数据、无 prior/、无禁窗信息、无固定统计量。+全部沿用父节点（标签改名词表来自方法卡 §标签；EB 收缩为标准经验贝叶斯；PCA 只用视图内输入阶段表达数据）。无外部数据、无 prior/、无禁窗信息、无硬编码统计量。++## 下一步建议++γ/非 HVG 方向已证伪（分数平坦）。方向性增益需换机制：低秩投影 + OT 耦合组合（ANALYSIS 建议 2），或在 α 平台上做 per-type 幅度自适应（按 ||Δ̃||/||Δ|| 反比缩放，弱投影型多保留）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 03c8e3d..064ffe9 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -9,7 +9,9 @@ New mechanism (this node): each type's shrunk displacement vector Delta_c = alpha*r*lambda*delta_c is projected onto the top-k principal directions V of the input data's own gene covariance (cells of both input stages, centered, top-HVG subset), and mixed back:-    Delta_final = (1-beta)*Delta_c + beta * V (V^T Delta_c).+    Delta_final = (1-beta)*Delta_c + beta * V (V^T Delta_c)   [HVG genes]+    Delta_final = gamma * Delta_c                             [non-HVG genes]+with gamma = --proj-retain (gamma=0 reproduces the parent element-wise). This makes the displacement move along coordinated co-expression programs instead of perturbing every gene independently, targeting the covariation regression of the parent. beta=0 or k=0 bypasses the projection entirely and@@ -101,13 +103,15 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--out", required=True)     parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)     parser.add_argument("--alpha", type=float,-                        default=float(os.environ.get("VEC_ALPHA", "1.5")))+                        default=float(os.environ.get("VEC_ALPHA", "1.75")))     parser.add_argument("--proj-k", type=int,                         default=int(os.environ.get("VEC_PROJ_K", "25")))     parser.add_argument("--proj-beta", type=float,                         default=float(os.environ.get("VEC_PROJ_BETA", "1.0")))     parser.add_argument("--proj-hvg", type=int,                         default=int(os.environ.get("VEC_PROJ_HVG", "8000")))+    parser.add_argument("--proj-retain", type=float,+                        default=float(os.environ.get("VEC_PROJ_RETAIN", "0.75")))     parser.add_argument("--proj-cells", type=int,                         default=int(os.environ.get("VEC_PROJ_CELLS", "3000")))     parser.add_argument("--proj-norm", action="store_true",@@ -183,6 +187,10 @@ def main() -> None:                                        args.proj_cells, rng_proj)          beta = float(args.proj_beta)+        inhvg = None+        if use_proj:+            inhvg = np.zeros(len(genes), dtype=bool)+            inhvg[hvg] = True         diag = []         Xs = last.X[rows].tocsr()         labs = lab2[rows]@@ -196,9 +204,14 @@ def main() -> None:                     tilde *= nd / nt                 corr = float(np.corrcoef(dv, tilde)[0, 1]) if nd > 0 and nt > 0 else 0.0                 diag.append((str(t), int((labs == t).sum()), nt / max(nd, 1e-12), corr))-                df = (1.0 - beta) * d-                df[hvg] += beta * tilde+                gamma = float(args.proj_retain)+                df = gamma * d+                df[hvg] = (1.0 - beta) * d[hvg] + beta * tilde+                nh, nn = float(np.linalg.norm(df[hvg])), float(np.linalg.norm(df[~inhvg]))+                d0h = float(np.linalg.norm(d[hvg]))+                d0n = float(np.linalg.norm(d[~inhvg]))                 d = df+                diag[-1] = diag[-1] + (nh / max(d0h, 1e-12), nn / max(d0n, 1e-12))             d = d.astype(np.float32)             tmask = np.flatnonzero(labs == t)             for i in tmask:@@ -208,9 +221,10 @@ def main() -> None:                     Xs.data[lo:hi] = np.maximum(Xs.data[lo:hi] + d[cols], 0.0)         X = Xs         if use_proj and diag:-            print("proj diag (type, n_cells, ||proj||/||d||, corr):", file=sys.stderr)+            print("proj diag (type, n, ||proj||/||d||, corr, hvg_ratio, nonhvg_ratio):",+                  file=sys.stderr)             for row in diag:-                print("  %-16s %4d  %.3f  %.3f" % row, file=sys.stderr)+                print("  %-16s %4d  %.3f  %.3f  %.3f  %.3f" % row, file=sys.stderr)     else:         X = last.X[rows] 

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。

- **做了什么**：按 PLAN 实现非 HVG 位移保留系数 γ（`--proj-retain`，默认 0.75，γ=0 对照与父节点逐元素一致）；实测 γ∈{0, 0.75, 1.0} 及 hvg12000 对 X3 分数完全平坦（53.47–53.48，PLAN 风险 4 成立）。转而扫描 α：峰值 1.75–1.9，提交 α=1.75 + γ=0.75。
- **查分**（X3 A 半，用 8/20 次）：提交配置 seed0 53.83 / seed1 54.67，均值 54.25 vs 父节点 53.94（+0.31，双 seed 方向一致但低于 2 分噪声线）。vec-check ok、双跑确定、γ=0 对照逐元素复现父节点。
- **下一步最值得试**：γ/非 HVG 方向已证伪；建议低秩投影 + OT 耦合组合（direction/de_recovery 是最弱组，机制正交），或按每型 ||Δ̃||/||Δ|| 做 per-type 幅度自适应。

调研员

```json
{
  "name": "非HVG基因位移保留：修复β=1投影对cell_state的零化损伤",
  "motivation": "父节点5的covariation +2.30（45.90→48.20）确认投影有效，但cell_state -1.30（65.64→64.34）。ANALYSIS明确指出原因：β=1.0时非HVG基因（~19883/27883=71%）位移被归零。covariation（48.20）和direction（51.22）仍是最弱组，但cell_state的损失有明确可修复的结构原因，且ANALYSIS建议'混合系数β应视为HVG内协调化强度+非HVG保留度两个问题，可拆开处理'。",
  "approach": "在父节点5代码中引入非HVG保留系数γ（--proj-retain，默认0.75）：\n1. HVG基因（top-8000）：Δ_final = (1−β)Δ + β·V(VᵀΔ)，β=1.0不变，保持covariation增益。\n2. 非HVG基因：Δ_final = γ·Δ（原来β=1时为0）。γ=0退化为父节点5；γ=1等价于非HVG基因完全保留父节点4的位移。\n3. 实现：在proj混合步骤后，对非HVG索引位置的位移向量赋值 γ*Δ_original（投影前保存一份）。代码改动约10行。\n4. 参数搜索（20次查分内）：\n   - 第一轮（6次）：γ∈{0.5, 0.75, 1.0} × seed{0,1}，hvg=8000, k=25, β=1.0。\n   - 第二轮（4次）：最佳γ ± hvg=12000（覆盖更多基因），seed{0,1}。\n   - 第三轮（4次）：最佳配置换seed确认 + β=0.9微调。\n   - 剩余用于验证和对照。\n5. 单输入退路：与父节点相同，len(entries)<2时直接copy_last，投影和retain均不执行。\n6. vec-score筛选：先跑γ=0.75 seed0，若cell_state≥65且covariation≥47.5，再跑seed1确认。",
  "expected_groups": ["cell_state", "covariation"],
  "risks": "1. γ过高（→1.0）时非HVG基因位移恢复但covariation可能回落（非HVG基因不参与协调化）；若covariation<47，降γ到0.5。2. 增益可能仍在噪声内（<2分）；用双seed一致性判断结构有效性。3. 30分钟时限：SVD ~8s + 每次查分~10s，6-14次查分约3-5分钟，充裕。4. 若γ=0.75与γ=1.0无差别，说明非HVG基因本身对评分贡献小，需转向其他方向。",
  "family_id": "other",
  "mechanism": "将低秩投影的混合系数拆为HVG/非HVG两层：HVG基因全投影（β=1.0保持共变协调），非HVG基因保留原位移的γ比例（γ≈0.75），消除β=1时非HVG位移归零对cell_state的结构性损伤。",
  "vs_constant_shift": "这不是改变位移大小或方向的全局缩放。原位移向量（per-type EB收缩均值差）不变；机制改变的是投影后非子空间基因的处理方式：从'归零'变为'按γ保留'。常数位移对所有基因施加相同δ，此处每基因位移仍由type×gene的EB收缩决定，γ只控制投影子空间外的保留比例。",
  "mechanism_evidence": "1. 非HVG基因位移从0恢复为γ·Δ：输出矩阵中非HVG位置的nnz和数值应与父节点4（无投影）的对应位置成γ比例。2. cell_state从64.34回升（目标≥65.0），同时covariation保持≥47.5（HVG投影未变）。3. γ=0时输出与父节点5逐元素一致（对照验证）。4. 报告||Δ_final||在HVG vs 非HVG基因上的比值变化。",
  "mechanism_off_control": "--proj-retain 0（或环境变量VEC_PROJ_RETAIN=0）：非HVG基因位移为0，与父节点5（β=1.0, hvg=8000）输出逐元素一致。预期差别：关闭后cell_state回到~64.34；开启后cell_state升至~65+。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written