总览 · ← 返回运行 20261002-204524-search-t2-heart-extrap-g24q

节点 n6

METHOD.md

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 ea12f257e0: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 eb5439f788。改动的文件：solution/METHOD.md +26 −21、solution/run.py +74 −37

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 10a3031..816e888 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,31 +1,36 @@-kNN平滑逐型位移场+log-RMS生长缩放：位移在proxy上实测全面损害shape_scale，提交alpha=0（纯生长缩放，复现54.15档）。+# METHOD.md -## 方法（PLAN T2HX-01 实现）+Procrustes帧对齐后逐型残差位移+PCA输出规范化：对齐后残差RMS仍达坐标RMS的57%（>30%阈值），proxy上全部alpha（0.2–0.6，含径向收缩）均损害shape_scale，按PLAN退路提交alpha=0（生长缩放+规范化，54.15档）。 -1. copy_last 取末输入阶段全部细胞（超上限按型分层抽样），表达照抄。-2. 共有细胞型的质心差经全局仿射 lstsq 去除后得逐型残差位移，赋给该型全部细胞。-3. cKDTree 在末阶段坐标上查 k 近邻（含自身），距离反比加权（带宽 h=最近邻距离中位数）平滑成位移场，乘 alpha 施加。-4. 生长缩放：目标 RMS = rms_last·exp(g·dt_next)，g 取两输入 log-RMS 生长率（proxy 上为负），非正时退回已发布 E8.75→E9.5 心脏生长率先验 0.58/天（来源：方法卡，已发布阶段数据，非禁窗）。缩放因子按位移后实际 RMS 重归一，保证目标尺度精确。-5. 单输入阶段退路：无位移，仅按先验缩放。+## 方法（PLAN T2HX-02 实现） -参数经环境变量 KNN_ALPHA / KNB_K 覆盖，默认 alpha=0.0、k=10。+1. copy_last 取末输入阶段全部细胞（超上限按型分层抽样 `take`），表达照抄。+2. Kabsch/Procrustes（旋转+平移+各向同性缩放）在共有细胞型质心上把 prev 对齐到 last 帧（33 个共有型，≥4 门槛满足）。+3. 逐型残差位移 resid = centroid_last − centroid_aligned_prev，每细胞赋其型残差，乘 ALPHA（PROC_ALPHA，默认 0）；PROC_TS=1 时再乘 dt_next/dt_prev；PROC_RADIAL=1 时只保留沿质心径向分量。+4. 生长缩放：目标 RMS = rms_last·exp(g·dt_next)，g 取两输入 log-RMS 生长率（proxy 上为负，354→217），退回已发布 E8.75→E9.5 心脏生长率先验 0.58/天（来源：方法卡，已发布阶段数据，非禁窗）。位移后按目标 RMS 重归一。+5. PCA 规范化（PROC_NORM=1，默认开）：减质心→PCA 旋转→det=+1→逐轴按第三矩定向。确定性去方差。+6. 单输入退路：跳过对齐/位移，仅生长缩放+规范化。 -## 机制对照（proxy，vec-score A 半）+环境变量：PROC_ALPHA / PROC_TS / PROC_NORM / PROC_RADIAL。提交默认 alpha=0, norm=1。 -| 配置 | shape_scale | local_spatial |-|---|---:|---:|-| alpha=0（机制关，=节点3） | 66.58 | 50.00 |-| k=1, alpha=0.6（无平滑，≈节点4式） | 51.62 | 50.77 |-| k=10, alpha=0.6（无RMS重归一） | 50.49 | 50.34 |-| k=10, alpha=0.1/0.2/0.4/0.6（RMS重归一） | 58.71/59.25/62.68/60.65 | 50.24/50.32/50.33/50.34 |+## 机制生效证据与对照（proxy，vec-score A 半，机制关=alpha 0） -## 结论与证据+诊断打印：对齐把逐型残差 RMS 从 213.6 降到 123.1，但 123.1/坐标 RMS 216.9 = **0.567 > 0.3 阈值**（Procrustes 缩放 s=0.202，两帧尺度差 5 倍，刚体对齐吸收不了局部形变）。 -- 机制确实运行：位移改变了全部有型细胞的位置（逐型残差位移 RMS≈117，约为坐标 RMS 的 54%），alpha>0 时 shape_scale 与 local_spatial 均随之变化。-- 但在 proxy 上机制一律有害：任何 alpha>0 都把 shape_scale 从 66.58 打到 ≤62.68，local_spatial 只涨 ~0.3（噪声内）。诊断：E8.25 与 E8.75 各在自己的坐标帧，仿射去除后残差仍主要是帧间不对齐+心脏快速形变的噪声，外推 0.75 天纯破坏形状。-- 未满足 PLAN 选择标准（shape_scale≥70），故提交 alpha=0（生长缩放，proxy A 半 54.15 档，>copy_last+1 护栏）。-- 未验证：先对齐坐标帧（procrustes/共有型 Kabsch）后再取残差位移——节点4的 71.61 可能源于此，本节点时限内未实现。+| 配置 | board | shape_scale | local_spatial |+|---|---:|---:|---:|+| **alpha=0 + 规范化（提交，=机制关对照）** | **54.15** | **66.58** | 50.00 |+| alpha=0，无规范化（父节点） | 54.15 | 66.58 | 50.00 |+| Procrustes 残差 alpha=0.2 / 0.3 / 0.4 / 0.6 | 52.50 / 52.77 / 53.10 / 52.83 | 59.71 / 60.60 / 61.89 / 60.91 | 50.30 / 50.49 / 50.53 / 50.41 |+| 径向收缩 alpha=0.3 / 0.6 | 53.03 / 52.79 | 61.65 / 60.48 | 50.48 / 50.70 |++结论：机制确实运行并改变了全部有型细胞的坐标（local_spatial +0.3~0.7），但 shape_scale 一律下降 5–7 分，local_spatial 收益在噪声内且权重低——位移净有害。PCA 规范化与无规范化得分完全一致（66.58），说明本评分对该云旋转不变，规范化只去方差、不改分（符合 mechanism_off_control 预期）。按 PLAN 风险条款（对齐后残差 >30% 即放弃位移）提交 alpha=0。++## 未验证++- 生长先验 g=0.58 在 final（E9.5→E10.5）的外推；final 上 g_est 为正（217→335，≈0.58）会走数据驱动分支。+- 各向异性（非等距）帧对齐、或只在 type 内部做位移场。  ## 下一步 -在残差位移前先做帧对齐；或对位移做各向异性收缩（只保留沿生长方向的分量）。生长率先验 0.58/天在 final（E9.5→E10.5）外推未经检验。+节点4 的 71.61（质心速度阻尼外推+仿射去除）无法从本节点的 Procrustes 残差复现；建议下一节点直接以节点4 为父，检查其"阻尼"细节（是否不做 RMS 重归一、阻尼系数），并把 PCA 规范化叠加上去验证是否稳定超过 71.61。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 67d04d3..b02a76e 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,18 +1,20 @@ #!/usr/bin/env python3-"""kNN-smoothed per-type displacement field + log-RMS growth scaling (T2 extrapolation).+"""Procrustes frame alignment -> per-type residual displacement + PCA canonicalisation.  Pipeline on the last input stage (copy_last anchor):-1. Per shared cell type, displacement = residual of (centroid_prev -> centroid_last)-   after removing the global affine component fitted by least squares across types.-2. Each output cell gets its type's displacement; a cKDTree kNN query on the last-   stage coordinates builds a spatially smoothed field (inverse-distance weighted-   mean over k neighbours, including self), removing type-boundary discontinuity.-3. Apply alpha * smoothed displacement, then isotropic growth scaling:-   s = exp(g * dt_next) around the centroid, g = log-RMS growth rate of the two-   inputs when positive, else the published E8.75->E9.5 heart prior (0.58/day).-4. Expression and the cell set are copied from the last stage; stratified-by-type+1. Align prev stage coords to the last stage frame with a Kabsch/Procrustes+   transform (rotation + translation + isotropic scale) fitted on shared cell+   type centroids (needs >= 4 shared types).+2. Per shared type, residual displacement = centroid_last - centroid_aligned_prev;+   each output cell gets its type's residual, applied with weight ALPHA+   (optionally scaled by dt_next/dt_prev with TS=1).+3. Isotropic growth scaling to target log-RMS: rate = observed log-RMS growth of+   the two inputs when positive, else published E8.75->E9.5 heart prior 0.58/day.+4. PCA canonicalisation of the output cloud: centre -> PCA rotate -> det=+1 ->+   per-axis sign by third moment (removes scorer rotation variance).+5. Expression and the cell set are copied from the last stage; stratified-by-type    subsample only when it exceeds max_cells.-Single input stage: no displacement, growth scaling with the prior rate.+Single input stage: no alignment/displacement, growth scaling + canonicalisation. """  from __future__ import annotations@@ -21,7 +23,6 @@ import argparse import os  import numpy as np-from scipy.spatial import cKDTree  from src.task2_spatial.sample import take from src.task2_spatial.view_io import (@@ -35,8 +36,9 @@ from src.task2_spatial.view_io import (  GROWTH_PRIOR = 0.58  # log-RMS units per day, published E8.75->E9.5 heart data -ALPHA = float(os.environ.get("KNN_ALPHA", "0.0"))-KNB = int(os.environ.get("KNB_K", "10"))+ALPHA = float(os.environ.get("PROC_ALPHA", "0.0"))+TS = int(os.environ.get("PROC_TS", "0"))  # multiply residual by dt_next/dt_prev+NORM = int(os.environ.get("PROC_NORM", "1"))  # PCA canonicalise output coords   def _rms(coords: np.ndarray) -> float:@@ -44,6 +46,34 @@ def _rms(coords: np.ndarray) -> float:     return float(np.sqrt((c**2).sum(1).mean()))  +def _kabsch(P: np.ndarray, L: np.ndarray):+    """Best rotation+isotropic scale mapping P onto L (both K x 3, K >= 3)."""+    mu_p = P.mean(0)+    mu_l = L.mean(0)+    Pc = P - mu_p+    Lc = L - mu_l+    H = Pc.T @ Lc+    U, S, Vt = np.linalg.svd(H)+    d = np.sign(np.linalg.det(Vt.T @ U.T))+    D = np.diag([1.0, 1.0, d])+    R = Vt.T @ D @ U.T  # P @ R ~ L+    s = float((S[0] + S[1] + d * S[2]) / max((Pc**2).sum(), 1e-12))+    return R, s, mu_p, mu_l+++def _canonicalise(coords: np.ndarray) -> np.ndarray:+    cen = coords.mean(0)+    X = coords - cen+    _, _, Vt = np.linalg.svd(X, full_matrices=False)+    P = X @ Vt.T+    if np.linalg.det(Vt.T) < 0:+        P[:, -1] *= -1.0+    for j in range(P.shape[1]):+        if float((P[:, j] ** 3).mean()) < 0:+            P[:, j] *= -1.0+    return P + cen++ def main() -> None:     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument("--data", required=True)@@ -70,33 +100,37 @@ def main() -> None:     expr = last.X[rows].toarray()      prev = read_stage(view, prev_e, genes) if prev_e is not None else None-    disp_cell = np.zeros_like(coords)-    if prev is not None and ALPHA > 0.0 and KNB >= 1:+    if prev is not None and ALPHA > 0.0:         ltypes = set(labels.tolist())         ptypes = set(prev.labels.tolist())         shared = sorted(ltypes & ptypes)         if len(shared) >= 4:             cl = np.stack([coords[labels == t].mean(0) for t in shared])             cp = np.stack([prev.coords[prev.labels == t].mean(0) for t in shared])-            A = np.hstack([cp, np.ones((len(shared), 1))])-            W, *_ = np.linalg.lstsq(A, cl, rcond=None)-            resid = cl - A @ W  # per-type displacement, global affine removed-            dmap = dict(zip(shared, resid))+            R, s, mu_p, mu_l = _kabsch(cp, cl)+            cp_al = (cp - mu_p) @ (R * s) + mu_l+            resid = cl - cp_al  # per-type displacement in the last frame+            raw = cl - cp+            crms = _rms(coords)+            print(+                f"[proc] shared={len(shared)} raw resid RMS={_rms(raw):.1f} "+                f"aligned resid RMS={_rms(resid):.1f} coord RMS={crms:.1f} "+                f"ratio={_rms(resid)/max(crms,1e-9):.3f} scale={s:.3f}",+                flush=True,+            )+            if int(os.environ.get("PROC_RADIAL", "0")):+                cen0 = coords.mean(0)+                u = cl - cen0+                u /= np.maximum(np.linalg.norm(u, axis=1, keepdims=True), 1e-9)+                resid = (resid * u).sum(1, keepdims=True) * u+            if TS:+                dt_prev = last.age - prev.age+                if dt_prev > 0:+                    resid = resid * (dt_next / dt_prev)             d = np.zeros_like(coords)-            for t in shared:-                d[labels == t] = dmap[t]-            if KNB <= 1:-                disp_cell = d-            else:-                tree = cKDTree(coords)-                dist, idx = tree.query(coords, k=min(KNB, len(coords)))-                dist = np.atleast_2d(dist)-                idx = np.atleast_2d(idx)-                h = float(np.median(dist[:, 1:])) if dist.shape[1] > 1 else 1.0-                h = h if h > 0 else 1.0-                w = 1.0 / (dist + h)-                disp_cell = np.einsum("nk,nkj->nj", w, d[idx]) / w.sum(1)[:, None]-        coords = coords + ALPHA * disp_cell+            for t, r in zip(shared, resid):+                d[labels == t] = r+            coords = coords + ALPHA * d      g = GROWTH_PRIOR     rms_last = _rms(np.asarray(last.coords, dtype=np.float64))@@ -107,11 +141,14 @@ def main() -> None:             if np.isfinite(g_est) and g_est > 0:                 g = float(g_est)     rms_target = rms_last * float(np.exp(g * max(dt_next, 0.0)))-    # renormalise the (possibly displaced) cloud to the target log-RMS growth     cen = coords.mean(0)     rms_now = _rms(coords)-    s = rms_target / rms_now if rms_now > 0 else float(np.exp(g * max(dt_next, 0.0)))-    coords = cen + s * (coords - cen)+    sc = rms_target / rms_now if rms_now > 0 else float(np.exp(g * max(dt_next, 0.0)))+    coords = cen + sc * (coords - cen)+    print(f"[proc] g={g:.3f} dt_next={dt_next:.2f} target RMS={rms_target:.1f}", flush=True)++    if NORM:+        coords = _canonicalise(coords)      write_t2(args.out, expr, coords, genes, seed=args.seed) 

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**：实现 PLAN T2HX-02——Kabsch/Procrustes 帧对齐后逐型残差位移（含径向收缩变体）+ PCA 输出规范化 + log-RMS 生长缩放。诊断显示对齐后残差 RMS 仍为坐标 RMS 的 57%（>30% 阈值，两帧尺度差 5 倍）。
- **查分结果**（7 次）：alpha=0+规范化 54.15（shape_scale 66.58，与无规范化完全一致）；Procrustes 残差 alpha 0.2–0.6 → 52.50–53.10（shape_scale 59.7–61.9）；径向收缩 → 52.79–53.03。全部低于对照，按 PLAN 退路提交 alpha=0+规范化（54.15，通过 vec-check，跨 seed 确定）。
- **下一步最值得试**：以节点 4（71.61）为父，还原其"阻尼"细节（疑似不做位移后 RMS 重归一或阻尼系数不同），叠加 PCA 规范化验证稳定性。

调研员

0都损害shape_scale（66.58→≤62.68）。节点4（55.55，shape_scale 71.61）的成功可能源于其阻尼外推隐式缓解了帧问题。节点5建议：先用共有型质心做Kabsch/Procrustes对齐再取残差。此外文献k026指出评分器PCA对齐不固定行列式，输出坐标的任意旋转可致shape_scale波动超过噪声，规范化可去此方差。",
  "approach": "在节点5的run.py基础上改三步：\n\n1. **Procrustes对齐**（替换现有lstsq仿射去趋势）：取两阶段共有型质心 cp(K×3) 和 cl(K×3)。先平移至各自质心，再用 Kabsch（SVD）求最优旋转 R 使 ||cp·R - cl||² 最小，再求各向同性缩放 s=||cl||/||cp·R||。将 prev 全部坐标变换到 last 帧：prev_aligned = (prev - mean_prev)·R·s + mean_last。要求 K≥4 个共有型。\n\n2. **对齐后残差位移**：对齐后逐型质心差 resid = centroid_last(t) - centroid_aligned_prev(t)。此时残差应远小于帧间原始差（预期RMS降至坐标RMS的10-20%）。每细胞赋其型的残差，可选kNN平滑（k=5，带宽=最近邻中位距）。乘 alpha 施加，网格搜索 alpha∈{0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0}。\n\n3. **输出坐标规范化**（新增，来自k026）：最终坐标做：减质心→PCA旋转→强制det=+1（最后一轴乘sign(det)）→每轴按第三矩符号定向。所有配置（含alpha=0基线）都做此步。\n\n4. **生长缩放**保持不变（log-RMS，先验0.58/天）。\n\n5. **vec-score筛选**：先跑alpha=0+规范化（预期≈66.58或略高因去方差），再逐个试alpha。若对齐后残差RMS仍>坐标RMS的30%，说明对齐不够，放弃位移只提交规范化+生长缩放。若任何alpha使shape_scale≥70且≥节点4的71.61，提交最佳；否则提交alpha=0+规范化。\n\n6. **单输入退路**：无prev时跳过对齐和位移，仅生长缩放+规范化。\n\n7. 敏感性：若时间允许，试g∈{0.4,0.58,0.8}确认先验稳健。",
  "expected_groups": ["shape_scale", "local_spatial"],
  "risks": "1. Procrustes对齐后残差仍大（>30% RMS），说明帧差异非线性（局部形变），刚体对齐不够——Engineer应在第一步就打印对齐后残差RMS/坐标RMS比值，若>0.3立即放弃位移只提交规范化。2. 规范化改变坐标朝向可能与评分器内部PCA对齐交互产生意外效果——先跑一次alpha=0+规范化确认不低于66.58。3. 30分钟时限紧，网格搜索最多5个alpha+1个基线=6次查分，留余量。4. shape_scale提升可能仅2-3分（噪声~1分），需确保提升>2分才算有效。",
  "family_id": "T2HX-02",
  "mechanism": "用Kabsch/Procrustes刚体变换（旋转+平移+各向同性缩放）将prev阶段坐标对齐到last阶段坐标帧，消除帧间刚体差异后再提取逐型残差位移；同时对最终输出做PCA规范化去除评分器旋转方差。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞施加同一向量；本方案的位移是逐型、经帧对齐后的残差，不同型有不同方向和大小，且经Procrustes去除了刚体分量，反映的是局部形变而非整体平移/旋转。规范化是确定性去方差，不是对组成的重加权。",
  "mechanism_evidence": "Engineer应打印：(1)对齐前后逐型残差RMS与坐标RMS的比值（对齐后应显著下降，从~54%降至<20%）；(2)不同alpha下shape_scale和local_spatial的变化（若机制生效，应存在某alpha使shape_scale>66.58）；(3)规范化前后同一坐标的评分差异（应<1分，证明只去方差）。",
  "mechanism_off_control": "alpha=0即关闭位移机制（坐标不经任何位移），仅保留生长缩放+规范化。预期：shape_scale≈66.58（生长缩放贡献）+规范化可能带来的0-1分去方差收益。若alpha>0的最佳配置不显著优于alpha=0，说明对齐后残差仍无信息，机制未有效运行。",
  "sources": []
}

审查员

REVIEW.json written