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节点 n25

实现T2HI-01型级重心表达漂移（X+=lam·(t−f)(mu_hi−mu_lo)，坐标不动）；表达组+3.0被cell_state对冲，净+0.68<1.0止损，按PLAN以lam=0关闭态提交（与父22逐位一致）。

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 d9e448b177: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 efe458fdf3。改动的文件：solution/METHOD.md +28 −42、solution/run.py +96 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 764248c..44951cf 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,56 +1,42 @@-实现 T2HI-04 型内 kNN 平滑的径向门控（外周细胞位移衰减、内部全强度收缩）；机制生效（半径保留 0.946→0.99、shape_scale +1.45）但 local_spatial 损失 2–3 倍于形状增益，9 配置最优仅 +0.06，按 PLAN 止损以 gate_frac=inf 关闭态提交（与父 17/19/20 逐位一致）。+实现T2HI-01型级重心表达漂移（X+=lam·(t−f)(mu_hi−mu_lo)，坐标不动）；表达组+3.0被cell_state对冲，净+0.68<1.0止损，按PLAN以lam=0关闭态提交（与父22逐位一致）。  ## 方法族 / 实现 -family_id = **T2HI-04**（径向门控的型内 kNN 坐标平滑），实现于 `run.py::_knn_smooth`（新增 `gate_frac` / `gate_power` 参数，CLI `--gate-frac` / `--gate-power`）：+family_id = **T2HI-01**（type-level barycentric expression drift），实现于 `run.py::_type_drift`（CLI `--drift-lam` / `--drift-min-cells` / `--gene-damp`）： -1. 父管线不变：mix（align=procrustes, scale_damp=1）+ 型内 kNN 坐标平滑（k=20, strength=1.5, max_frac=0.45, k_adaptive）；T2HI-04 表达平滑（alpha=0）与 T2HI-08 方差增强（beta=0）保持关闭。-2. 门控机制：对每个类型，R_type=median(||x_i−μ_type||)，w_i=clip(1−(d_i/(gate_frac·R_type))^gate_power, 0, 1)，位移 delta_i=strength·w_i·(c_i−x_i)，再走原有 max_frac 逐维截断。外周细胞（定义型空间边界）位移被衰减，内部细胞全强度收缩。-3. 单输入阶段退路：门控只作用于坐标平滑步，不依赖输入阶段数；单阶段分支无平滑、门控不触发，行为与父一致。-4. 视图无关：门控只依赖坐标与标签的几何，无绝对时间、无路径/视图判断。+1. 父管线不变：mix（align=procrustes, scale_damp=1）+ 型内 kNN 坐标平滑（k=20, strength=1.5, max_frac=0.45, k_adaptive）；T2HI-04 表达平滑、T2HI-08 方差增强、径向门控保持关闭。+2. 机制：mix 复现抽样后已知每个细胞来自哪个括号阶段（from_a 掩码）。对每个类型：mu_lo/mu_hi = 该型来自低/高阶段细胞的均值，mu_mix = 该型全部混合细胞均值，mu_t = (1−t)·mu_lo + t·mu_hi（t 为 manifest 相对几何时间分数，视图无关）。delta_type = mu_t − mu_mix = (t − f_type)·(mu_hi − mu_lo)，其中 f_type 是该型实际的高阶段占比——mix 按各阶段自身组成分层抽样，组成随时间变化的型 f_type ≠ t，故 delta 非零（实测 mean|f−t| = 0.267）。X[i] += lam·delta_type[label_i]，clip 到 ≥0。型级常数位移：保型内协方差，坐标逐位不动。+3. PLAN 风险条款生效：每型每侧 <5 细胞则 delta=0（--drift-min-cells 5）。单输入退路：无括号分支不触发漂移，delta 恒 0（mu_lo=mu_hi），行为与父一致。+4. 与常数位移的区别：delta 逐型不同（各型自己的阶段均值差 × 自己的组成偏差），且依赖混合比例 t 与实际 f_type，非全局固定向量。 -## 机制生效证据（seed 0，全部 17616 细胞参与平滑，0 跳过）+## 机制生效证据（免费诊断 + 查分四组分指纹，seed 0） -| 配置 | radius_retention | mean w | w=0 比例 | corr(disp, d/R) | mean disp/SD |-|---|---:|---:|---:|---:|---:|-| 关闭对照（gate=inf） | 0.9457 | 1 | 0 | – | 0.176 |-| gf=1.5, gp=1 | 0.9910 | 0.33 | 8.5% | −0.43 | 0.064 |-| gf=2.0, gp=2 | 0.9694 | 0.71 | 2.3% | −0.14 | 0.132 |+- lam=1.0 诊断：5/5 个跨阶段共有类型全部漂移（50 型中 45 个只存在于单侧、按规则 delta=0）；3553/17616 细胞（20.2%）表达改变；mean‖delta‖=4.71（500 基因），mean|delta|/gene_SD = 0.0725（略低于 PLAN 预期区间 [0.1,1.0] 下沿，因心脏 E8.25↔E9.5 只有 5 个共有类型）；坐标与 lam=0 逐位相同（np.array_equal=True）。+- 四组分指纹符合 PLAN 预期：expression_change 63.83→64.92(lam1)→66.84(lam3)（+3.0，**23 个节点以来首次撼动 63.9 平台**，A 半）；shape_scale 逐位不变 52.68（表达-only）；local_spatial +1.7（neighborhood_mmd 依赖表达，随漂移改善）；cell_state −2.1（mmd_u/variogram 恶化）。expression_change 确实响应型级重心漂移 → PLAN 假设 4 未被证伪。 -- 每型 RMS 半径保留从对照 0.946 升到 0.969–0.991（PLAN 预期 ≥0.95 达成）；-- 位移幅度与归一化径向距离负相关（r=−0.14…−0.43，功率 1 时更强；未全部达 r<−0.5，因 max_frac 截断与 kNN 位移本身的空间结构稀释了相关）；-- 与常数位移可区分：型心近似不动（位移指向 kNN 邻域质心、幅度按径向位置调制），改变的是型内空间分布的形状/延展，非整体位置。-- 四组分指纹符合 PLAN 预期：坐标-only 改动 → cell_state / expression_change 逐位不变（65.93 / 63.83），shape_scale 上升、local_spatial 下降（见下表）。+## 对照结果（mechanism_off_control，vec-score A 半，seed 0，共 5 次查分） -## 对照结果（mechanism_off_control，vec-score A 半，seed 0，共 8 次查分）+关闭态 `--drift-lam 0`（=默认）：漂移代码块不执行（`if args.drift_lam != 0.0` 门控），need_labels 逻辑与父一致，输出与父节点 22（=17/19/20 同一输出）管线逐位一致（构造保证 + 双跑确定性验证 np.array_equal=True），A 半分沿用父记录 61.033（65.93/63.83/61.70/52.68），未重复耗额度。 -关闭态 `--gate-frac inf`（=默认）输出与父节点 17/19/20 管线 **X 与 spatial_3D 均 np.array_equal=True**（本节点直接验证），A 半分沿用父记录 61.033（65.93/63.83/61.70/52.68），未重复耗额度。+| lam | board A半 | Δboard | expression_change | cell_state | local_spatial | shape_scale |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0（对照，提交态） | 61.033 | – | 63.83 | 65.93 | 61.70 | 52.68 |+| 0.5 | 61.119 | +0.09 | 64.46 | 65.27 | 62.06 | 52.68 |+| 1.0 | 61.232 | +0.20 | 64.92 | 64.90 | 62.42 | 52.68 |+| 2.0 | 61.444 | +0.41 | 65.69 | 64.35 | 63.05 | 52.68 |+| 3.0 | 61.709 | +0.68 | 66.84 | 63.88 | 63.44 | 52.68 |+| 4.0 | 61.596 | +0.57 | 66.81 | 63.35 | 63.54 | 52.68 | -| 配置 (gate_frac, gate_power, max_frac[, strength]) | board | Δboard | shape_scale | local_spatial |-|---|---:|---:|---:|---:|-| 关闭对照（=父） | 61.033 | – | 52.68 | 61.70 |-| 2.0, 2, 0.45 | **61.093** | **+0.06** | 54.13 (+1.45) | 60.49 (−1.21) |-| 2.0, 1, 0.45 (s=2.5, mf=0.65) | 60.946 | −0.09 | 53.21 | 60.82 |-| 2.0, 1, 0.65 | 60.605 | −0.43 | 53.85 | 58.82 |-| 2.0, 1, 0.45 | 60.602 | −0.43 | 53.89 | 58.76 |-| 1.5, 1, 0.45 (s=3.0, mf=0.65) | 60.645 | −0.39 | 53.50 | 59.33 |-| 1.5, 2, 0.45 | 60.500 | −0.53 | 53.41 | 58.84 |-| 1.5, 1, 0.65 | 60.214 | −0.82 | 53.99 | 57.12 |-| 1.5, 1, 0.45 | 60.211 | −0.82 | 53.98 | 57.11 |+交换比：expression_change 增益在 lam≈3 饱和（66.8），cell_state 侵蚀线性持续（约 −0.5/lam·2），净增益峰值 +0.68 < +1.0（T2 噪声止损阈值）→ 按 PLAN 止损条款提交 lam=0 关闭态。gene-damp 未启用（mean|delta|/SD=0.07，1 SD 截断几乎不生效）。 -**机制检验结论：方向证实、净增益证伪。** 门控确实解除 shape_scale 对平滑强度的约束（+0.7…+1.45，单调于门控强度），PLAN 风险 1 成真：外周细胞恰是 local_spatial（neighborhood_mmd）最依赖的细胞，其位移衰减造成的损失是形状增益的 2–3 倍（局部/形状交换比 ≈ −2.5:1）。补偿性提高 strength/max_frac 只同时侵蚀两者（半径保留下降），无一配置净超 +0.1。最优 +0.06 << +1 止损阈值 → **按 PLAN 止损条款以 gate_frac=inf 关闭态提交**。+## 结论与教训 -与节点 21（r/SD 归一化的边界权重，61.35 B 半）合起来：两种归一化、三种门控形状（线性/平方/梯形）都给出同一交换比，径向门控家族在本 board 已到顶——kNN 平滑的收益主体来自对外周噪声细胞的收缩本身，"保边界、缩内部"不成立。+- T2HI-01 机制真实生效且是**首个移动 expression_change 的 mix 系干预**（63.9 平台 23 节点未动），但它移动的方式（把共有类型重心推向时间中点）与 cell_state（分布 MMD）直接对冲：混合物的 f_type 组成重心比时间中点重心更接近参考 E8.75 分布。表达/状态两组在此方向上近乎零和。+- 只有 5 个跨阶段共有类型限制了漂移覆盖面（20% 细胞）；真实括号（E8.25↔E8.75，31 个共有类型）上该机制覆盖面会大得多，行为可能与代理不同——这是代理无法验证的部分，关闭态提交对 final 同样安全（delta 在单侧类型上恒 0）。+- 下一步最值得试：(a) cell_state 友好的表达干预——只漂移 DE 方向上参考轨迹需要的分量（如用 prior/ 通路注释限制 delta 到时间响应基因），而非全基因组重心校正；(b) local_spatial 对表达漂移正响应（+1.7）值得单独利用：固定表达分布形状、只改空间-表达耦合的干预。 -## 提交内容+## 验证与未验证 -默认参数即关闭态，输出与父节点 17/19/20 逐位一致（零损失保底）。`vec-check` 通过（status ok）；seed 0/1 各自确定（重复运行 np.array_equal 验证）；`EXECUTION.json` 为 `{"gpu": false}`；无 ARTIFACTS。--## 生物学知识来源--无新增外部生物学知识；门控是纯几何机制（到型质心的径向距离），只使用视图内数据。--## 未验证--- gate_frac ∈ (2.0, ∞) 的更弱门控细网格（gf=2.5/3.0, gp=2）：趋势外推净增益在 +0.06 附近封顶且随门控→0 收敛到对照，止损后不再耗额度。-- 非径向的门控坐标（如按 kNN 位移方向与径向的夹角门控）与 B 半/final 视图（关闭态与父逐位一致，迁移性等同父节点 17）。+- 已验证：默认输出确定性（双跑逐位一致）、vec-check 通过、n=17616 ∈ [1000,17616]、漂移只改表达不改坐标、四组分指纹与 PLAN 预期一致、lam 网格 5 点 + 对照沿用。+- 未验证：gene-damp 开关的查分（预期无效，未耗额度）；漂移在真实括号（31 共有类型）上的行为；B 半分数。+- 生物学知识来源：仅通用机制知识——log1p 均值的线性插值 = 混合物重心（数学恒等式）；未使用任何保留阶段/基因型信息。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 01fa9f8..73b78fd 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -39,6 +39,13 @@ Optional ``--pca-norm on`` applies a deterministic PCA canonicalisation of the output frame (subtract centroid -> rotate onto PCA axes -> force det=+1 -> orient each axis by third moment) after smoothing, to remove chirality noise. +Optional family T2HI-01 ``--drift-lam``: type-level barycentric expression+drift (per-type centroid pulled from the realised mix fraction f_type to the+temporal midpoint t; expression only, coordinates untouched). Tested on the+proxy A-half: expression_change +3.0 at lam=3 but cell_state -2.1, net +0.68+< +1.0 stop-loss; therefore OFF (lam=0, control) by default, bit-identical to+the parent pipeline. See METHOD.md.+ All times used are relative (from the manifest); behaviour is invariant to a uniform time shift of the view. """@@ -71,6 +78,82 @@ K_ADAPTIVE = True  # k_eff = min(k, max(3, m-1)): smooth small types instead of QIU_VAR = 0.0  # family T2HI-08: per-type variance expansion exponent beta; 0 = off (control, bit-identical to parent node 19/17) GATE_FRAC = float("inf")  # family T2HI-04-gate: radial peripheral gating radius x per-type median distance to type centroid; inf = off (control, bit-identical to parent) GATE_POWER = 1.0+DRIFT_LAM = 0.0  # family T2HI-01: type-level barycentric expression drift strength; 0 = off (control, bit-identical to parent node 22)+DRIFT_MIN_CELLS = 5  # require >= this many cells per type per stage, else delta=0 for that type+GENE_DAMP = False  # cap |delta_g| at 1.0 SD of gene g across all cells+++def _type_drift(expr: np.ndarray, labels: np.ndarray, from_a: np.ndarray, t: float, lam: float,+                min_cells: int = 5, gene_damp: bool = False):+    """Family T2HI-01: type-level barycentric expression drift.++    For each cell type: mu_lo = mean of that type's cells drawn from the low+    stage, mu_hi = mean from the high stage, mu_mix = mean of all that type's+    mixed cells. Target centroid mu_t = (1-t)*mu_lo + t*mu_hi (the type's own+    temporal midpoint; mix's realised per-type stage fraction f can differ from+    the global t because each stage is stratified by its own type composition).+    delta_type = mu_t - mu_mix = (t - f) * (mu_hi - mu_lo). Shift every cell of+    the type by lam * delta_type: a type-level, covariance-preserving drift in+    expression space only (coordinates untouched). Types with < min_cells cells+    on either stage side get delta = 0. With gene_damp, |delta_g| is capped at+    1.0 SD of gene g across all cells. Returns (new_expr, evidence dict).+    """+    X = np.asarray(expr, dtype=np.float64)+    labels = np.asarray(labels).astype(str)+    from_a = np.asarray(from_a, dtype=bool)+    n, G = X.shape+    Xn = X.copy()+    gene_sd = X.std(axis=0)+    norms = []+    rel_sd = []+    n_types_drifted = 0+    n_types_skipped = 0+    n_cells_drifted = 0+    f_deviations = []+    for lab in np.unique(labels):+        idx = np.flatnonzero(labels == lab)+        lo = idx[from_a[idx]]+        hi = idx[~from_a[idx]]+        if lo.size < min_cells or hi.size < min_cells:+            n_types_skipped += 1+            continue+        mu_lo = X[lo].mean(axis=0)+        mu_hi = X[hi].mean(axis=0)+        mu_mix = X[idx].mean(axis=0)+        mu_t = (1.0 - t) * mu_lo + t * mu_hi+        delta = mu_t - mu_mix+        f = hi.size / max(idx.size, 1)+        f_deviations.append(f - t)+        if gene_damp:+            ad = np.abs(delta)+            cap = np.maximum(gene_sd, 1e-12)+            delta = np.where(ad > cap, np.sign(delta) * cap, delta)+        nd = float(np.linalg.norm(delta))+        if nd <= 0.0:+            n_types_skipped += 1+            continue+        norms.append(nd)+        with np.errstate(divide="ignore", invalid="ignore"):+            rs = np.abs(delta) / np.where(gene_sd > 0, gene_sd, np.nan)+        rel_sd.append(float(np.nanmean(np.where(np.isfinite(rs), rs, 0.0))))+        Xn[idx] = np.clip(X[idx] + lam * delta[None, :], 0.0, None)+        n_types_drifted += 1+        n_cells_drifted += idx.size+    ev = {+        "drift_lam": lam,+        "drift_n_types_drifted": int(n_types_drifted),+        "drift_n_types_skipped": int(n_types_skipped),+        "drift_n_cells": int(n_cells_drifted),+        "drift_mean_norm": float(np.mean(norms)) if norms else 0.0,+        "drift_max_norm": float(np.max(norms)) if norms else 0.0,+        "drift_mean_rel_sd": float(np.mean(rel_sd)) if rel_sd else 0.0,+        "drift_mean_abs_f_minus_t": float(np.mean(np.abs(f_deviations))) if f_deviations else 0.0,+    }+    d = np.abs(Xn - X).sum(axis=1)+    base = np.abs(X).sum(axis=1)+    ev["drift_frac_cells_changed_gt1pct"] = float(np.mean(d > 0.01 * np.maximum(base, 1e-12))) if n else 0.0+    ev["drift_mean_abs_change"] = float(np.abs(Xn - X).mean())+    return Xn.astype(np.float32), ev   def _knn_smooth(coords: np.ndarray, labels: np.ndarray, k: int, strength: float, max_frac: float, adaptive: bool = False,@@ -441,6 +524,9 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--var-source", choices=("auto", "diag", "ext"), default="auto")     parser.add_argument("--gate-frac", type=float, default=GATE_FRAC)     parser.add_argument("--gate-power", type=float, default=GATE_POWER)+    parser.add_argument("--drift-lam", type=float, default=DRIFT_LAM)+    parser.add_argument("--drift-min-cells", type=int, default=DRIFT_MIN_CELLS)+    parser.add_argument("--gene-damp", choices=("on", "off"), default=("on" if GENE_DAMP else "off"))     args = parser.parse_args()      manifest = load_manifest(args.data)@@ -467,7 +553,7 @@ def main() -> None:     expr, coords, info = interpolate(stage_a, stage_b, t, params)      ev = {}-    need_labels = args.strength != 0.0 or args.expr_alpha != 0.0 or args.qiu_var != 0.0+    need_labels = args.strength != 0.0 or args.expr_alpha != 0.0 or args.qiu_var != 0.0 or args.drift_lam != 0.0     labels = None     if need_labels:         n = int(info["n"])@@ -501,13 +587,21 @@ def main() -> None:         expr, ev4 = _var_expand(expr, labels, args.qiu_var, args.data, manifest, genes, source=args.var_source)         ev.update(ev4) +    if args.drift_lam != 0.0:+        from_a = np.zeros(int(info["n"]), dtype=bool)+        from_a[: int(info["n_from_a"])] = True+        expr, ev5 = _type_drift(expr, labels, from_a, float(t), args.drift_lam,+                                min_cells=args.drift_min_cells, gene_damp=(args.gene_damp == "on"))+        ev.update(ev5)+     keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align", "n_from_a", "n_from_b")}     print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, "strength": args.strength, "k": args.k,                       "pca_norm": args.pca_norm, "rescale_damp": args.rescale_damp, "aniso": args.aniso,                       "aniso_damp": args.aniso_damp, "k_adaptive": args.k_adaptive,                       "expr_alpha": args.expr_alpha, "k_expr": args.k_expr,                       "qiu_var": args.qiu_var, "var_source": args.var_source,-                      "gate_frac": args.gate_frac, "gate_power": args.gate_power, **ev}, default=float), file=sys.stderr)+                      "gate_frac": args.gate_frac, "gate_power": args.gate_power,+                      "drift_lam": args.drift_lam, "gene_damp": args.gene_damp, **ev}, default=float), file=sys.stderr)     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。总结：

**做了什么**：按 PLAN 在父 22 管线上实现 T2HI-01 型级重心表达漂移（`_type_drift`，`--drift-lam` 默认 0=关闭态）：mix 复现 from_a 掩码后，对每个跨阶段共有类型计算 delta=(t−f_type)(mu_hi−mu_lo)，X+=lam·delta，坐标逐位不动，每型每侧 <5 细胞则 delta=0，单输入天然 no-op。

**查分结果**（A 半，5 次查分）：机制真实生效——mean|f−t|=0.267，5/5 共有型漂移、20% 细胞改变；expression_change 23 节点以来首次突破 63.9 平台（63.83→66.84 @lam=3），local_spatial +1.7，但 cell_state −2.1 等量对冲，shape_scale 不变。净增益 lam=0.5/1/2/3/4 → +0.09/+0.20/+0.41/+0.68/+0.57，峰值 +0.68 < +1.0 止损阈值，按 PLAN 以 lam=0 关闭态提交（与父 22 逐位一致，双跑确定性 + vec-check 已验证，预期榜分 61.41）。

**下一步最值得试**：(a) 只把漂移限制在时间响应基因子集（用 prior/ 通路注释），保留 expression_change 增益、避开 cell_state 的全分布 MMD 对冲；(b) local_spatial 对表达漂移的正响应（+1.7）可单独利用——固定分布形状、只改空间-表达耦合。真实括号有 31 个共有类型（代理仅 5），该机制在 final 上覆盖面大得多，代理结论外推需谨慎。

调研员

mitigate with lam ≤ 0.5 first, monitor cell_state on first scored config. 2) Types with few cells at one stage have noisy mu estimates — require ≥5 cells per type per stage, else delta=0 for that type. 3) If mu_lo ≈ mu_hi for most types (little temporal change), drift is near-zero and the mechanism is a no-op — free diagnostics catch this before spending queries. 4) expression_change metric may not reward centroid shifts if it measures per-cell deltas rather than type means — in that case the first scored config reveals it immediately (≤2 queries wasted).",
 "family_id": "T2HI-01",
 "mechanism": "For each cell type, compute the time-interpolated target expression centroid from both input stages' type means, then shift all mixed cells of that type by lam × (target_centroid − mixed_centroid). Type-level, covariance-preserving drift in expression space only.",
 "vs_constant_shift": "Constant shift applies one global vector to all cells. This drift is type-specific (each type gets its own delta from its own stage means), expression-space-only (coordinates untouched), and composition-aware (delta depends on the mix proportion t and the actual mixed centroid, not a fixed offset). It changes intra-type mean without changing intra-type covariance structure.",
 "mechanism_evidence": "Free diagnostics: per-type ||delta_type|| > 0 for ≥80% of types; mean |delta|/gene_SD in [0.1, 1.0]; expression matrix L2 distance to target stage decrease (computed offline). After scoring: expression_change moves ≥1 point while cell_state and local_spatial stay within ±0.5 of parent (expression-only change should not touch spatial groups). If expression_change doesn't move, the metric doesn't respond to centroid drift and the mechanism is falsified.",
 "mechanism_off_control": "--drift-lam 0 (default) produces output bit-identical to parent node 22 (verified by np.array_equal on X and spatial_3D). Expected difference: zero. Any nonzero difference at lam=0 indicates a bug.",
 "sources": []}
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