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节点 n5

mix + 型心残差位移（T2HI-02，钳幅 xy 版）：在 mix 混合云上按共有细胞型的 Procrustes 后质心残差施加分数 t 的位移，位移幅度钳到 0.15×RMS 且只动 xy。

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 959ace66ad: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 33a8f2ab38。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +48 −0、solution/run.py +81 −11

diff --git a/solution/EXECUTION.json b/solution/EXECUTION.jsonnew file mode 100644index 0000000..9d5125c--- /dev/null+++ b/solution/EXECUTION.json@@ -0,0 +1 @@+{"gpu": false}diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..bd24dcb--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,48 @@+# mix + 型心残差位移（T2HI-02，钳幅 xy 版）：在 mix 混合云上按共有细胞型的 Procrustes 后质心残差施加分数 t 的位移，位移幅度钳到 0.15×RMS 且只动 xy。++## 方法++父节点（node 2）的 mix 流程不变：bracket 目标前后最近两输入 → `align_pair(procrustes)`（xy 用共有型质心 Kabsch，z 保持切片轴只定符号）→ 两朵云缩放到 log 线性 RMS → 按 (1−t, t) 分层抽真实细胞，表达与坐标同行。++新增机制（family T2HI-02，PLAN 指定）：在对齐并缩放到 target_rms 的两朵云上，对每个共有细胞型 k（两侧各 ≥30 个细胞）计算质心残差 d_k = centroid_b_k − centroid_a_k（Procrustes 去掉刚体分量后的非刚性形变）。从阶段 a 抽出的 k 型细胞坐标 += shift_frac·t·d_k，从阶段 b 抽出的 -= shift_frac·(1−t)·d_k，即两侧都朝该型的中间时刻质心 (1−t)·c_a + t·c_b 移动；非共有型不动。表达矩阵完全不动。位移后重新中心化并缩回 target_rms。++实现于 `run.py::centroid_shift`（复用 `src.task2_spatial` 的 align/scale/shared_centroids/mix_indices，重放同一 seed 的抽样以归属行）。开关：`SHIFT_FRAC`（默认 1.0）、`SHIFT_AXES`（默认 `xy`，z 是离散切片轴不位移）、`D_CLAMP`（默认 0.15，把 |d_k| 钳到 0.15×target_rms）。++## 关键参数（默认值 = 提交配置）++- align=procrustes, scale_damp=1.0（与父节点相同）+- SHIFT_FRAC=1.0, SHIFT_AXES=xy, D_CLAMP=0.15, MIN_COUNT=30++## 机制生效的证据（proxy：E8.25_late + E9.5 → E8.75，t=0.4，seed 0）++- 共有型 5 个；未钳幅时 |d_k| 均值 290（xy）/302（xyz），最大 474，型间 std 144 —— 残差远非零且型间差异大（不是常数位移），但幅度约为云 RMS（346）的 84%，说明两阶段型心几乎重排，直接照搬会把细胞甩出流形。+- 钳幅 0.15 后每型最大位移 t·0.15·RMS ≈ 21（约 6% RMS）；只有 5 个共有型的细胞被移动（proxy 上约占输出的一部分，非共有型保持原位）。+- 四组分（A 半，seed 0）：对照 shift_frac=0 → 表达 63.83 / 状态 65.93 / 形状 53.07 / 邻域 53.46（与父节点预测逐位相同，X 与坐标均 bit-equal）；钳幅 xy 版 → 表达 63.83 / 状态 65.93（表达未动，符合预期）/ 形状 53.78 / 邻域 52.90。+- 位移后输出 RMS 与位移前一致（346.33，重缩放保证）。++## 对照与查分结果（vec-score，A 半，本节点共用 12 次）++| 配置 | seed0 | seed1 | seed2 | 3 种子均值 |+|---|---:|---:|---:|---:|+| shift_frac=0（机制关闭 = 父节点，bit-equal） | 59.07 | 59.21 | 59.41 | 59.23 |+| **xy + clamp0.15（提交配置）** | 59.11 | 59.23 | 59.40 | **59.25** |+| xyz 未钳幅 frac=1.0 | 58.50 | - | - | - |+| xyz 未钳幅 frac=0.5 / 0.25 | 58.66 / 58.97 | - | - | - |+| xy 未钳幅 frac=1.0 | 58.36 | - | - | - |+| xy clamp0.05 / 0.1 | 58.96 / 58.99 | - | - | - |++**结论（如实报告）：机制在 proxy 上无增益。** 未钳幅位移单调有害（local_spatial 54→51，neighborhood_mmd 0.083→0.092），因为 E8.25↔E9.5 心脏的型心残差被大规模重塑/仅 5 个共有型的对齐误差主导，不是小平滑形变（PLAN 风险 1、2 均命中，残差并非 <1% RMS 而是 ~84%）。钳幅后差异全部在噪声内（±0.1 分，T2 噪声 ~1 分）：提交配置与机制关闭对照的 3 种子均值差 +0.01，不构成进步；形状组略升、邻域组略降，互相抵消。++## 提交选择++按 PLAN 要求机制保持打开，取实测最好的钳幅配置（xy + clamp 0.15）。它与父节点统计打平且位移幅度小（≤6% RMS），不会引入回归风险；在 final 视图（E8.25+E8.75→E8.5，31 个共有型、对齐更可靠、残差应更小更平滑）机制可能真正起作用，但该括号无法在 proxy 上验证。`SHIFT_FRAC=0` 环境变量可完整关闭机制（已验证 bit-equal 还原父节点）。++## 验证过 / 没验证++- 验证过：确定性（seed 0 重跑 bit-equal）；机制关闭对照逐位还原父节点；vec-check 通过；三个 seed 查分；细胞数/基因面板由 manifest 决定，无硬编码阶段名、绝对时间或目标统计量；输出只依赖数据与 seed（视图无关，时间只用差值 t）。+- 没验证：final 视图（31 共有型）上的真实效果；`SHIFT_AXES=xyz`+钳幅组合；MIN_COUNT 敏感性；细胞状态/表达组（机制不触碰表达，按构造不变）。+- 运行时 ~6 s、峰值内存 <1 GB，纯 CPU（EXECUTION.json gpu=false）。++## 知识来源++仅通用机制知识：发育中器官型心重塑意味着跨 1 天以上的型心残差不是小平滑形变（方法卡「风险」节亦提示 z 为离散切片轴、心脏插值应保 z），故位移限制在 xy 并钳幅。无保留阶段/禁窗数据、无文献数值。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 8c61767..7b2909d 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,28 +1,90 @@ #!/usr/bin/env python3-"""mix (T2 interpolation): real cells from both bracketing inputs, drawn (1−t, t).--Brackets the target with the nearest inputs before and after it, puts both in-one frame (``ALIGN``), rescales both clouds to the log-linear RMS-exp(log r_a + SCALE_DAMP·t·Δlog r), and draws cells stratified by type:-round(t·n) from the later stage, the rest from the earlier one. Expression and-coordinates travel together. n is log-linear in t, clipped to the board range.-Parameters are the T2 card's choice for this board (selected_params.json).-If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it.+"""mix + per-type centroid-residual displacement (T2 interpolation).++Parent (node 2) mix: bracket the target with the nearest inputs before/after,+align both clouds (procrustes on shared-type centroids, z held), rescale to the+log-linear RMS, draw cells stratified by type (1-t, t); expression and+coordinates travel together.++New mechanism (family T2HI-02): after Procrustes alignment the rigid component+is removed, but per-type centroids still differ between stages (non-rigid+deformation). For each shared type k compute d_k = centroid_b_k - centroid_a_k+on the rescaled clouds; cells drawn from stage a move +shift_frac*t*d_k, cells+from stage b move -shift_frac*(1-t)*d_k. Non-shared types are untouched.+Expression is unchanged. shift_frac=0 (env SHIFT_FRAC) reproduces the parent+mix exactly (mechanism-off control).++If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it+(copy_last style), with no displacement. """  from __future__ import annotations  import argparse import json+import os import sys  import numpy as np +from src.task2_spatial.frame import align_pair, scale_to_rms, shared_centroids from src.task2_spatial.methods import interpolate-from src.task2_spatial.sample import take+from src.task2_spatial.sample import mix_indices, take from src.task2_spatial.view_io import board_params, interp_bracket, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2  PARAMS = {"align": "procrustes", "scale_damp": 1.0}+SHIFT_FRAC = float(os.environ.get("SHIFT_FRAC", "1.0"))+SHIFT_AXES = os.environ.get("SHIFT_AXES", "xy")  # "xyz" or "xy" (z held on slice grid)+D_CLAMP = float(os.environ.get("D_CLAMP", "0.15"))  # cap |d_k| at D_CLAMP * target_rms; 0 = off+MIN_COUNT = 30+++def centroid_shift(coords, labels_a, labels_b, stage_a, stage_b, params, t, info, seed):+    """Displace mixed coordinates by per-type centroid residuals; returns (coords, diag)."""+    n_a = int(info["n_from_a"])+    n = int(info["n"])+    rng = np.random.default_rng(int(seed))+    ia, ib = mix_indices(labels_a, labels_b, t, n, rng)+    if ia.size != n_a:+        raise RuntimeError("sampling replay mismatch: cannot attribute rows to stages")+    aligned_a, aligned_b, _ = align_pair(stage_a.coords, stage_b.coords, labels_a, labels_b, params["align"])+    target_rms = float(info["target_rms"])+    ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)+    cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)+    ca_cent, cb_cent, _w, keys = shared_centroids(ca, labels_a, cb, labels_b, MIN_COUNT)+    delta = {k: cb_cent[i] - ca_cent[i] for i, k in enumerate(keys)}+    disp = np.zeros_like(coords, dtype=np.float64)+    norms = {}+    if SHIFT_AXES == "xy":+        for dk in delta.values():+            dk[2] = 0.0+    if D_CLAMP > 0.0:+        cap = D_CLAMP * target_rms+        for k, dk in list(delta.items()):+            nrm = float(np.linalg.norm(dk))+            if nrm > cap:+                delta[k] = dk * (cap / nrm)+    la = labels_a[ia]+    lb = labels_b[ib]+    for k, dk in delta.items():+        ma = la == k+        mb = lb == k+        disp[:n_a][ma] += t * dk+        disp[n_a:][mb] -= (1.0 - t) * dk+        norms[k] = float(np.linalg.norm(dk))+    out = scale_to_rms(coords + SHIFT_FRAC * disp, target_rms)+    cross = np.array(list(norms.values()))+    diag = {+        "shift_axes": SHIFT_AXES,+        "d_clamp": D_CLAMP,+        "n_shared_types_disp": len(delta),+        "d_norm_mean": float(cross.mean()) if cross.size else 0.0,+        "d_norm_max": float(cross.max()) if cross.size else 0.0,+        "d_norm_std_across_types": float(cross.std()) if cross.size else 0.0,+        "rms_before_disp": float(info["out_rms"]),+        "rms_after_disp": float(np.sqrt(((out - out.mean(0)) ** 2).sum(1).mean())),+    }+    return out.astype(np.float32), diag   def main() -> None:@@ -45,8 +107,16 @@ def main() -> None:     stage_b = read_stage(args.data, b, genes)     params = board_params(manifest, "mix", PARAMS, args.seed)     expr, coords, info = interpolate(stage_a, stage_b, t, params)+    labels_a = np.asarray(stage_a.labels).astype(str)+    labels_b = np.asarray(stage_b.labels).astype(str)+    diag = {"shift_frac": SHIFT_FRAC}+    if SHIFT_FRAC > 0.0:+        coords, d = centroid_shift(+            np.asarray(coords, dtype=np.float64), labels_a, labels_b, stage_a, stage_b, params, t, info, args.seed+        )+        diag.update(d)     keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "n", "rms_a", "rms_b", "out_rms", "n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align")}-    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep}, default=float), file=sys.stderr)+    print(json.dumps({"bracket": [a["stage"], b["stage"]], **keep, **diag}, 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

**做了什么**：按 PLAN（T2HI-02）在父节点 mix 上实现型心残差位移插值——Procrustes 对齐后对 5 个共有型计算质心残差 d_k，a/b 侧细胞分别朝中间时刻型心移动 shift_frac·t·d_k / −(1−t)·d_k，表达不动；加了 xy-only 与幅度钳制两个变体开关，机制关闭（SHIFT_FRAC=0）已验证逐位还原父节点。

**查分结果**（A 半，用了 12/20 次）：未钳幅位移单调有害（frac=1 xyz 58.50、xy 58.36 vs 对照 59.07，local_spatial 54→51）；残差 |d_k|≈290（云 RMS 346 的 84%），说明两阶段型心几乎重排而非小平滑形变。钳幅 xy（D_CLAMP=0.15）与对照统计打平：3 种子均值 59.25 vs 59.23。提交配置 = 钳幅版（机制打开），确定性、vec-check、视图无关均验证通过。**结论如实写进 METHOD.md：该机制在 proxy 上无增益。**

**下一步最值得试**：proxy 只有 5 个共有型、跨 1.25 天，型心残差被对齐误差主导，这个机制族在此榜基本判死；更值得攻的是 shape_scale 组的 scale_log_ratio（0.47）——需要能从输入数据合法推断目标 RMS 的信号（如 z 切片层数/占用网格随时间的变化率），而不是 log 线性内插；或改善混合云的双峰性（细胞状态组 66.7 是强项，别动表达）。

调研员

cefully

```json
{
  "name": "mix + Procrustes残差的型心位移插值（改善空间组）",
  "motivation": "父节点2的local_spatial=54.03、shape_scale=53.37是四组中最弱的（比cell_state 66.70低13分）。mix方法在Procrustes对齐后直接混合两阶段的真实细胞，细胞坐标停留在阶段a或阶段b的位置，没有向中间时刻插值，导致局部邻域和整体形状都是两个阶段的拼接而非插值。节点3尝试表达空间NN匹配+坐标位移但gen_failed，说明NN匹配实现复杂度过高或有bug；本方案改用型心级位移，无需NN，实现简单且30分钟内可完成。",
  "approach": "在现有mix流程（Procrustes对齐→log-linear RMS缩放→分层抽样）的基础上，增加一步型心位移插值：\n1. Procrustes对齐后，对每个共有细胞型k计算阶段a和阶段b的质心centroid_a_k、centroid_b_k（使用已有对齐坐标）。\n2. 计算每型残差位移 d_k = centroid_b_k − centroid_a_k（这是Procrustes去除刚体分量后的非刚性形变）。\n3. 从阶段a抽出的k型细胞：coords += t × d_k；从阶段b抽出的k型细胞：coords −= (1−t) × d_k。非共有型细胞不做位移。\n4. 表达矩阵不变，只动坐标。\n5. 关键参数：shift_frac（位移施加比例），初值1.0，搜索范围{0, 0.5, 0.75, 1.0}。shift_frac=0退化为原始mix。\n6. 单输入阶段退路：若interp_bracket返回b=None（无后端阶段），直接走已有的fallback（copy_last），不施加位移。\n7. 用vec-score快速筛选：先跑shift_frac=0确认与父节点分数一致（~59.5），再跑shift_frac=1.0，重点看local_spatial和shape_scale是否提升≥1分（T2噪声~1分）。\n8. 实现位置：在interpolate()函数内、分层抽样后、返回前加位移步骤；或在run.py中interpolate返回后追加。改动量<40行。",
  "expected_groups": ["local_spatial", "shape_scale"],
  "risks": "1. proxy只有5个共有型，型心位移粗糙，改善可能<1分被噪声淹没——用shift_frac=0/1两次查分对比确认方向。2. Procrustes对齐后残差位移可能很小（对齐已消除大部分差异），导致位移无效——Engineer应打印每型|d_k|的均值和最大值，若全部<坐标RMS的1%则说明残差太小，需改用非对齐坐标做位移。3. 型心位移可能让相邻型的细胞交叉重叠，损害local_spatial——检查位移后同型内kNN距离是否保持。4. 节点3的gen_failed原因不明，可能是view_io接口问题——Engineer应先跑通父节点代码再改。",
  "family_id": "T2HI-02",
  "mechanism": "Procrustes对齐后，利用共有细胞型的质心残差（非刚性形变分量）对每个细胞按其所属型施加分数t的位移，使混合云的坐标从两阶段拼接变为时刻插值。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞施加同一向量；本方案的位移向量d_k按细胞型不同（每型有独立的质心残差），捕获的是阶段间非刚性形变的型间差异，不是整体平移。若所有d_k相同，则退化为常数位移——Engineer可检查d_k的型间方差是否显著大于0。",
  "mechanism_evidence": "1. 打印每型位移|d_k|及其型间标准差，确认非刚性分量存在且型间有差异。2. 对比shift_frac=0和1的四组分：预期local_spatial和shape_scale各提升1-3分，cell_state和expression_change基本不变（表达未动）。3. 计算位移前后输出云的RMS和主轴长度比，确认形状向中间时刻靠拢。4. 检查位移后同型内最近邻距离分布是否与位移前一致（保邻域性）。",
  "mechanism_off_control": "将shift_frac设为0（或跳过位移步骤），此时所有细胞坐标不变，方法完全退化为父节点2的mix。预期分数与父节点一致（~59.5），四组分无差异。若shift_frac=0时分数与父节点不同，说明实现有bug。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written