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节点 n33

按 PLAN T2EI-04 实现 xy 局部密度均衡位移（XY_EQ_EPS，密集区外推/稀疏区内收、cap 5% RMS_xy、后恢复全局 RMS）：机制确实运行且 CV(ρ) 0.65→0.50，但预注册门槛（榜分 ≥ 父+0.5 且 nbhd_mmd ≤0.0535）在 4 档 EPS 上全部未达——nbhd_mmd 随 EPS 单调恶化，提交态 = 父配置（XY_EQ_EPS=0，逐位一

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 3189df0e5b: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 2f2173e569。改动的文件：solution/METHOD.md +29 −35、solution/run.py +56 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex fab25e8..56f6d8f 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,51 +1,45 @@-密度感知 z 压缩：z σ 匹配因子改逐细胞 f_i=f_g(1+ε·c_i)，c_i=局部 kNN 密度对数去中位数（截尾+截断），提交 ε=−0.75（密集区多压），3 种子 A 半一致 +0.3~+0.5，d2_shape 减半；DENS_EPS=0 逐位等于父。+按 PLAN T2EI-04 实现 xy 局部密度均衡位移（XY_EQ_EPS，密集区外推/稀疏区内收、cap 5% RMS_xy、后恢复全局 RMS）：机制确实运行且 CV(ρ) 0.65→0.50，但预注册门槛（榜分 ≥ 父+0.5 且 nbhd_mmd ≤0.0535）在 4 档 EPS 上全部未达——nbhd_mmd 随 EPS 单调恶化，提交态 = 父配置（XY_EQ_EPS=0，逐位一致）。 -## 方法（family T2EI-05，improve over node 29/25）+## 方法（family T2EI-04，improve over node 30） -父流程完整保留：interp_bracket → procrustes3d 对齐 → scale_damp=0.5 目标 RMS → κ=0.65 组成阻尼 → b 侧型内中间态偏好选胞（SEL_SIDE=b）→ jitter → 整云 z 轴 σ 匹配 → 恢复全局 RMS。+父流程完整保留（interp_bracket → procrustes3d → scale_damp=0.5 → κ=0.65 → b 侧中间态选胞 → jitter → 密度感知 z σ 匹配 DENS_EPS=−0.75 → RMS 恢复）。 -本节点改动（run.py env 开关，PLAN T2EI-05）：z σ 匹配步内，把单因子 f_g（≈0.918）改为逐细胞因子：+新增步骤（run.py `_xy_equalize`，在 RMS 恢复后、写出前，env XY_EQ_EPS 控制，默认 0=关闭）：+1. xy 平面建 k=16 cKDTree kNN，ρ_i = 16 近邻均距；+2. d_i = pos_xy_i − mean_xy_of_kNN_i（远离局部密度中心方向）；+3. δ_i = EPS·(median ρ − ρ_i)/median ρ · d̂_i · min(|d_i|, 0.05·RMS_xy)；+4. xy += δ，随后 scale_to_rms 恢复全局目标 RMS。z 与表达完全不动（坐标-only）。 -1. 对 jitter 后的堆叠云建 k=16 欧氏 kNN（scipy cKDTree，确定性），局部密度 ρ_i = 到 16 近邻距离均值 / 云 RMS（现场计算，无硬编码统计量）；-2. c_i = log ρ_i − median(log ρ)，按密度 2%/98% 分位 winsorize；-3. f_i = f_g·(1+ε·c_i)，|f_i/f_g−1| ≤ 0.20 截断；-4. z'_i = μ_z + (z_i−μ_z)·f_i，再对 z' 线性重标定使 σ_z 精确等于 σ_ref_z（保形状目标），最后恢复全局 RMS（与原步一致）。+单输入退路不变（无括号 → early return）。无新增 RNG，确定性；无视图/绝对时间判断，伪装视图安全。 -单输入退路不变（无括号 → early return，新代码不触及）。无新增 RNG；无视图/绝对时间判断，伪装视图安全。表达值与选胞完全不动（坐标-only 机制），cell_state / expression_change 逐位不变，可作机制纯净性校验。+## 机制证据（诊断打印 + 4 次查分） -## 机制证据（诊断打印，未耗查分）+- 诊断（0 查分）：CV(ρ_xy)=64.9%（≫5% 门槛，机制有空间）。位移后 CV 单调下降：EPS=0.15/0.30/0.50/0.75 → 0.619/0.587/0.545/0.498；密度五分位 ρ：最密 3.72→3.82（增大）、最疏 12.96→9.96（减小），方向符合设计。disp_frac 12–23%（>0.5%·RMS_xy），disp_std 0.6–2.8%·RMS_xy。+- off 对照：XY_EQ_EPS=0 输出与父预测逐数组 diff=0.0（X 与 spatial_3D，断言验证），复用为同 seed 对照（A 半 62.04）。+- 纯净性：cell_state 52.84 与 expression_change 60.5 在所有 EPS 下逐位不变（坐标-only 机制确认）。 -ε=−0.75 时：逐细胞调制项 m 的 std = 11.4%（>3% 门槛），截断触发率 13.7%（<15%），89% 细胞 z 位移 >0.5%·RMS（>5% 门槛），最大位移 35（≈23%·RMS）。密度五分位 σ_z（压缩前→逐细胞后）：最密 quintile 114.3→90.8（多压 21%），最疏 quintile 85.9→86.1（几乎不压）——与预注册的 ε<0 方向一致。重标定后全局 σ_z 精确等于 σ_ref_z=102.37。+## 查分结果（A 半，seed 0，共 4 次） -## 查分结果（A 半，E6.75+E8.0→E7.25，t=0.4，共 10 次）--| ε | 榜分 | shape | local | d2_shape | occ_dice | nbhd_mmd |+| EPS | 榜分 | shape | local | occ_dice | d2_shape | nbhd_mmd | |---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|-| +0.5（预注册方向） | 60.70 | 71.30 | 58.18 | 0.01412 | 0.7682 | 0.05501 |-| 0（=父 25） | 61.50 | 74.20 | 58.47 | 0.00945 | 0.7862 | 0.05436 |-| −0.5 | 61.97 | 76.19 | 58.33 | 0.00660 | 0.7972 | 0.05468 |-| **−0.75（提交）** | **62.04** | **76.40** | 58.41 | 0.00594 | 0.7953 | 0.05450 |-| −1.0 | 61.99 | 76.14 | 58.47 | 0.00582 | 0.7897 | 0.05436 |-| −1.5 | 61.86 | 75.68 | 58.40 | 0.00613 | 0.7842 | 0.05451 |-| −2.0 | 61.80 | 75.53 | 58.33 | 0.00652 | 0.7850 | 0.05468 |--方向判定：预注册的 ε>0（密集区少压）第 1 次查分即证伪——它实际把密集簇在 z 上**膨胀**（f_i≈1.04），挤进相邻切片，nbhd_mmd 与 occ_dice 同时恶化；按预案反转符号后 ε<0 全域优于父（宽平台 −0.5~−1.0，非尖峰），峰在 −0.75。--种子确认（程序 seed 1/2，对照 = 同 seed 的 DENS_EPS=0）：+0.27（62.05 vs 61.78）、+0.44（62.46 vs 62.02），连同 seed 0 的 +0.54，三种子全正、均值 +0.42；d2_shape 每个 seed 都下降 ~38–45%（0.0101→0.0062、0.0075→0.0041）。+| 0（=父 30） | 62.04 | 76.40 | 58.41 | 0.7953 | 0.00594 | 0.05450 |+| 0.15* | — | — | — | — | — | — |+| 0.30 | 62.00 | 76.38 | 58.27 | 0.7953 | 0.00599 | 0.05480 |+| 0.75 | 62.13 | 76.93 | 58.25 | 0.8058 | 0.00620 | 0.05485 |+| 1.50 | 62.08 | 76.91 | 58.06 | 0.8098 | 0.00677 | 0.05527 | -off 对照：DENS_EPS=0（env 覆盖默认）输出与父节点预测 anndata 逐数组 diff=0.0（X 与 spatial_3D），未单独耗查分（复用 seed 1/2 对照查询）。+*EPS=0.15 未查分（时间预算内优先查了中高档位；诊断显示其位移最小）。 -四组分变化：cell_state / expression_change 逐位不变（表达未改，机制纯净）；shape_scale +2.2（d2_shape 减半为主，occ_dice seed0 +0.9pp）；local_spatial −0.06（seed 0）/ −0.09~−0.12（seed 1/2），nbhd_mmd 微升 0.0544→0.0545。+判定：预注册门槛（榜分 ≥ 62.54 且 nbhd_mmd ≤ 0.0535）**全部未达**。机制把 xy 密度分布确实拉平了（CV −23%），但这不是 nbhd_mmd 需要的方向——nbhd_mmd 随 EPS 单调恶化（0.0545→0.0553），local_spatial 单调下降（58.41→58.06）。occ_dice 随 EPS 上升（+1.5pp）但 d2_shape 同步变差，shape_scale 净变化在噪声内。PLAN 风险条款 2 触发（local 下降），按预案回退父配置。 -## 判定与偏差说明+## 结论 -- PLAN 预注册"榜分增益 ≥1 分才提交"未达（A 半 +0.54，3 种子均值 +0.42），但按"0~1 分之间用第二种子确认再决定"条款：三种子全正、ε 宽平台、增益由 d2_shape（A/B 半同规则的结构指标）~40% 的一致下降驱动，且坐标-only 机制不触碰已证伪的表达/选胞轴，判定为结构性而非噪声，提交 ε=−0.75。若 B 半不迁移，损失上界约 −0.3（seed 1 的 occ_dice 波动是主要风险源）。-- PLAN 的原始动机（nbhd_mmd 回落到 ≤0.0535）**未实现**：ε<0 平台内 nbhd_mmd 停在 0.0544~0.0547，local_spatial 持平或微降；实际增益来自 shape_scale。"密集区多压"把簇在 z 上收紧、减少切片间互穿（d2_shape、occ_dice 受益），但不改善邻域统计——z 压缩族内 nbhd_mmd↔occ_dice 权衡仍在，只是这次 occ_dice 侧赢了。-- 已验证：机制诊断三门槛、方向反转预案、ε 六档、3 种子、off 对照逐位一致、vec-check（seed 0/7）、无 RNG 确定性。未验证：k≠16、winsorize/截断参数敏感性、B 半与真实括号（E7.25+E8.0→E7.5，t=1/3）迁移；真实括号 RMS 更快增长段上密度-z 耦合可能不同。-- 生物学知识来源：无新增；纯数据驱动的坐标几何机制（局部密度由 view 内细胞坐标现场计算）。+- 提交态：XY_EQ_EPS=0（默认），输出与父节点 30 逐位一致，榜分 62.56 基线不变。+- 已验证：机制诊断（CV、五分位、位移量）、off 对照逐位一致、4 档 EPS 查分、坐标-only 纯净性、vec-check、确定性。未验证：EPS=0.15 档、k≠16、seed 1/2（门槛未达，按 PLAN 不进入种子确认）。+- 生物学知识来源：无新增；纯数据驱动坐标几何（密度由 view 内坐标现场计算）。  ## 下一步建议 -1. local_spatial 仍是短板且 z 压缩族已饱和（nbhd_mmd 在本族内不可再降）：换到 xy 平面的邻域统计——例如输出云 xy 上按局部密度做轻微占据均衡（把 occ_dice 增益换成 nbhd_mmd 增益），先在诊断里确认参考云与输出云的 kNN 距离分布差在哪个密度段。-2. κ×ε 联合小网格（κ∈{0.55,0.75}×ε=−0.75，≤4 次查分）：κ 改变 b 侧占比会改变堆叠云密度结构，最优 ε 可能随 κ 移动。-3. 若下一节点在真实视图复跑，注意 ε<0 平台宽（−0.5~−1.0 差 <0.1 分），迁移风险低，不必再调。+1. xy 密度均衡证伪了"拉平 kNN 距离分布 → 降 nbhd_mmd"的假设：nbhd_mmd 对 xy 微位移的响应与密度均匀度无关甚至相反。local_spatial 在 mix+坐标后处理族内可能已到平台（60 附近），建议换轴：检查 nbhd_mmd 的邻域定义在 z 方向的敏感性（z 切片离散性可能是主项）。+2. occ_dice 随 xy 均衡单调升（0.795→0.810）而 d2_shape 单调降——若存在只抬 occ_dice 不动 d2_shape 的更弱变体（如只对最疏五分位内收、不动密集区），shape_scale 可能有 +0.5 空间；但本次净榜分在噪声内，优先级低。+3. κ×DENS_EPS 联合网格（父节点建议 2）仍未做，比 xy 族更有依据（κ 改变密度结构，ε 平台可能移动）。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 30139d8..4d36067 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -183,6 +183,57 @@ ANISO_PRE_JITTER = int(os.environ.get("ANISO_PRE_JITTER", "0")) # DENS_EPS=0 bypasses this path entirely => bit-identical to node 25. # Submitted: DENS_EPS=-0.75 (dense regions compress MORE, sparse less); the # sign was pre-registered as falsifiable and the positive branch lost (-0.8).+XY_EQ_EPS = float(os.environ.get("XY_EQ_EPS", "0.0"))+XY_EQ_K = int(os.environ.get("XY_EQ_K", "16"))+++def _xy_equalize(coords: np.ndarray, target_rms: float):+    """PLAN T2EI-04 (node 33): local-density xy occupancy equalization.++    Dense cells (rho < median) are pushed away from their local kNN centroid,+    sparse cells pulled slightly inward; magnitude proportional to relative+    density deviation, per-cell displacement capped at 5% of xy RMS, then the+    global RMS is restored. XY_EQ_EPS=0 bypasses => bit-identical to parent.+    """+    from scipy.spatial import cKDTree++    n = coords.shape[0]+    xy = coords[:, :2].astype(np.float64)+    rms_xy = float(np.sqrt(((xy - xy.mean(0)) ** 2).sum(1).mean())) + 1e-12+    kk = int(min(max(XY_EQ_K, 1), max(n - 1, 1)))+    tree = cKDTree(xy)+    dist, idx = tree.query(xy, k=kk + 1)+    if dist.ndim == 1:+        dist = dist[:, None]; idx = idx[:, None]+    rho = dist[:, 1:].mean(axis=1)+    nbr_mean = xy[idx[:, 1:]].mean(axis=1)+    d = xy - nbr_mean+    dn = np.linalg.norm(d, axis=1)+    med = float(np.median(rho))+    scale = XY_EQ_EPS * (med - rho) / max(med, 1e-12)+    cap = 0.05 * rms_xy+    step = np.clip(np.abs(dn), 0.0, cap)+    safe = dn > 1e-9+    delta = np.zeros_like(xy)+    delta[safe] = (d[safe] / dn[safe, None]) * (scale[safe] * step[safe])[:, None]+    out = coords.copy()+    out[:, :2] = xy + delta+    out = scale_to_rms(out, target_rms)+    quint = np.searchsorted(np.quantile(rho, [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]), rho, side="right")+    xy2 = out[:, :2]+    t2 = cKDTree(xy2)+    d2, _ = t2.query(xy2, k=kk + 1)+    rho2 = d2[:, 1:].mean(axis=1)+    diag = {"xy_eq_eps": XY_EQ_EPS, "xy_eq_k": kk,+            "xy_eq_cv_before": float(rho.std() / rho.mean()),+            "xy_eq_cv_after": float(rho2.std() / rho2.mean()),+            "xy_eq_disp_frac": float(np.mean(np.linalg.norm(delta, axis=1) > 0.005 * rms_xy)),+            "xy_eq_disp_std": float(np.linalg.norm(delta, axis=1).std() / rms_xy),+            "xy_eq_rho_q_before": [round(float(rho[quint == q].mean()), 3) for q in range(5)],+            "xy_eq_rho_q_after": [round(float(rho2[quint == q].mean()), 3) for q in range(5)]}+    return out, diag++ DENS_EPS = float(os.environ.get("DENS_EPS", "-0.75")) DENS_K = int(os.environ.get("DENS_K", "16")) @@ -718,6 +769,10 @@ def main() -> None:     else:         coords = scale_to_rms(coords, target_rms) +    xy_eq_diag = {}+    if XY_EQ_EPS != 0.0:+        coords, xy_eq_diag = _xy_equalize(coords, target_rms)+     keep = {k: info.get(k) for k in ("n_shared_types", "z_dot", "z_flipped", "align")}     print(json.dumps({         "bracket": [a["stage"], b["stage"]], "t": t, "n": int(expr.shape[0]),@@ -728,7 +783,7 @@ def main() -> None:         "spread_when": SPREAD_WHEN if SPREAD_ALPHA > 0 else "off",         "spread_scope": SPREAD_SCOPE, "n_spread_types": len(spread_diag),         "spread": spread_diag, "sel_side": SEL_SIDE, **a_diag, **drift_diag,-        **aniso_diag,+        **aniso_diag, **xy_eq_diag,     }, default=float), file=sys.stderr)     write_t2(args.out, expr, coords.astype(np.float32), 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

**节点 33 完成**（improve，父 30，6 分钟预算）

- **做了什么**：按 PLAN T2EI-04 实现 xy 局部密度均衡位移（`_xy_equalize`，env XY_EQ_EPS，密集区外推/稀疏区内收，cap 5% RMS_xy，后恢复全局 RMS）。诊断确认机制有空间（CV(ρ_xy)=64.9%）且确实生效（EPS=0.75 时 CV→0.498，最密五分位 ρ 升、最疏降）。
- **查分**（A 半 seed 0，4 次）：基线 62.04；EPS 0.30/0.75/1.50 → 62.00/62.13/62.08。预注册门槛（≥62.54 且 nbhd_mmd≤0.0535）全部未达：nbhd_mmd 随 EPS 单调恶化（0.0545→0.0553），local_spatial 单调降；occ_dice 升但 d2_shape 降，净 shape 在噪声内。按预案回退，**提交态 XY_EQ_EPS=0，与父节点逐位一致**（off 对照断言 diff=0），vec-check ok。
- **下一步最值得试**：(1) nbhd_mmd 的主项可能在 z 切片离散性而非 xy 密度，检查邻域统计对 z 的敏感性；(2) κ×DENS_EPS 联合网格（父建议，比 xy 族更有依据）；(3) 低优先级——只内收最疏五分位的弱变体或可单独抬 occ_dice。

调研员

e per-cell neighborhood adjustment has been attempted (previous xy attempts were global dilation or per-axis scaling, not local density-driven displacement).

```json
{"name": "xy 局部密度均衡位移改善 nbhd_mmd",
 "motivation": "local_spatial 60.02 是最弱结构组（cell_state 54.35 但表达修改已被 6 个节点证伪）。nbhd_mmd=0.0545 在 z 压缩族内不可再降（ANALYSIS 明确判定）。节点 30 的 shape_scale 已达 74.78，增益空间收窄。ANALYSIS 建议'换到 xy 平面做按局部密度的轻微占据均衡'。此前 xy 操作仅有全局膨胀（node 11 γ=1.15）和逐轴缩放（node 25/28），从未做过逐细胞、基于局部密度梯度的 xy 位移。",
 "approach": "步骤 1（诊断，0 次查分）：对父节点输出云计算 xy 平面 kNN（k=16, scipy cKDTree），记录：(a) 每细胞 xy kNN 均距 ρ_xy_i；(b) 按 ρ 五分位分组后各组 ρ 均值与标准差；(c) 全局变异系数 CV(ρ)。若 CV < 5% 则机制无空间，直接提交父配置。\n步骤 2（实现，env XY_EQ_EPS，默认 0=关闭）：对每个细胞计算局部位移方向 d_i = (pos_xy_i − mean_xy_of_kNN_i)（指向远离局部密度中心），位移量 δ_i = XY_EQ_EPS · (median(ρ) − ρ_i)/median(ρ) · d_i/|d_i| · min(|d_i|, cap_d)。即密集细胞（ρ 小）向外推、稀疏细胞微向内收。cap_d = 0.05·RMS_xy（单细胞最大位移 ≤5% xy RMS）。位移后恢复全局 RMS（与原管线一致）。仅改 xy 坐标，z 与表达不动。\n步骤 3（快速筛选，≤4 次查分）：XY_EQ_EPS ∈ {0.15, 0.30, 0.50, 0.75}，seed 0 A 半。预注册：榜分 ≥ 父+0.5 且 nbhd_mmd ≤ 0.0535 才进入种子确认。\n步骤 4（种子确认，≤2 次）：最优 EPS 用 seed 1 复跑。\n单输入退路：无括号 → early return，新代码不触及。\n时间预估：诊断+实现 ~15 min，查分 ~10 min，总计 <30 min。",
 "expected_groups": ["local_spatial"],
 "risks": "1) xy kNN 距离分布本身已很均匀（CV<5%），机制无空间——诊断步即可发现，0 次查分止损。2) 位移虽小但破坏已有的 occ_dice/shape_scale 收益——若 shape 下降 >0.5 分则中止，回退父配置。3) 与 z 密度调制（DENS_EPS=−0.75）交互：两者独立作用于不同轴，但 RMS 恢复步是全局的——若交互负面，尝试先关 DENS_EPS 单独测。4) 增益 <1 分噪声——用 2 seed 确认，不满足则不提交。",
 "family_id": "T2EI-04",
 "mechanism": "在 xy 平面按局部 kNN 密度对每个细胞施加方向性微位移（密集区向外、稀疏区向内），使 xy 邻域距离分布更均匀，降低 nbhd_mmd。",
 "vs_constant_shift": "每细胞位移方向和大小由其实时局部密度梯度决定：密集细胞向外、稀疏细胞向内，幅度与偏离中位密度的程度成正比。常数位移对所有细胞施加相同向量；全局组成重加权只改计数不改坐标。本机制是空间异质的、逐细胞的、方向各异的。",
 "mechanism_evidence": "诊断打印（0 次查分）：(1) 位移向量非零比例 >90%，位移标准差 >2% RMS_xy；(2) 位移前后按密度五分位的 xy kNN 均距：最密五分位应增大、最疏五分位应减小（CV 下降）；(3) 查分后 nbhd_mmd 变化方向与幅度；(4) cell_state / expression_change 应逐位不变（坐标-only 机制纯净性校验）。",
 "mechanism_off_control": "env XY_EQ_EPS=0 时位移步完全跳过，输出与父节点预测逐数组 diff=0.0（断言验证）。复用为同 seed 对照组，不额外耗查分。",
 "sources": []}
```

审查员

REVIEW.json written