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节点 n5

mix + 组成阻尼（t_comp=κ·t，κ=0.5）：晚端细胞比例减半，几何不变；PLAN 的型均值位移已实现但代理上单调有害，关闭（α=0）。

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 c0bd9d51e4: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 71a5db9cc0。改动的文件：solution/METHOD.md +37 −0、solution/run.py +82 −13

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdnew file mode 100644index 0000000..42279a8--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,37 @@+mix + 组成阻尼（t_comp=κ·t，κ=0.5）：晚端细胞比例减半，几何不变；PLAN 的型均值位移已实现但代理上单调有害，关闭（α=0）。++## 方法++基础与父节点（node 2，mix）完全相同：括号 a<b 两端 procrustes3d 对齐、缩放到 log 线性 RMS（scale_damp=0.5）、按类型分层抽样、细胞数 interp_count(t)，表达和坐标一起走。++新增两个开关（环境变量，均可关掉复现对照）：++1. **T2EI_KAPPA（组成阻尼，提交默认 0.5，开启）**：抽样比例从 t 改为 t_comp=κ·t（本代理 t=0.4 → t_comp=0.2，4000 早端 + 1000 晚端），而 RMS 目标、细胞数仍按 t 计算，几何流程不变。κ=1 时逐位复现父节点输出（已验证 expr/coords allclose）。+2. **T2EI_ALPHA（PLAN 指定的型均值位移，提交默认 0，关闭）**：对共有类型 c，早端细胞 +α·t·(μ_b(c)−μ_a(c))、晚端细胞 −α·(1−t)·(...)，截断到非负；仅一端有的类型不动。实现正确且生效（α=0.5 时移动 3185/5000 个细胞，11 个共有类型，位移范数 13.6–26.1 逐类型不同、非常数；类型伪批量均值在位移下不变，de_score 0.2143 不动可证）。++## 机制对照（vec-score，proxy E6.75+E8.0→E7.25，A 半）++| 配置 | 榜分 | 表达 | 状态 | 形状 | 邻域 |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| α=0, κ=1（关闭，=父节点） | 56.42 | 59.8 | 36.2 | 75.2 | 54.5 |+| α=0.2, κ=1 | 54.58 | 59.7 | 30.6 | 75.2 | 52.8 |+| α=0.5, κ=1 | 52.82 | 59.7 | 27.3 | 74.6 | 49.6 |+| α=1.0, κ=1 | 48.47 | 59.5 | 23.4 | 66.7 | 44.3 |+| α=−0.25 / −0.5, κ=1 | 55.53 / 55.20 | ~59.7 | 33.2 / 31.8 | 75.2 | ~54 |+| **κ=0.5, α=0（提交）** | **59.88** | 60.2 | 52.6 | 68.5 | 58.3 |+| κ=0.45, α=0 | 59.76（seed1: 59.51） | 60.7 | 53.0 | 68.3 | 57.0 |+| κ=0.6 / 0.3 / 0.15 | 59.43 / 59.09 / 57.40 | ~60 | 49.7 / 55.9 / 54.1 | 69.2 / 66.1 / 64.7 | 58.7 / 54.9 / 51.9 |++**PLAN 机制（T2EI-01）被数据否证**：向中间态位移在两个方向上都单调伤害 cell_state（mmd_u 0.0173→0.0220@α=0.5，variogram 0.031→0.078），说明"端点细胞不像中间阶段"不是状态组低分的原因；混合云的过离散反而比收缩更接近参考分布。如实报告，不冒充。++**实际生效的机制是组成阻尼**：cell_state 从纯早端（copy_last，49.3）到 t=0.4 混抽（36.2）单调恶化，说明晚端细胞对状态分布的伤害超过其对表达变化的贡献。κ 扫描单峰，峰值 κ≈0.45–0.5（+3.3~3.5 分，远超 ~1 分噪声），代价是 shape_scale 75.2→68.5（occupancy 随晚端细胞减少而略降），净收益为正。κ=0.5 比 0.45 更接近峰且是整数，取 0.5。++## 已验证 / 未验证++- 已验证：κ=1,α=0 与父节点输出逐位一致；seed 0 两次运行逐位一致（确定性）；vec-check 通过；κ 在 seed 1 上仍 ~59.5（κ=0.45 抽查）。+- 未验证：final 视图（E7.25+E8.0→E7.5，t=1/3 → t_comp=1/6）——κ·t=0.167 与代理最优 t_comp≈0.2 接近，方法只依赖时间差、视图无关；κ 与 α 的交互（κ=0.5 下未重扫 α，κ=1 下 α 已证伪）；B 半分数。+- 生物学知识来源：无外部数据或文献数值；仅用方法卡与代理查分反馈。κ 是从 manifest 时间差计算的相对量，无硬编码阶段统计。++## 下一步建议++在 κ=0.5 基础上重扫小 α（正负各 0.1）确认无交互增益；shape_scale 的 occupancy 损失可尝试"晚端细胞坐标插值到早端邻域"弥补；心脏两榜可复用组成阻尼思路。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7ba73af..5885bae 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -1,12 +1,24 @@ #!/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).+"""mix + damped composition + per-type expression displacement (T2 emb interp).++Base (parent, node 2, ``mix``): bracket the target with nearest inputs a<b,+align clouds (procrustes3d), rescale both to log-linear RMS+exp(log r_a + SCALE_DAMP*t*dlog r), draw round(t*n) cells from b and the rest+from a, stratified by type; expression and coordinates travel together.++Two knobs added on top (env-switchable, mechanism-off controls reproduce the+parent exactly):++1. T2EI_KAPPA (composition damping, default 0.5): the fraction of cells drawn+   from the later stage becomes round(KAPPA*t*n) while geometry (RMS target,+   cell count) still uses t. Motivation: cell_state collapses from 49 (pure+   early stage) to 36 at t=0.4 mixing, i.e. late-stage cells hurt the state+   distribution more than they help expression_change.+2. T2EI_ALPHA (per-type pseudobulk displacement, default 0 = OFF, refuted):+   x_a += ALPHA*t*d(c), x_b -= ALPHA*(1-t)*d(c), d(c)=mu_b(c)-mu_a(c).+   Measured monotone harmful on the proxy (alpha 0.2/0.5/1.0 -> 54.6/52.8/48.5+   vs 56.4 at 0), kept off; code retained for the record.+ If the target is not bracketed, falls back to the latest input before it. """ @@ -14,15 +26,69 @@ from __future__ import annotations  import argparse import json+import os import sys  import numpy as np -from src.task2_spatial.methods import interpolate-from src.task2_spatial.sample import take+from src.task2_spatial.frame import align_pair, log_interp, rms_radius, scale_to_rms+from src.task2_spatial.methods import _jitter, _limits+from src.task2_spatial.sample import mix_indices, take+from src.task2_spatial.shift import type_means+from src.task2_spatial.transport import as_dense from src.task2_spatial.view_io import board_params, interp_bracket, load_manifest, panel_genes, read_stage, write_t2  PARAMS = {"align": "procrustes3d", "scale_damp": 0.5}+ALPHA = float(os.environ.get("T2EI_ALPHA", "0.0"))+KAPPA = float(os.environ.get("T2EI_KAPPA", "0.5"))+++def mix_damped(stage_a, stage_b, t: float, params: dict, kappa: float):+    """Parent mix geometry with composition ratio t_comp = kappa * t."""+    damp = float(params.get("scale_damp", 1.0))+    align = str(params.get("align", "procrustes"))+    rng = np.random.default_rng(int(params.get("seed", 0)))+    aligned_a, aligned_b, info = align_pair(stage_a.coords, stage_b.coords, stage_a.labels, stage_b.labels, align)+    rms_a, rms_b = rms_radius(stage_a.coords), rms_radius(stage_b.coords)+    target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, t, damp)+    ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)+    cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)+    n = _limits(params, stage_a.n, stage_b.n, t, "interp")+    t_comp = float(np.clip(kappa * t, 0.0, 1.0))+    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, t_comp, n, rng)+    expr_parts, coord_parts = [], []+    if ia.size:+        expr_parts.append(np.clip(as_dense(stage_a.X, ia), 0.0, None).astype(np.float32))+        coord_parts.append(np.asarray(ca[ia], dtype=np.float64))+    if ib.size:+        expr_parts.append(np.clip(as_dense(stage_b.X, ib), 0.0, None).astype(np.float32))+        coord_parts.append(np.asarray(cb[ib], dtype=np.float64))+    expr = np.vstack(expr_parts) if len(expr_parts) > 1 else expr_parts[0]+    coords = _jitter(np.vstack(coord_parts), rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+    info.update(t=t, t_comp=t_comp, n=int(expr.shape[0]), rms_a=rms_a, rms_b=rms_b,+                out_rms=rms_radius(coords), n_from_a=int(ia.size), n_from_b=int(ib.size))+    return expr, coords.astype(np.float32), info, ia, ib+++def type_shift(expr, stage_a, stage_b, t, alpha, ia, ib):+    n_a = ia.size+    mu_a = type_means(stage_a.X, stage_a.labels)+    mu_b = type_means(stage_b.X, stage_b.labels)+    shared = sorted(lab for lab in mu_a if lab in mu_b)+    norms, moved = {}, 0+    for lab in shared:+        d = (mu_b[lab] - mu_a[lab]).astype(np.float32)+        norms[lab] = float(np.linalg.norm(d))+        ma = stage_a.labels[ia] == lab+        if ma.any():+            expr[:n_a][ma] = np.clip(expr[:n_a][ma] + np.float32(alpha * t) * d, 0.0, None)+            moved += int(ma.sum())+        mb = stage_b.labels[ib] == lab+        if mb.any():+            expr[n_a:][mb] = np.clip(expr[n_a:][mb] - np.float32(alpha * (1.0 - t)) * d, 0.0, None)+            moved += int(mb.sum())+    return {"applied": True, "alpha": alpha, "n_shared_types": len(shared), "cells_moved": moved, "delta_norms": norms}   def main() -> None:@@ -44,9 +110,12 @@ def main() -> None:     stage_a = read_stage(args.data, a, genes)     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)-    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)+    expr, coords, info, ia, ib = mix_damped(stage_a, stage_b, t, params, KAPPA)+    ev = {"applied": False, "reason": "alpha=0"}+    if ALPHA != 0:+        ev = type_shift(expr, stage_a, stage_b, t, ALPHA, ia, ib)+    keep = {k: info.get(k) for k in ("t", "t_comp", "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, "shift": 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 实现了型均值位移机制（T2EI-01，环境开关 `T2EI_ALPHA`），机制对照（α=0）逐位复现父节点，但 α>0 在代理上单调有害（56.4→54.6→52.8→48.5），α<0 也有害——该机制被数据否证，如实记录并保持关闭。转而发现真正的问题在**组成**：cell_state 随晚端细胞比例单调恶化，于是加组成阻尼 `T2EI_KAPPA`（抽样比例 t_comp=κ·t，几何仍按 t），κ=1 逐位复现父节点。

**查分**（8/20 次）：κ=0.5 → **59.88**（父 57.23，对照 56.42；cell_state 36.2→52.6，表达 60.2，形状 68.5↓，邻域 58.3↑），κ 曲线单峰（0.15/0.3/0.45/0.5/0.6/0.8/1.0 → 57.4/59.1/59.8/59.9/59.4/58.5/56.4），seed 1 抽查 59.5。提交配置确定性与 vec-check 均通过，输出与查分文件逐位一致。

**下一步最值得试**：κ=0.5 下重扫小 α 排除交互；用"晚端细胞坐标向早端邻域插值"弥补 shape_scale 的 occupancy 损失；把组成阻尼移植到心脏两榜验证可迁移性。

调研员

{
  "name": "mix + 类型内表达插值：端点细胞沿型均值方向走 t 步",
  "motivation": "父节点 2 的 cell_state 仅 37.49，远低于 expression_change 59.72、local_spatial 57.27、shape_scale 74.43。METHOD.md 已指出原因：两端细胞混抽不像中间阶段——每个细胞的表达谱仍是端点阶段的，没有向中间态移动。节点 1（copy_last）cell_state 49.29 反而更高，说明混抽端点细胞在状态组上是负增益。需要让每个细胞的表达谱真正向目标中间阶段靠拢。",
  "approach": "在父节点 mix 框架上加一步类型内表达位移（T2EI-01 方向）：\n\n1. 读取 stage_a、stage_b 后，对共有细胞类型 c 计算型均值 μ_a(c)、μ_b(c)（在基因面板上）。\n2. 对从 stage_a 抽出的属于类型 c 的细胞：x' = x + α·t·(μ_b(c)−μ_a(c))；对从 stage_b 抽出的：x' = x − α·(1−t)·(μ_b(c)−μ_a(c))。α 为阻尼系数，初值 0.5，搜索 {0.3, 0.5, 0.7, 1.0}。\n3. 坐标不变（保持父节点的 procrustes3d + scale_damp 流程），仅改表达矩阵。\n4. 若某类型只出现在一端（无配对），该类型细胞不做位移（退化为原 mix）。\n5. 单输入阶段退路：与父节点相同，直接复制最新输入，不做位移。\n6. vec-score 快筛：先跑 α=0 确认复现父节点 ~57.2；再跑 α=0.5 看 cell_state 是否上升；若上升则扫 α∈{0.3,0.7,1.0}。每次查分约 1.2 s，30 分钟内可查 4-6 次。\n7. 表达值位移后截断到非负（若原始数据为非负）。",
  "expected_groups": ["cell_state", "expression_change"],
  "risks": "1) 型均值位移可能过度平滑细胞间异质性，导致 expression_change 或 local_spatial 下降——Engineer 应在第一次查分时同时看四组分，若 local_spatial 掉超过 2 分则降低 α 或仅对高变异基因做位移。2) 某些类型在两端的表达差异很小，位移无效——这不会伤害分数但也不会帮助。3) 若共有类型太少（<5），大部分细胞得不到位移——检查 info 中 n_shared_types。4) T2 噪声约 1 分，若提升 <1 分需多跑一个种子确认。",
  "family_id": "T2EI-01",
  "mechanism": "对每个共有细胞类型，计算两端型均值差作为该类型的表达变化方向，将端点细胞的表达沿该方向按时间比例 t（或 1−t）和阻尼 α 位移，使细胞表达谱从端点态移向中间态。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞加同一个向量，不区分类型。本方案的位移向量是逐类型计算的（μ_b(c)−μ_a(c)），不同细胞类型有不同的位移方向和大小，反映了各类型在两个阶段间的真实表达变化。同一类型内的位移量相同但方向由该类型决定，而非全局统一。",
  "mechanism_evidence": "1) 打印每个共有类型的位移向量 L2 范数，验证不同类型位移量有显著差异（非常数）。2) 比较位移前后每个类型的均值表达，确认向中间态移动。3) 四组分对比：α=0（关闭）vs α=0.5（开启），预期 cell_state 上升 ≥2 分，其他组变化 <1 分。4) 检查位移后表达矩阵的方差是否保持（不应坍缩到型均值）。",
  "mechanism_off_control": "设 α=0，位移项为零，输出与父节点 mix 完全相同。跑一次 α=0 确认分数与父节点 57.23 一致（±1 分内），证明位移代码未引入其他副作用。预期 α=0 时四组分与父节点无差异。",
  "sources": []
}

审查员

REVIEW.json written