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节点 n17

T2HI-02：保z Procrustes对齐的mix+FGW耦合kNN平滑位移场（每端≤1200锚点，α=0.5，γ可开关）；代理对照显示位移场升邻域但塌形状，按PLAN判据提交关闭态（=对齐mix）。

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 bfb533f6f9: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：这个提交的上一版（种子程序：相对空仓库）。改动的文件：solution/EXECUTION.json +1 −0、solution/METHOD.md +36 −0、solution/run.py +219 −0

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..e6ddcec--- /dev/null+++ b/solution/METHOD.md@@ -0,0 +1,36 @@+T2HI-02：保z Procrustes对齐的mix+FGW耦合kNN平滑位移场（每端≤1200锚点，α=0.5，γ可开关）；代理对照显示位移场升邻域但塌形状，按PLAN判据提交关闭态（=对齐mix）。++## 方法族与实现++PLAN family `T2HI-02`（保邻域 transport 位移场插值）的最小版本，全部在 `solution/run.py`：++1. `interp_bracket` 取目标两侧输入 (a, b, t)（只用时间差，视图无关）；单输入退路 = 锚点阶段分层抽到 max_cells 原样输出。+2. 保 z 刚体对齐：`src.task2_spatial.frame.align_pair(..., "procrustes")`（xy 用共有类型质心 Kabsch，允许反射；z 符号按质心相关），两朵云缩放到 log 线性目标 RMS（scale_damp=1）。共有类型 <4 时 frame 内部回退（proxy 上有 5 个共有类型，走 Kabsch）。+3. 细胞数 log 线性插值夹到 [min_cells, max_cells]；`mix_indices` 按 (1−t, t) 分层抽取；表达取真实值不插值。+4. 机制（FGW，Peyré 2016 / k003）：每端抽 ≤`T2_OT_N`(默认3000，实测用1200) 锚点，代价 L = (1−α)·表达PCA(30维)欧氏 + α·GW 项（−2·Da·π·Db 线性化，5 次外迭代，每次 80 步 log-domain Sinkhorn，ε=0.05·median|L|）；α=`T2_OT_ALPHA`(0.5)。锚点位移 = 耦合行/列重心投影 − 自身坐标，各自在本阶段锚点内 kNN(k=15) 平滑后插值到全部输出细胞；源细胞 +t·γ·d̃a，靶细胞 −(1−t)·γ·d̃b，最后整体缩放回目标 RMS 并抖动去重。γ=`T2_OT_GAMMA`，**提交默认 0（关闭）**。++## 机制生效证据（γ=1, α=0.5, N=1200, seed 0, proxy 视图）++- 位移真实改变细胞：frac_moved=1.0（a/b 两端），型内位移范数 CV = 0.20 (a) / 0.31 (b)，非常数位移（常数位移 CV=0），但未达 PLAN 期望的 >0.3（a 端）；+- kNN Jaccard(位移前 vs 后, a 端) = 0.547，勉强过 PLAN 的 0.5 放弃线，低于 0.6 期望线；+- 耦合熵 13.89 ≈ 均匀耦合上限 ln(1200²)=14.18，说明 ε=0.05·median|L| 下耦合接近弥散，位移场接近「向对侧整体收缩」，信息量低（PLAN 风险①命中）；+- 四组分差分（ON − OFF）：expression_change 0、cell_state 0（表达未动）、local_spatial 53.46→58.87 (+5.41, neighborhood_mmd 0.083→0.067)、shape_scale 53.07→34.45 (−18.62, d2_shape 0.039→0.234, occupancy_dice 0.834→0.698)。++## 对照结果与提交决定++`vec-score T2:heart:val_interp`（A 半）：OFF(γ=0) = 59.07（expr 63.83 / state 65.93 / shape 53.07 / local 53.46）；ON(γ=1, α=0.5, N=1200) = 55.77（expr 63.83 / state 65.93 / shape 34.45 / local 58.87）。++PLAN 判据字面上 ON 通过（local ≥ OFF−0.5 且 local > OFF+1），但 shape_scale 崩 18.6 分、总榜分 −3.3，正是 PLAN 风险③「源前移+靶后移在中点形成双云反伤形状度量」；耦合熵证据也显示场近乎全局收缩而非配对传输。按 PLAN 风险④的证伪精神与总分校准，提交关闭态（γ 默认 0，与 OFF 逐位一致，vec-check 通过），机制代码保留可用 `T2_OT_GAMMA`/`T2_OT_ALPHA`/`T2_OT_N` 复现。本判断如实记录，非冒充：机制已完整实现并在同一程序内跑过 ON/OFF 对照。++## 验证过 / 没验证++- 验证：proxy 视图 OFF 与 ON 各 1 次完整运行 + vec-score（共 2 次查分）；OFF 输出 vec-check ok；N=1200 全程 ~80 s，OFF ~10 s，远低于 30 min 上限。+- 没验证：α 网格 [0.3, 0.8]、γ=0.5、N=3000（时间预算 30 min 内 N=3000 单跑 ~10 min，未等到完成即改 N=1200）；真实括号（E8.25+E8.75→E8.5, t=0.5, 31 个共有类型）上机制的表现——代理两端相距 1.25 天且只有 5 个共有类型，对 FGW 是偏难情形，真实括号上耦合可能更有信息（留给 improve 节点：可用更小 ε 或平衡 Sinkhorn 提高耦合锐度后再对照）。+- 视图无关性：输出只依赖数据与时间差；`np.random.default_rng(seed)` 唯一随机源；无绝对时间、路径、板名分支。++## 知识来源++- FGW 目标函数与线性化（(1−α)表达代价 + α 成对距离失配，GW 项对刚体运动不变）：PLAN sources k003 (10.1038/s41586-024-08453-2)；Peyré et al. 2016 FGW 算法为通用最优传输知识。+- 先刚体后位移场的两段式对齐思路：PLAN sources k025 (10.1016/j.cell.2024.10.011, Spateo)。+- z 为离散切片轴、心脏插值用保 z procrustes：任务书方法卡（人工探路结果）。+- 未使用任何保留阶段（E8.5/E10.5/E12.5、禁窗 (8.25,8.75)）或保留基因型的测量信息；程序只读 manifest 指向的输入与输出面板。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pynew file mode 100644index 0000000..1f73bb7--- /dev/null+++ b/solution/run.py@@ -0,0 +1,219 @@+"""T2 heart interpolation: aligned mix + FGW coupling kNN-smoothed displacement field.++Family T2HI-02 (draft, minimal). Two bracketing stages are put in one z-held+Procrustes frame and scaled to a log-linear target RMS. Cells are mixed by+(1-t, t) with per-type stratified draws, expression is carried unchanged.+Coordinates: an FGW Sinkhorn coupling (expression-PCA cost + intra-sample+pairwise-distance GW term) is solved on <=OT_N anchor cells per side; each+anchor's transport vector (coupling-row barycentre projection minus its own+position) is smoothed by kNN (k=15) inside its own stage and interpolated to+every output cell. Source cells move +t*gamma*d, target cells -(1-t)*gamma*d.+T2_OT_GAMMA overrides gamma; default 0.0 = mechanism OFF (aligned mix, real+coords) because on the proxy bracket the displacement field gained+local_spatial (+5.4) but collapsed shape_scale (-18.6, d2_shape 0.04->0.23:+the two clouds overlap into a double blur), net board score -3.3. See METHOD.md.+Single-input fallback: stratified copy of the anchor stage.+"""++from __future__ import annotations++import argparse+import json+import os+import sys+from pathlib import Path++import numpy as np+import scipy.sparse as sp+from scipy.spatial import cKDTree+from scipy.special import logsumexp++from src.task2_spatial.view_io import (+    interp_bracket,+    load_manifest,+    panel_genes,+    read_stage,+    write_t2,+)+from src.task2_spatial.frame import align_pair, log_interp, rms_radius, scale_to_rms+from src.task2_spatial.sample import interp_count, mix_indices, take++GAMMA = float(os.environ.get("T2_OT_GAMMA", "0.0"))+ALPHA = float(os.environ.get("T2_OT_ALPHA", "0.5"))+OT_N = int(os.environ.get("T2_OT_N", "3000"))+PCA_DIM = 30+KNN = 15+EPS_FRAC = 0.05+SINK_ITERS = 80+OUTER_ITERS = 5+++def dense(X, idx):+    return np.asarray(X[idx].todense(), dtype=np.float32)+++def pairwise_dist(P, Q=None):+    if Q is None:+        Q = P+    d = ((P * P).sum(1)[:, None] + (Q * Q).sum(1)[None, :] - 2.0 * P @ Q.T)+    np.maximum(d, 0.0, out=d)+    return np.sqrt(d)+++def log_sinkhorn(L, eps, iters=SINK_ITERS):+    """Entropic OT with uniform marginals, log-domain. Returns coupling."""+    n, m = L.shape+    log_a = np.full(n, -np.log(n))+    log_b = np.full(m, -np.log(m))+    K = -L / eps+    f = np.zeros(n)+    g = np.zeros(m)+    for _ in range(iters):+        f = -eps * logsumexp(K + g[None, :] / eps + log_b[None, :], axis=1)+        g = -eps * logsumexp(K + f[:, None] / eps + log_a[:, None], axis=0)+    log_pi = log_a[:, None] + log_b[None, :] + f[:, None] / eps + g[None, :] / eps + K+    return np.exp(log_pi)+++def fgw_coupling(pa, pb, xa, xb, alpha, rng):+    """FGW Sinkhorn: (1-alpha)*expression-PCA cost + alpha*GW pairwise-distance term."""+    mean = np.vstack([xa, xb]).astype(np.float64).mean(0)+    _, _, vt = np.linalg.svd(np.vstack([xa, xb]).astype(np.float64) - mean, full_matrices=False)+    V = vt[:PCA_DIM].T+    qa = (xa.astype(np.float64) - mean) @ V+    qb = (xb.astype(np.float64) - mean) @ V+    C = pairwise_dist(qa, qb)+    Da = pairwise_dist(pa)+    Db = pairwise_dist(pb)+    pi = np.full((len(pa), len(pb)), 1.0 / (len(pa) * len(pb)))+    for _ in range(OUTER_ITERS):+        L = (1.0 - alpha) * C - 2.0 * alpha * (Da @ pi @ Db)+        eps = EPS_FRAC * max(float(np.median(np.abs(L))), 1e-8)+        new_pi = log_sinkhorn(L, eps)+        delta = np.abs(new_pi - pi).sum()+        pi = new_pi+        if delta < 1e-6:+            break+    return pi+++def smooth_field(coords, anchors, d_raw, k=KNN):+    """kNN-smooth anchor displacements, then interpolate the field to all coords."""+    tree_a = cKDTree(anchors)+    _, idx = tree_a.query(anchors, k=min(k, len(anchors)))+    d_s = d_raw[idx].mean(axis=1)+    tree_q = cKDTree(anchors)+    _, qidx = tree_q.query(coords, k=min(k, len(anchors)))+    return d_s[qidx].mean(axis=1)+++def jitter(coords, rng):+    rounded = np.round(coords, 5)+    _, inv, counts = np.unique(rounded, axis=0, return_inverse=True, return_counts=True)+    if counts.max() <= 1:+        return coords+    r = rms_radius(coords) + 1e-8+    noise = rng.normal(0.0, 1e-4 * r, size=coords.shape)+    out = coords.copy()+    dup = counts[inv] > 1+    out[dup] += noise[dup]+    return out+++def evidence(pa, pa_out, pb, pb_out, lab_a, lab_b):+    ev = {}+    da = pa_out - pa+    db = pb_out - pb+    for name, d, lab, base in (("a", da, lab_a, pa), ("b", db, lab_b, pb)):+        nrm = np.linalg.norm(d, axis=1)+        cvs = []+        for t in np.unique(lab):+            m = lab == t+            if m.sum() >= 20 and nrm[m].mean() > 1e-9:+                cvs.append(nrm[m].std() / nrm[m].mean())+        ev[f"disp_norm_cv_within_type_{name}"] = float(np.mean(cvs)) if cvs else None+        ev[f"frac_moved_{name}"] = float((nrm > 1e-6 * max(rms_radius(base), 1)).mean())+    k = min(KNN, len(pa) - 1)+    if k >= 2:+        _, i0 = cKDTree(pa).query(pa, k=k + 1)+        _, i1 = cKDTree(pa_out).query(pa_out, k=k + 1)+        j = []+        for s0, s1 in zip(i0[:, 1:], i1[:, 1:]):+            a0, a1 = set(s0.tolist()), set(s1.tolist())+            j.append(len(a0 & a1) / max(len(a0 | a1), 1))+        ev["knn_jaccard_a"] = float(np.mean(j))+    return ev+++def main():+    ap = argparse.ArgumentParser()+    ap.add_argument("--data", required=True)+    ap.add_argument("--out", required=True)+    ap.add_argument("--seed", type=int, default=0)+    args = ap.parse_args()+    view = args.data+    manifest = load_manifest(view)+    genes = panel_genes(view, manifest)+    lo, hi = int(manifest["min_cells"]), int(manifest["max_cells"])+    rng = np.random.default_rng(int(args.seed))++    entry_a, entry_b, t = interp_bracket(manifest)+    stage_a = read_stage(view, entry_a, genes)+    if entry_b is None:+        idx = take(stage_a.labels, hi, rng)+        X = dense(stage_a.X, idx)+        write_t2(args.out, X, np.asarray(stage_a.coords)[idx], genes, seed=args.seed)+        print(json.dumps({"mode": "single_input_copy", "n": int(len(idx))}))+        return++    stage_b = read_stage(view, entry_b, genes)+    aligned_a, aligned_b, info = align_pair(+        stage_a.coords, stage_b.coords, stage_a.labels, stage_b.labels, "procrustes"+    )+    rms_a = rms_radius(stage_a.coords)+    rms_b = rms_radius(stage_b.coords)+    target_rms = log_interp(rms_a, rms_b, float(t), 1.0)+    ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)+    cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)++    n = interp_count(stage_a.n, stage_b.n, float(t), lo, hi, 1.0)+    ia, ib = mix_indices(stage_a.labels, stage_b.labels, float(t), n, rng)+    pa = np.asarray(ca[ia], dtype=np.float64)+    pb = np.asarray(cb[ib], dtype=np.float64)+    Xa = dense(stage_a.X, ia)+    Xb = dense(stage_b.X, ib)+    lab_a = np.asarray(stage_a.labels)[ia]+    lab_b = np.asarray(stage_b.labels)[ib]++    if GAMMA > 0.0 and len(pa) >= 30 and len(pb) >= 30:+        na = min(OT_N, len(pa))+        nb = min(OT_N, len(pb))+        sa = np.sort(rng.choice(len(pa), na, replace=False))+        sb = np.sort(rng.choice(len(pb), nb, replace=False))+        pi = fgw_coupling(pa[sa], pb[sb], Xa[sa], Xb[sb], ALPHA, rng)+        w_row = np.maximum(pi.sum(1), 1e-12)[:, None]+        w_col = np.maximum(pi.sum(0), 1e-12)[:, None]+        d_a_raw = (pi @ pb[sb]) / w_row - pa[sa]+        d_b_raw = (pi.T @ pa[sa]) / w_col - pb[sb]+        da = smooth_field(pa, pa[sa], d_a_raw)+        db = smooth_field(pb, pb[sb], d_b_raw)+        pa_out = pa + float(t) * GAMMA * da+        pb_out = pb - (1.0 - float(t)) * GAMMA * db+        ev = evidence(pa, pa_out, pb, pb_out, lab_a, lab_b)+        ev.update({"gamma": GAMMA, "alpha": ALPHA, "ot_n": [int(na), int(nb)],+                   "coupling_entropy": float(-(pi[pi > 0] * np.log(pi[pi > 0])).sum())})+    else:+        pa_out, pb_out = pa, pb+        ev = {"gamma": GAMMA, "off": True}++    coords = jitter(np.vstack([pa_out, pb_out]), rng)+    coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+    X = np.vstack([Xa, Xb])+    write_t2(args.out, X, coords, genes, seed=args.seed)+    info.update({"t": float(t), "n": int(X.shape[0]), "rms_a": rms_a, "rms_b": rms_b,+                 "target_rms": target_rms, "out_rms": rms_radius(coords)})+    print(json.dumps({"info": info, "evidence": ev}, default=str))+++if __name__ == "__main__":+    main()

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

计划里引用的来源

• 10.1038/s41586-024-08453-2（文献库 k003）— FGW 目标 = (1−α)·表达代价 + α·样本内成对距离失配，GW 项免预配准、对刚体不变，耦合可做重心投影传输坐标
• 10.1016/j.cell.2024.10.011（文献库 k025）— Spateo 先刚体后非刚体（GP 正则）的两段式对齐与形态位移场思路，本方案以保 z 刚体 + kNN 平滑位移场作最小对应

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

提交完成。最终状态：

- **做了什么**：从零实现 PLAN T2HI-02 最小版——保 z Procrustes 对齐 + mix 组成/真实表达 + FGW Sinkhorn（表达 PCA30 + GW 成对距离项，α=0.5，N=1200 锚点）耦合重心位移经 kNN(k=15) 平滑成场，源/靶细胞按 t·γ 相向移动；同一程序用 `T2_OT_GAMMA` 做 ON/OFF 对照。
- **查分**（2/20 次，A 半）：OFF=59.07（shape 53.1 / local 53.5）；ON=55.77（local +5.4 → 58.9，但 shape −18.6 → 34.5，d2_shape 0.04→0.23，双云重叠风险命中；耦合熵≈均匀，场近全局收缩）。按 PLAN 证伪判据提交关闭态（γ 默认 0），与 OFF 逐位一致，vec-check 通过。
- **下一步最值得试**：① 真实括号 31 个共有类型、两端仅差 0.5 天，FGW 耦合应比 proxy（5 类型、1.25 天）锐利得多——improve 节点可用更小 ε/平衡 Sinkhorn 后在真实括号逻辑下重验机制；② 位移场与已验证的簇抽样（node7，local 65.7）和尺度 bump（node13，shape 71.6）组合：ON 的 local_spatial +5.4 是真实增益，若形状损伤可由「只动靶侧/单侧场」或 bump 补偿，有望超 66.18。

调研员

值；单输入阶段退路：若 inputs_by_time 只给一个阶段则跳过 OT，直接输出该阶段抽样细胞（t 无关）。2) 保 z 刚体对齐：xy 平面拟合旋转+尺度+平移，z 为离散切片轴只单独做尺度/平移；地标用共有类型质心，proxy 仅 5 个共有类型，配对 <4 时回退 PCA 轴对齐+符号校正（方向卡已预警）。3) FGW Sinkhorn（numpy 实现）：每端至多 N=3000 个细胞参与求解，代价 = (1−α)·表达PCA(30维)欧氏 + α·样本内成对坐标距离失配（GW 项，对刚体运动不变，无需预配准，见 k003）；ε=0.05×代价中位数，80 次迭代；α 初值 0.5，网格 [0.3,0.5,0.8]；超时则 N 降到 1500。4) 位移场：源端 d_a_i = 耦合行 i 的重心投影 − p_a_i，靶端用转置耦合同理得 d_b_j；各自在本阶段 kNN（k=15）加权平滑；输出坐标：源细胞 p_a + t·γ·d̃_a，靶细胞 p_b − (1−t)·γ·d̃_b（对齐系下），γ 初值 1.0、范围 [0.5,1]，环境变量 T2_OT_GAMMA 可覆盖。5) vec-score 筛选（预算 20 次）：先跑 OFF 1 次定基线，再跑 ON 的 α 网格 2–3 个配置；提交判据：local_spatial(ON) ≥ OFF−0.5（不掉邻域底线）且 shape_scale 或 local_spatial 有一项 > OFF+1（超 T2 约 1 分噪声），否则提交 OFF；差距在噪声内时用 2 个种子复查确认。",
  "expected_groups": ["shape_scale", "local_spatial"],
  "risks": "① proxy 只有 5 个共有类型、两端相距 1 天，FGW 耦合可能不携带信息，位移场退化为噪声——Engineer 查分前先算位移后 kNN Jaccard 与耦合熵，Jaccard<0.5 或位移场近全局均匀即放弃 ON；② 30 分钟实现风险——优先级 mix→对齐→Sinkhorn→平滑，明确不做表达插值与簇抽样；③ 源前移+靶后移在中点形成双云可能反伤形状度量——用 γ≤1 与 α 网格缓解，从四组分差分可识别；④ 重蹈 node5——若 ON 使 local_spatial 较 OFF 掉 >1 分即判机制证伪，按判据提交 OFF，如实记录。",
  "family_id": "T2HI-02",
  "mechanism": "FGW Sinkhorn 在表达+样本内几何距离上解两端细胞的耦合，逐细胞传输向量经 kNN 平滑成连续位移场，源/靶细胞分别沿场按 t·γ 相向移动，使中间时刻的几何成为保邻域的插值形态而非两团的硬叠加。",
  "vs_constant_shift": "位移逐细胞不同：由该细胞在耦合矩阵中的行（其表达与几何对应关系）决定，再经表达/空间近邻平滑，同型内细胞获得不同位移；每型常数位移只有型质心差一个向量，型内位移方差为 0。GW 项基于样本内成对距离，对刚体运动不变，也不是全局仿射变换。",
  "mechanism_evidence": "① 型内位移范数的变异系数 >0.3（常数位移为 0）；② 位移前后同批细胞的 kNN 集合 Jaccard ≥0.6，且 >90% 细胞位移超过数值噪声阈值，证明场真实改变了位置；③ ON vs OFF 的四组分差分（重点 shape_scale、local_spatial）；④ 逐细胞位移与所在型的质心位移向量的相关显著 <1，排除退化为每型常数位移。",
  "mechanism_off_control": "同一程序设 T2_OT_GAMMA=0：跳过 Sinkhorn 与位移，输出退化为对齐后的 mix（真实坐标），与 ON 除坐标外逐位相同；预期 OFF 的 local_spatial 不塌（对照方法卡的 28–41 深坑），且 ON 在 shape_scale 或 local_spatial 上超 OFF >1 分；若 ON≈OFF（噪声内）则机制未运行，提交 OFF。",
  "sources": [
    "10.1038/s41586-024-08453-2（文献库 k003）— FGW 目标 = (1−α)·表达代价 + α·样本内成对距离失配，GW 项免预配准、对刚体不变，耦合可做重心投影传输坐标",
    "10.1016/j.cell.2024.10.011（文献库 k025）— Spateo 先刚体后非刚体（GP 正则）的两段式对齐与形态位移场思路，本方案以保 z 刚体 + kNN 平滑位移场作最小对应"
  ]
}
```