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节点 n18

实现 T2HX-04 局部 Laplacian 平滑：输出点云每细胞向 k=10 近邻质心移动 λ 比例、RMS 等向修正保全局尺度；榜单双向证伪，按停止规则提交 λ=0（=等向缩放+PCA 规范化基线，表达照抄末阶段）。

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 7642b1c379: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 1a31cc807e。改动的文件：solution/METHOD.md +23 −20、solution/run.py +70 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex e669c09..86cdd3e 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,38 +1,41 @@-实现 PLAN T2HX-05「PCA 主轴长宽比趋势外推（各向异性缩放）」：由两输入阶段 PCA 逐轴 σ 比值 r_j 推 a_j=r_j^γ 对末阶段点云各向异性缩放；榜单双向证伪（γ=+0.5→52.46、γ=−0.25→53.95，均低于 γ=0 的 54.15），按停止规则提交 γ=0（=节点 6：表达照抄末阶段 + 各向同性缩放 0.946×max RMS + PCA 规范化，形变场 β=0 关闭）。+实现 T2HX-04 局部 Laplacian 平滑：输出点云每细胞向 k=10 近邻质心移动 λ 比例、RMS 等向修正保全局尺度；榜单双向证伪，按停止规则提交 λ=0（=等向缩放+PCA 规范化基线，表达照抄末阶段）。  ## 方法族 / PLAN -family `T2HX-05`（PLAN 指定的 PCA 主轴长宽比趋势外推，各向异性尺度）。机制：两输入阶段坐标各自去质心 + PCA 规范化（复用 `pca_canonicalize` 的确定性旋转），取逐轴标准差 σ_prev[j]、σ_last[j]，比值 r_j=σ_last[j]/σ_prev[j] 是一步观测到的轴间长宽比变化趋势；对末阶段点云（规范帧内、按 idx 取样后）逐轴乘 a_j=r_j^γ（仅 3 个自由度，只改相对几何，不改表达、细胞数、等向 RMS 目标），再做等向缩放到 f·max RMS 与 PCA 规范化。σ_prev[j] < 0.01·max(σ_prev) 的退化轴强制 a_j=1。单输入（prev_e is None）跳过该步。机制开关 = 环境变量 `VEC_ANISO_GAMMA`（0 = 关闭，完全跳过该步，逐位复现节点 6）。+family `T2HX-04`（PLAN 指定的局部 Laplacian 平滑）。机制：在现有管线（等向缩放 → PCA 规范化）之后，对输出坐标建 cKDTree，每细胞取 k=10 近邻（排除自身）算邻域质心 c_i，x_i ← x_i + λ·(c_i − x_i)，迭代 1 次；平滑后重算 RMS 并等向修正回平滑前 RMS（保持全局尺度）。只改局部邻域几何（kNN 距离分布、局部密度），不改表达、细胞数、全局质心与 RMS。单输入阶段同样适用（只需单帧坐标）。机制开关 = 环境变量 `VEC_LAPLACE_LAMBDA`（默认 0 = 完全跳过该步，逐位复现父节点）；`VEC_LAPLACE_K` 默认 10。λ<0 即 PLAN 的"局部扩散"反方向。 -同时按父节点 ANALYSIS 的结论把父节点的 kNN 残差形变场默认关闭（`BETA=0`，代码保留、`VEC_BETA` 仍可开）：该机制在权威榜单上净负（53.92 < 54.15），本节点基线回到节点 6。+## 机制生效证据（proxy = E8.25_late + E8.75 → E9.5，n=24826） -## 机制生效证据（γ=0.5，proxy = E8.25_late + E8.75 → E9.5）+- λ=+0.10：位移 disp_rms=0.79、shift_rms=0.78（>0，逐细胞位移方向/幅度各不相同，非常数位移）；平均 kNN-质心距离 6.842→6.719（局部更紧凑，方向与 λ>0 一致）；平滑后原始 RMS 变化 −0.037%（<0.5%，等向修正生效）。+- λ=−0.05：shift_rms=0.39；kNN 距离 6.842→6.746（RMS 修正后）；neighborhood_mmd 0.11445→0.11435（局部扩散确实朝目标邻域方向动了一点，local_spatial 50.00→50.02，与 λ 符号一致）。+- 四组分变化（A 半查分）：+  - λ=0（关，控制）：54.1494；cell_state 50.00 / expression_change 50.00 / local_spatial 50.00 / shape_scale 66.60；d2_shape 0.04891、occupancy_dice 0.8148、neighborhood_mmd 0.11445，与节点 6/17 榜单值逐项一致；default 运行与 λ=0 环境运行输出相同，重跑逐位一致。+  - λ=+0.10（开）：53.8185；local_spatial 49.99（neighborhood_mmd 0.1145，微升=变差）、shape_scale 65.29（occupancy_dice 0.8148→0.8124）。+  - λ=−0.05（开，反方向）：53.7288；local_spatial 50.02（neighborhood_mmd 0.11435，微降=变好）、shape_scale 64.89（occupancy_dice →0.8115）。 -- r_j = [0.5578, 0.6100, 0.7513]（σ_prev=[245.3, 210.4, 144.9]，σ_last=[136.8, 128.3, 108.9]），a_j = [0.7469, 0.7810, 0.8668]，非全 1，各轴不同 → 各向异性、数据驱动，接入生效。-- γ=0.5 与 γ=0 输出坐标差异：aniso_disp_rms = 20.12（逐轴 [11.65, 2.37, 16.23]）> 0。-- 四组分对照（A 半查分）：-  - γ=0（关）：总分 54.15，cell_state 50.00 / expression_change 50.00 / local_spatial 50.00 / shape_scale 66.60，与节点 6 榜单值逐位一致（d2_shape 0.04891、occupancy_dice 0.8148）；default 运行与 γ=0 控制运行的 .X 与 obsm 逐位相同。-  - γ=0.5（开）：总分 52.46，shape_scale 59.81（d2_shape 0.04891→0.05563、occupancy_dice 0.8148→0.8000），其余三组不变 → 差异只体现在 shape_scale，符合 PLAN 预期。+## 参数搜索（榜单 A 半查分，本节点共用 3 次，PLAN 预算 ≤5） -## 参数搜索（榜单 A 半查分，共用额度，本节点用了 4 次）+| λ | 榜分 | local_spatial | shape_scale | occupancy_dice | neighborhood_mmd |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0（关，提交） | **54.15** | 50.00 | 66.60 | 0.8148 | 0.11445 |+| +0.10 | 53.82 | 49.99 | 65.29 | 0.8124 | 0.11450 |+| −0.05 | 53.73 | 50.02 | 64.89 | 0.8115 | 0.11435 | -| γ | 榜分 | shape_scale | local_spatial |-|---|---:|---:|---:|-| 0（=节点6，提交） | **54.15** | 66.60 | 50.00 |-| +0.5 | 52.46 | 59.81 | 50.04 |-| −0.25 | 53.95 | 65.81 | 49.98 |+PLAN 分支：λ=0.10 < 54.15 → 未扫 λ=0.05/0.20（PLAN 规则：差距按噪声判无效即停）；反方向 λ=−0.05 亦 < 54.15 → 提交 λ=0。未再扫更小 |λ|：两个方向的收益/损失比一致地悬殊（local_spatial 每 +0.02 伴随 shape_scale −1.7，occupancy_dice 对任何逐细胞位移的敏感度远高于 neighborhood_mmd），线性缩小 λ 只会等比缩小净损失，无法翻正。 -PLAN 停止规则：γ=0.5 ≤ 53.5 → 立即停止。实际额外做了一次反方向探测 γ=−0.25（数据信息：r_j 全 <1，γ>0 使点云更球形、γ<0 更扁长），仍 ≤ 54.15。γ=0 是双向局部最优 → **T2HX-05 各向异性缩放族在本视图证伪**，提交 γ=0（输出 = 节点 6）。未再扫 γ=0.75/1.0（γ=+0.5 已 −1.69，方向单调变差）与 γ=−0.5（γ=−0.25 已 −0.20，同侧单调）。+## 证伪结论++T2HX-04 族在该视图证伪：末阶段点云的局部邻域结构已近评分器最优（neighborhood_mmd 对 λ 的响应 ~1e-4 量级），而 occupancy_dice（0.8148）对任何非零逐细胞位移都单调下降——平滑压缩占据格子边缘、扩散把细胞推出占据格子，两个方向都掉 shape_scale。local_spatial 50.00 不是"未干预的弱点"，而是该基线下邻域指标已在噪声地板上。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证过：default（γ=0）与机制关闭控制逐位相同；γ=0 榜分 54.15 与节点 6 榜单值一致；γ=±输出坐标确有各向异性差异；vec-check 通过；运行 ~2s、内存 <1GB，远低于 limits；程序不读 board/mode/视图路径，γ、r_j 均为常数或现场由输入数据计算，阶段时间只用差值 → 视图无关；对 --seed 确定（rng=default_rng(seed)，仅用于分层抽样）。-- 未验证：真实外推括号（E8.75+E9.5→E10.5）上的各向异性方向——proxy 上已双向证伪且提交 γ=0（=节点 6，rank3 54.00/54.16 与榜一致），真实视图上行为与节点 6 相同，无需额外假设。+- 验证过：λ=0 default 与控制运行输出相同、重跑逐位一致；λ=0 榜分 54.1494 与父节点一致（逐位复现的间接证明）；λ=±机制接入生效（位移、kNN 距离、occupancy 变化如上）；vec-check 通过；seed 0/1 均正常运行且确定（rng=default_rng(seed) 仅用于分层抽样，λ=0 时输出与 seed 无关的部分不变）；运行 ~2s、内存 <1GB，远低于 limits；不读 board/mode/视图路径，λ、k 为常数，时间只用差值 → 视图无关。+- 未验证：|λ|<0.05 的更小步长（按上述收益/损失比推断无翻正可能，不耗额度）；k≠10；多次迭代（单次已双向证伪，多次迭代只会放大 occupancy 损失）。  ## 知识来源 -无外部生物学知识；全部为对视图内两输入阶段坐标的现场几何统计（PCA 逐轴方差比）。+无外部生物学知识；全部为对视图内末阶段坐标的现场几何计算（kNN 质心）。  ## 结论与建议 -shape_scale 66.60 的等向尺度+PCA 基线对"轴间长宽比"扰动是双向敏感的：proxy 目标 E9.5 的长宽比更接近末阶段原始形状，任何沿 prev→last 趋势（或反趋势）的轴间再分配都掉分。下一个 improve 不应再动 3 轴全局形状（T2HX-02 逐细胞形变、T2HX-05 各向异性均已证伪），建议转向尚未动的组分：cell_state / expression_change 均为 50.00（表达照抄），或 local_spatial 的邻域结构（在不破坏 occupancy 的前提下）。+至此该基线上四个组分的干预空间已系统扫过：shape_scale 全局几何三连败（T2HX-02/05）+ 本节点局部几何双向败，occupancy_dice 0.8148 与尺度 0.946×max RMS 是稳定局部最优；表达侧 α 位移、基因级趋势外推（节点 13）均证伪。剩余未证伪方向只有改变"输出哪群细胞"而非"怎么动它们"：如按细胞类型分层的输出组成重加权（对 last 阶段的类型比例做小幅趋势外推，直接作用于 cell_state 的类型频率项），但需先一次查分验证方向；否则 54.15 疑似该视图接近天花板，建议后续节点转向其他榜或接受基线。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 4c34bd0..373c0f8 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -37,10 +37,20 @@ scale target are untouched.  Axes with sigma_prev[j] < 0.01 * max sigma are kept unscaled (a_j = 1) to avoid amplifying degenerate-direction noise.  With a single input stage (prev_e is None) the step is skipped (needs two frames). +Local Laplacian smoothing (env VEC_LAPLACE_LAMBDA, default 0 = off; board-+falsified both directions: lambda=+0.10 -> 53.82 and lambda=-0.05 -> 53.73,+both below the lambda=0 baseline 54.15, so the mechanism ships disabled and+lambda=0 skips the step entirely, bitwise reproducing the parent).  After+scaling and PCA canonicalisation, each cell moves a fraction lambda toward the+centroid of its k=10 nearest neighbours (one iteration, cKDTree), then the+cloud is isotropically rescaled to its pre-smoothing RMS (<0.5% change).  Only+local neighbourhood geometry changes; expression, cell count and global shape+are untouched.  lambda<0 diffuses cells away from their neighbourhood+centroid.  Applies also with a single input stage.+ Residual deformation field (env VEC_BETA, default 0 = off, which reproduces the pure-scaling version bit-for-bit; the parent node's board result showed beta<0-was net-negative, so it stays off).  Both input clouds-are centred and scaled to unit RMS, removing translation and scale so only the+was net-negative, so it stays off).  Both input cloudsare centred and scaled to unit RMS, removing translation and scale so only the shape difference between the two observed frames remains.  A cKDTree on the normalised earlier stage gives, for every (normalised) last-stage cell, the mean position of its k nearest neighbours in the earlier frame;@@ -87,6 +97,50 @@ BETA = 0.0  # residual deformation field off by default (net-negative on the boa KNN_K = 10  # neighbours used to smooth the residual shape-change field ANISO_GAMMA = 0.0  # aspect-ratio extrapolation exponent (env VEC_ANISO_GAMMA); board-falsified both signs (g=+0.5 -> 52.46, g=-0.25 -> 53.95, both < 54.15), default off ANISO_MIN_SIGMA = 0.01  # axes with sigma_prev < ANISO_MIN_SIGMA * max(sigma_prev) get a_j = 1+LAPLACE_LAMBDA = 0.0  # local Laplacian smoothing coefficient (env VEC_LAPLACE_LAMBDA); 0 = off (skips step, bitwise reproduces parent)+LAPLACE_K = 10  # neighbours used for the local centroid in Laplacian smoothing+++def laplacian_smooth(coords, lam, k):+    """One local Laplacian smoothing step: x_i <- x_i + lam*(centroid(kNN_i) - x_i).++    Returns (smoothed_coords, diagnostics). Global RMS is preserved by an+    isotropic correction. Only local neighbourhood geometry changes.+    """+    from scipy.spatial import cKDTree++    x = np.asarray(coords, dtype=np.float64)+    rms_before = rms_radius(x)+    tree = cKDTree(x)+    kk = int(min(k + 1, len(x)))+    _, nn = tree.query(x, k=kk)+    neigh = nn[:, 1:] if kk > 1 else nn[:, :0]+    if neigh.shape[1] == 0:+        return x, {"laplace_lambda": lam, "laplace_k": int(k), "laplace_noop": True}+    c = x[neigh].mean(axis=1)+    # mean distance to local neighbourhood centroid before smoothing+    d_before = float(np.sqrt(((x - c) ** 2).sum(axis=1)).mean())+    disp = lam * (c - x)+    x2 = x + disp+    rms_raw = rms_radius(x2)+    coords_out = scale_to_rms(x2, rms_before)  # isotropic correction: keep global RMS+    # mean local-centroid distance after smoothing (rebuild tree on corrected cloud)+    tree2 = cKDTree(coords_out)+    _, nn2 = tree2.query(coords_out, k=kk)+    neigh2 = nn2[:, 1:] if kk > 1 else nn2[:, :0]+    c2 = coords_out[neigh2].mean(axis=1) if neigh2.shape[1] else coords_out+    d_after = float(np.sqrt(((coords_out - c2) ** 2).sum(axis=1)).mean())+    info = {+        "laplace_lambda": lam,+        "laplace_k": int(k),+        "laplace_disp_rms": float(np.sqrt((disp ** 2).sum(axis=1).mean())),+        "laplace_rms_before": round(rms_before, 4),+        "laplace_rms_raw_after": round(rms_raw, 4),+        "laplace_rms_pct_change": round(100.0 * (rms_raw - rms_before) / max(rms_before, 1e-12), 4),+        "laplace_knn_dist_before": round(d_before, 4),+        "laplace_knn_dist_after": round(d_after, 4),+    }+    return coords_out, info   def pca_canonicalize(coords: np.ndarray) -> np.ndarray:@@ -123,6 +177,8 @@ def main() -> None:     align_norm = os.environ.get("VEC_ALIGN_NORM", "0") == "1"     gamma = float(os.environ.get("VEC_ANISO_GAMMA", "") or ANISO_GAMMA)     aniso_min = float(os.environ.get("VEC_ANISO_MIN_SIGMA", "") or ANISO_MIN_SIGMA)+    lap_lam = float(os.environ.get("VEC_LAPLACE_LAMBDA", "") or LAPLACE_LAMBDA)+    lap_k = int(os.environ.get("VEC_LAPLACE_K", "") or LAPLACE_K)      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -205,6 +261,18 @@ def main() -> None:     else:         info["rms_out_mech_off"] = round(rms_radius(coords), 2) +    # Local Laplacian smoothing (env VEC_LAPLACE_LAMBDA, default 0 = off).+    # One step: each cell moves a fraction lam toward its k-nearest-neighbour+    # centroid; global RMS is preserved by an isotropic correction.  Only local+    # neighbourhood geometry (kNN distance distribution) changes; global shape,+    # expression and cell count are untouched.  lam = 0 skips the step entirely+    # (bitwise reproduces the parent).  Applies also to a single input stage.+    if (not mech_off) and lap_lam != 0.0 and len(coords) >= 2:+        before = coords.copy()+        coords, linfo = laplacian_smooth(coords, lap_lam, lap_k)+        linfo["laplace_shift_rms"] = float(rms_radius(before - coords))+        info.update(linfo)+     info.update(         step=[e["stage"] for e in (prev_e, last_e) if e is not None] + [manifest["target"]["stage"]],         rms_out=round(rms_radius(coords), 2),

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

All verified: syntax OK, default output bitwise-identical to parent, vec-check passes, METHOD.md first line 111 chars, EXECUTION.json (`gpu:false`) in place. Used 3/20 queries.

**做了什么**：实现 PLAN T2HX-04 局部 Laplacian 平滑（k=10 近邻质心、λ 位移、RMS 等向修正），环境变量 `VEC_LAPLACE_LAMBDA` 开关，默认 0 逐位复现父节点。

**查分结果**：λ=0 控制 54.15（=父节点）；λ=+0.10 → 53.82（occupancy_dice 0.8148→0.8124，shape_scale −1.31）；λ=−0.05 → 53.73（neighborhood_mmd 0.11445→0.11435 微改善、local_spatial 50.02，但 occupancy_dice →0.8115、shape_scale −1.71）。双向证伪，按停止规则提交 λ=0。

**下一步建议**：局部/全局几何与表达位移在该视图均已系统证伪，54.15 疑似接近天花板；剩余未试方向是改"输出哪群细胞"——按细胞类型分层的组成小幅趋势外推（直接作用于 cell_state 类型频率），需先一次查分定方向，否则建议接受基线。

调研员

```json
{
  "name": "局部 Laplacian 平滑改善邻域结构（local_spatial）",
  "motivation": "父节点 17 确认 cell_state/expression_change/local_spatial 均为 50.00（中性），shape_scale 66.60 已近上限且全局几何三连败（T2HX-02/05 均证伪）。local_spatial 的 neighborhood_mmd 从未被单独干预：当前管线只做等向缩放+PCA 旋转，完全保留末阶段原始局部结构。若发育过程中局部邻域趋于更规则（或更不规则），原样照抄将偏离目标。节点 13 已证伪表达趋势外推，节点 9/15 已证伪全局形变场，唯一未触及的维度是局部邻域几何。",
  "approach": "在现有管线（等向缩放 0.946×max RMS → PCA 规范化）之后，新增一步局部 Laplacian 平滑：(1) 对输出坐标建 cKDTree；(2) 每个细胞取 k=10 近邻，计算邻域质心 c_i；(3) x_i ← x_i + λ·(c_i − x_i)，λ 为平滑系数。(4) 平滑后重新计算 RMS，若偏离目标 >0.5% 则做等向修正（保持 RMS 不变）。参数：λ ∈ {0.05, 0.10, 0.20}，k=10 固定，迭代 1 次。单输入阶段（prev_e is None）：平滑仍适用（只需单帧坐标，无需两阶段比较）。Engineer 流程：先实现并以 λ=0 验证逐位复现父节点（1 次查分）；再查 λ=0.10（1 次）；若 ≥54.15 则继续 λ=0.05/0.20 定峰值（2 次）；若 <54.15 则尝试反方向——将平滑改为局部扩散：x_i ← x_i − λ·(c_i − x_i)（即 λ 取负，等效细胞远离邻域质心），查 λ=−0.05（1 次）。总计 ≤5 次查分。若双向均 ≤54.15，提交 λ=0（=父节点）。",
  "expected_groups": ["local_spatial"],
  "risks": "1) 平滑方向错误（目标局部结构比末阶段更不规则），λ>0 反而掉分——用负 λ 探测排除；2) 平滑改变 occupancy 占据模式导致 occupancy_dice 下降，连带 shape_scale 掉分——Engineer 应检查平滑后 occupancy_dice 是否 <0.80，若是则 λ 过大需减小；3) 效果 <1 分噪声——若 λ=0.10 与 λ=0 差距 <1 分，视为无效，不继续扫参。",
  "family_id": "T2HX-04",
  "mechanism": "对输出点云做一步局部 Laplacian 平滑（每细胞向 k 近邻质心移动 λ 比例），只改局部邻域几何、不改全局形状与表达。",
  "vs_constant_shift": "常数位移对所有细胞施加相同平移/缩放，不改变任何细胞间相对位置；本机制根据每个细胞的局部邻域构型施加不同方向和幅度的位移，改变的是局部邻域结构（kNN 距离分布、局部密度），全局质心和 RMS 几乎不变。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应记录：(1) 平滑前后 RMS 变化 <0.5%（全局尺度不变）；(2) 平均 kNN 距离在 λ>0 时减小（局部更紧凑）；(3) local_spatial 子分数变化方向与 λ 符号一致；(4) shape_scale 变化 <0.5（等向修正有效）。",
  "mechanism_off_control": "环境变量 VEC_LAPLACE_LAMBDA=0（默认）时完全跳过平滑步骤，输出与父节点逐位相同。Engineer 须验证 λ=0 运行与父节点输出的 .X 和 obsm 逐位一致。",
  "sources": []
}
```