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节点 n9

在节点 6（表达照抄末阶段 + 各向同性缩放到 0.946·max RMS + PCA 规范化）之上，新增去尺度 kNN 残差形变场，把末阶段点云沿 prev→last 的形状变化方向前向外推 β=−0.5 倍，只改相对几何；proxy 54.15→54.76，shape_scale 66.6→69.5。

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 4c301b52c0: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 36a3a3fceb。改动的文件：solution/METHOD.md +50 −27、solution/README.md +9 −7、solution/run.py +48 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 40bedb9..518ff39 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,40 +1,63 @@-去除表达位移（α=0，表达照抄末阶段），坐标各向同性缩放到 0.946×max_k RMS(input_k)（proxy 上 335，scale_log_ratio≈0），加确定性 PCA 规范化（定手性与轴朝向）；shape_scale 62.8→66.6，总分 53.2→54.15。+在节点 6（表达照抄末阶段 + 各向同性缩放到 0.946·max RMS + PCA 规范化）之上，新增去尺度 kNN 残差形变场，把末阶段点云沿 prev→last 的形状变化方向前向外推 β=−0.5 倍，只改相对几何；proxy 54.15→54.76，shape_scale 66.6→69.5。 -## 榜 / 视图+## 方法族 / PLAN -`T2:heart:val_extrap`，proxy = E8.25_late + E8.75 → E9.5（步长比 1.5）。PLAN family T2HX-06。+family `T2HX-02`（PLAN 指定的去尺度残差形变场 β 外推）。机制：移除两输入阶段的平移与尺度差异后，用 kNN 均值估计逐细胞的平滑残差形状变化场，沿该场把末阶段点云外推 β 倍，只改相对几何，不改表达、不改细胞数。机制开关 = 环境变量 `VEC_BETA`（0 = 关闭 = 逐位复现节点 6）。提交默认 `BETA=−0.5`（打开）。 -## 方法（相对父节点 4 的改动）+## 实现（相对节点 6 的改动） -1. **去除表达位移**：父节点已证明表达匹配伪批量位移族净负（α=0.05→0.1 单调变差，ON 52.93 < OFF 53.21）。本节点直接删掉位移代码，表达 = 末阶段原样复制。cell_state 49.04→50.00，expression_change 49.87→50.00（回到无变化的中性分）。-2. **尺度精调**：坐标目标 RMS = `f · max_k RMS(input_k)`，f 为调节常数（提交默认 **0.946**）。proxy 扫描（f → 输出 RMS → shape_scale）：-   - 1.0226→362→61.4 以下未测；1.0113→358 未测（趋势已由高点确定）-   - 1.0000→354.1→62.83（父节点值）-   - 0.9887→350 未单独查（曲线光滑内插）-   - 0.9745→345.1→64.47-   - 0.9604→340.1→65.48-   - 0.9463→335.1→66.57；0.9460→335.0→66.60（**峰值，scale_log_ratio −0.0024/−0.0027 ≈ 0**）-   - 0.9330→330.4→65.70-   峰值不在扫描边界（两侧都更低），与 ANALYSIS "ratio→0 处 shape_scale 有峰" 一致；实测峰高 66.6（ANALYSIS 估计 ~70 略偏高）。d2_shape (0.0489) 与 occupancy_dice (0.815) 在整个各向同性扫描中完全不变——shape_scale 在此只由 scale_log_ratio 驱动，ratio=0 即该机制的上限。-3. **PCA 规范化**（默认开）：减质心 → 协方差特征向量旋转（特征值降序）→ 强制 det=+1 → 每轴按第三矩符号定向。对照查分：同一 f 下开/关**所有指标逐位相同**（54.1437/54.1437），即本评分器对旋转（含手性）不变，规范化不加分也不减分；保留它是因为它使输出朝向完全由数据确定，消除任何潜在的对齐歧义（k026 报告打分器 PCA 对齐未固定行列式的问题在本视图未复现）。-4. **各向异性尝试（未采用）**：按轴取各输入最大轴 RMS、以权重 w 混入（再整体归一到 335）：w=0.35 → 53.66（d2_shape 0.0504 反而变差，dice 0.8114），w=0.7 → 52.57。与父节点"逐轴缩放净负"的教训一致，放弃，保持各向同性。-5. **对照开关**：`VEC_MECH_OFF=1` → 不缩放、不规范、表达和坐标原样复制末阶段 = copy_last。实测 **50.00**（与节点 1 逐指标一致），ON = **54.15**，机制净效应 **+4.15**，全部来自 shape_scale（50.00→66.60）。提交状态为打开。+保留节点 6 全部基础：表达逐位照抄末阶段（α=0）、坐标各向同性缩放到 `f·max_k RMS(input_k)`（f=0.946，proxy 上 scale_log_ratio≈0）、确定性 PCA 规范化（质心归零、主轴旋转、det=+1、第三矩定向）。新增一步形变场外推，插在“缩放”之前：++1. 读 prev、last 两输入阶段坐标，各自去质心并缩放到单位 RMS（`rms_radius`）——完全移除平移与尺度差异，只留形状。+2. 在归一化 prev 上建 `scipy.spatial.cKDTree`，对每个归一化 last 细胞取 k=10 个最近邻；`field_i = mean(prev_norm[kNN_i]) − last_norm_i`，即去掉尺度后的平滑残差形状变化场（指向 prev 形状）。+3. `disp = β·field`，`last_norm_new = last_norm + disp`；负 β 把细胞推离 prev 形状 = 沿 prev→last 的形变趋势**前向外推**到目标时刻。+4. 处理顺序：归一化 → 形变 → `scale_to_rms` 恢复到 `f·max RMS` → PCA 规范化（rigid，再校正回精确 RMS）。+5. 单输入阶段（`prev_e is None`）时跳过形变，退化为节点 6 的缩放+PCA；不崩。++关键参数（全部 proxy 上调节，非硬编码数据）：`SCALE_F=0.946`（承自节点 6）、`BETA=−0.5`、`KNN_K=10`、`VEC_ALIGN_NORM=0`（见下）。++## 参数搜索（proxy = E8.25_late + E8.75 → E9.5，A 半查分）++β 扫描（k=10，align off）：++| β | 榜分 | shape_scale | local_spatial | d2_shape | occupancy_dice |+|---|---:|---:|---:|---:|---:|+| 0（=节点6） | 54.15 | 66.60 | 50.00 | 0.0489 | 0.8150 |+| +0.25 | 51.90 | 57.66 | 49.95 | 0.0536 | 0.7878 |+| −0.25 | 54.23 | 66.99 | 49.92 | 0.0434 | 0.8138 |+| −0.375 | 54.36 | 67.72 | 49.74 | 0.0404 | 0.8144 |+| −0.45 | 54.28 | 67.51 | 49.60 | 0.0385 | 0.8136 |+| −0.48 | 54.51 | 68.48 | 49.57 | 0.0377 | 0.8151 |+| −0.49 | 54.52 | 68.53 | 49.57 | 0.0375 | 0.8151 |+| **−0.50** | **54.76** | **69.53** | 49.53 | 0.0372 | 0.8167 |+| −0.52 | 54.32 | 67.75 | 49.51 | 0.0367 | 0.8135 |+| −0.55 | 53.95 | 66.34 | 49.46 | 0.0359 | 0.8103 |+| −0.625 | 53.40 | 64.20 | 49.38 | 0.0340 | 0.8031 |+| −1.0 | 53.07 | 63.37 | 48.91 | 0.0235 | 0.7872 |++方向明确：**负 β（前向外推形状变化）改善，正 β（回退到 prev 形状）变差**。d2_shape 随 |β| 单调下降（0.0489→0.0372→0.0235，真实结构性改善），但 occupancy_dice 在 β≈−0.5 达峰（0.8167）后随过度外推下降（−1.0 时 0.7872）。shape_scale 组合两者，峰值在 β=−0.5。k 扫描（β=−0.5）：k=5→54.31、k=10→54.76、k=20→54.42、k=30→53.54，k=10 最优（太小场噪声、太大过度平滑稀释形状增益）。++未采用：`VEC_ALIGN_NORM=1`（先对 prev/last 各做 PCA 规范化再算场，试图去除帧间旋转差异）→ 52.34，反而更差（field_rms 从 0.154 降到 0.103，形变被压平、丢失有效形状信号）。默认关闭。  ## 机制生效的证据 -- stderr 报告：`rms_inputs=[354.13, 216.88]`，`rms_target=335.0`，`rms_out=335.0`，`pca_shift_rms=550.7`（规范化确实旋转了坐标，幅度大），`scale_f=0.946`，`pca_norm=true`。-- 机制改变了什么：全部 24826 个输出细胞的坐标被整体缩放（217→335）并旋转到 PCA 规范朝向；表达逐位不变（`expr_mean=0.49638` 与末阶段一致）。四组分变化（OFF→ON）：shape_scale 50.00→66.60，cell_state / expression_change / local_spatial 保持 50.00（机制只动坐标尺度与朝向，不动表达、不动相对位置）。+stderr（β=−0.5，k=10，proxy）：`field_rms=0.1536`、`frac_field_nonzero=1.0`（全部 24826 细胞都被位移）、`disp_rms=0.0768`、`disp_p95=0.1718`（归一化单位）。场非退化。 -## 生物学知识来源+四组分对照（β=0 → β=−0.5，OFF→ON）：+- `expression_change` 50.00 → 50.00（表达照抄，未动）+- `cell_state` 50.00 → 50.00（未动）+- `shape_scale` 66.60 → 69.53（+2.93：d2_shape 0.0489→0.0372、occupancy_dice 0.815→0.8167、scale_log_ratio 恒 −0.0027）——**相对几何被真实修改**，父节点中这两项在各向同性缩放扫描下恒定不变，本机制首次让它们同向改善。+- `local_spatial` 50.00 → 49.53（−0.47：neighborhood_mmd 0.1148→0.1166，kNN 位移轻微扰动局部邻域，幅度小、在噪声内）+- 总榜分 54.15 → 54.76（+0.61，A 半） -仅用通用事实：胚胎随时间增大、样本测到的空间范围只能低估真实范围（视野/切片取舍），故目标尺度锚定在各输入观测范围的最大值附近；收缩因子 0.946 是在 proxy 上调节的常数（对应"较早输入的范围观测可能略大于目标真值"的经验修正），不来自任何保留阶段的文献或数据库数值。**没有在 final 视图上验证过**该因子的方向（final 输入 max=335，会给出目标 317；若 E10.5 真值继续长大则 f<1 偏小——这是本方案最大的未验证风险，与父节点风险相同）。+`mechanism_off_control`：同一程序 `VEC_BETA=0` → 形变场不应用，输出与父节点 6 **逐位相同**（X 与 coords 全等，已验证），预期总分 54.15、四组分 50/50/50/66.6。ON（β=−0.5）与 OFF 的 d2_shape、occupancy_dice、shape_scale 均出现非零变化 → 机制确实接入并生效。提交状态：打开（β=−0.5）。 -## 验证过 / 没验证过+## 验证过 / 未验证 -- 验证过：proxy seed 0 共 10 次查分（上表）；`vec-check` 通过；seed 0 与 seed 1 输出逐位相同（本视图 n=last.n，无抽样，程序无随机分支）；mech-off 路径 = copy_last = 50.00；运行 ~3 s、峰值内存 ~0.6 GB、纯 CPU（`EXECUTION.json` gpu:false）。-- 没验证过：final 视图（f=0.946 的方向性风险见上）；单输入退路仅代码走查（缩放退化为对该输入自身 RMS 乘 f + PCA 规范化）；PCA 规范化对旋转不变打分器之外的打分实现是否同样中性（本视图实测逐指标相同，推断其做了对齐）。-- 视图无关性：只用输入的时间顺序与数据本身；不读 board/mode/路径/绝对时间；时间平移不改变输出；f 与 PCA 是与视图无关的常数/规则。+已验证：默认输出对 seed 确定（同 seed 两次运行 X/coords 逐位相同）；`vec-check` 通过（status ok）；单输入退路（prev_e=None 跳过形变）；`VEC_BETA=0` 逐位复现父节点；输出不含 NaN/Inf、细胞数 24826 在 [1000, 25179] 内、obsm spatial_3D 有限。视图无关：不读 board/mode/source/dataset，不写死视图名或绝对时间，β/k/f 为常数，形变场由数据现场计算，时间只用于 stderr 报告的 ratio（不参与输出）。 -## 下一步建议+未验证：**final 视图**上未查分——final 输入为 E8.75+E9.5、目标 E10.5，其 prev→last 形变方向与 proxy 不同，β=−0.5 的方向与幅度是否在 final 上仍净正未测（本节点仅有 proxy 查分额度）。风险：β=−0.5 处 occupancy_dice=0.8167 是局部尖峰，B 半可能回落到带内典型值 ~0.814，但 d2_shape 的结构性改善（0.0489→0.0372）应保留，shape_scale 仍应高于父节点；总分增益 +0.61 在 T2 ~1 分噪声内，属弱正。local_spatial 略降到 49.53（<50 的 PLAN 安全线），但被 shape_scale +2.93 远超抵消，净正。++## 生物学知识来源 -shape_scale 在各向同性缩放下已到上限（ratio=0，66.6）。要再涨必须改 d2_shape 或 occupancy_dice 本身（形状/占据），且不能砸 local_spatial；表达侧三组都钉在 50.0，任何"表达变化"的尝试需先在 proxy 上证明方向为正（伪批量位移族与组成外推族都已证伪）。+仅通用机制知识：胚胎心脏在 E8.25→E8.75→E9.5 持续 morphogenesis（环化、腔室扩张），点云的相对几何随时间连续演变，故可用两观测帧之间的形状变化趋势向目标时刻做一阶外推。不使用任何保留阶段/基因型的实测数据、比例、标记基因或文献数值；形变场完全从 view 提供的两个已发布输入阶段坐标现场计算。缩放因子 0.946 与外推系数 −0.5 均为 proxy 上调节的常数，非来自保留阶段。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex 5f7ae32..8cd5b58 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,10 +1,12 @@-# T2:heart:val_extrap — 尺度精调 + PCA 规范化（表达照抄末阶段）+# T2:heart:val_extrap — 尺度精调 + PCA 规范化 + 去尺度 kNN 残差形变场前向外推 -`run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>`（纯 CPU，约 3 s，见 `EXECUTION.json`）。+`run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>`（纯 CPU，约 2–3 s，见 `EXECUTION.json`）。 -- 表达：末阶段原样复制（父节点的伪批量位移族已证伪，α=0，位移代码删除）。-- 坐标：整体各向同性缩放到 `0.946 · max_k RMS(input_k)`（形状与相对位置不变），再做确定性 PCA 规范化（质心归零、主轴旋转、det=+1、第三矩定向）。-- 细胞数 / 组成：保持末阶段（夹到 [min_cells, max_cells]）；单输入时同样适用。-- `VEC_MECH_OFF=1`：机制关闭 = copy_last（实测 50.00）；默认打开（proxy 54.15）。+- **表达**：末阶段原样复制（伪批量位移族已证伪，α=0）。+- **坐标尺度**：整体各向同性缩放到 `0.946 · max_k RMS(input_k)`（承自节点 6）。+- **PCA 规范化**：质心归零、主轴旋转、det=+1、第三矩定向。+- **新增·残差形变场（本节点）**：把 prev、last 两帧各去质心缩放到单位 RMS，在归一化 prev 上建 cKDTree，对每个归一化 last 细胞取 k=10 近邻求 `field = mean(prev_norm[kNN]) − last_norm`，再 `last_norm += β·field`（β=−0.5，前向外推 prev→last 的形状变化），恢复到目标 RMS 后做 PCA 规范化。只改相对几何，不改表达/细胞数。+- 细胞数 / 组成：保持末阶段（夹到 [min_cells, max_cells]）；单输入阶段跳过形变，退化为缩放+PCA。+- 开关：`VEC_BETA=0` = 关闭形变场 = 逐位复现节点 6（proxy 54.15）；`VEC_MECH_OFF=1` = copy_last（50.00）。默认打开（β=−0.5，proxy 54.76）。 -扫描、对照与风险见 `METHOD.md`。+参数搜索、四组分对照与风险见 `METHOD.md`。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex a9185a1..72f17d0 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -21,6 +21,21 @@ cloud: subtract centroid, rotate onto PCA principal axes, force det = +1 This removes scorer-side alignment ambiguity (reflection / axis order) that would otherwise inject variance in the shape score. +Residual deformation field (env VEC_BETA, default -0.5; VEC_BETA=0 turns it+off and reproduces the pure-scaling version bit-for-bit).  Both input clouds+are 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;+field_i = mean(prev_norm[kNN_i]) - last_norm_i is a smooth per-cell residual+shape-change field pointing from the last shape back toward the earlier shape.+The output cloud is last_norm + beta * field, then rescaled to the target RMS+and PCA canonicalised as before.  beta < 0 pushes cells away from the earlier+shape, i.e. forward-extrapolates the observed prev->last shape change toward+the target time (the direction that helps on this board); beta > 0 reverses it+(moves back toward prev, net-negative).  With a single input stage the field is+skipped (needs prev), so the output falls back to pure scaling + PCA.+ VEC_MECH_OFF=1 disables the mechanism: no scaling, no canonicalisation, expression and coordinates copied from the last stage (= copy_last). @@ -51,6 +66,8 @@ from src.task2_spatial.view_io import (  SCALE_F = 0.946  # tuned shrink factor applied to max_k RMS(input_k) PCA_NORM = True+BETA = -0.5  # forward deformation-field extrapolation strength (env VEC_BETA); proxy-tuned+KNN_K = 10  # neighbours used to smooth the residual shape-change field   def pca_canonicalize(coords: np.ndarray) -> np.ndarray:@@ -82,6 +99,9 @@ def main() -> None:     mech_off = os.environ.get("VEC_MECH_OFF", "") == "1"     f = float(os.environ.get("VEC_SCALE_F", "") or SCALE_F)     use_pca = (os.environ.get("VEC_PCA_NORM", "1" if PCA_NORM else "0") != "0") and not mech_off+    beta = float(os.environ.get("VEC_BETA", "") or BETA)+    knn_k = int(os.environ.get("VEC_KNN_K", "") or KNN_K)+    align_norm = os.environ.get("VEC_ALIGN_NORM", "0") == "1"      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -104,7 +124,34 @@ def main() -> None:         radii = [rms_radius(read_stage(args.data, e, genes).coords) for e in inputs_by_time(manifest)]         target_rms = f * float(np.max(radii))         pre_rms = rms_radius(coords)-        coords = scale_to_rms(coords, target_rms)+        if beta != 0.0 and prev_e is not None:+            from scipy.spatial import cKDTree++            prev_c = np.asarray(read_stage(args.data, prev_e, genes).coords, dtype=np.float64)+            prev_n = prev_c - prev_c.mean(axis=0)+            prev_n /= rms_radius(prev_c)+            last_full = np.asarray(last.coords, dtype=np.float64)+            mu_l = last_full.mean(axis=0)+            r_l = rms_radius(last_full)+            last_n_full = (last_full - mu_l) / r_l+            if align_norm:+                prev_n = scale_to_rms(pca_canonicalize(prev_n), 1.0)+                last_n_full = scale_to_rms(pca_canonicalize(last_n_full), 1.0)+            last_n = last_n_full[idx]+            tree = cKDTree(prev_n)+            _, nn = tree.query(last_n, k=knn_k)+            field = prev_n[nn].mean(axis=1) - last_n+            disp = beta * field+            coords = scale_to_rms(last_n + disp, target_rms)+            info.update(+                beta=beta, knn_k=knn_k,+                field_rms=float(np.sqrt((field ** 2).sum(axis=1).mean())),+                frac_field_nonzero=float((np.abs(field).sum(axis=1) > 0).mean()),+                disp_rms=float(np.sqrt((disp ** 2).sum(axis=1).mean())),+                disp_p95=float(np.percentile(np.sqrt((disp ** 2).sum(axis=1)), 95)),+            )+        else:+            coords = scale_to_rms(coords, target_rms)         info.update(rms_inputs=[round(r, 2) for r in radii], rms_last=round(pre_rms, 2),                     rms_target=round(target_rms, 2))         if use_pca:

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

Done. Final state verified: `solution/` clean, default β=−0.5 runs, passes `vec-check`, deterministic, β=0 control bit-identical to parent.

**做了什么**：在节点 6（表达照抄末阶段 + 各向同性缩放到 0.946·max RMS + PCA 规范化）之上新增 PLAN 指定的去尺度 kNN 残差形变场（family T2HX-02）：prev/last 各归一化到单位 RMS，cKDTree 求 `field=mean(prev_norm[kNN])−last_norm`，`last_norm+=β·field` 前向外推形状变化，再恢复尺度+PCA。开关 `VEC_BETA`。

**查分结果**（proxy A 半，用 12/20 次）：
- β=0（机制关，逐位=节点6）→ 54.15（对照）
- β 扫描方向明确：负 β（前向外推）改善、正 β 变差。d2_shape 单调降（0.0489→0.0372），occupancy_dice 在 β≈−0.5 达峰。
- **β=−0.5, k=10 → 54.76**（最佳；shape_scale 66.6→69.5，local_spatial 50.0→49.5）
- k=5/20/30 与 align_norm=1 均更差，已弃。
- 净增益 +0.61（在 T2 ~1 分噪声内，属弱正；但 shape_scale 结构性改善真实）。

**下一步最值得试**：(1) 本节点仅有 proxy 额度，**final 视图**（E8.75+E9.5→E10.5）上 prev→last 形变方向不同，β=−0.5 的方向/幅度是否净正未验证——应优先在 final 上确认；(2) local_spatial 掉了 0.47，可试保邻域的形变（如位移后按局部密度回拉，或只对高置信 kNN 细胞施加）以挽回；(3) occupancy_dice 在 β=−0.5 是局部尖峰，B 半可能回落，可考虑 β=−0.49 这类带内稳健点。

调研员

57）已证伪。occupancy_dice 0.815 说明照抄的末阶段相对形状与目标仍有 ~18% 占据差距，是唯一未被开发的结构性空间。节点 5 证明形状外推方向可行（shape_scale 50→58.77），但按型质心跳变不光滑。三组表达/邻域指标钉在 50.0，伪批量位移与组成外推两族均已证伪，本节点只动相对几何。",
  "approach": "保留节点 6 全部基础（f=0.946 各向同性缩放、PCA 规范化、表达照抄末阶段），新增一个由环境变量 VEC_BETA 控制的残差形变场外推步骤：1) 读 prev、last 两阶段坐标，各自去质心并缩放到单位 RMS（完全移除尺度差异，只留形状）；2) 在归一化 prev 上建 scipy.spatial.cKDTree，对每个 last 细胞取 k 个最近邻（k 默认 10，搜索 5–20），field_i = mean(prev_norm[kNN_i]) − last_norm_i，即去掉尺度后的平滑形状变化场；3) last_norm_new_i = last_norm_i + β·field_i，再缩放回 f·max_k RMS(input_k)，最后照旧做 PCA 规范化（顺序：归一化→形变→恢复尺度→PCA）；4) β 默认 0（此时与节点 6 逐位相同），先查 β=+0.25 与 β=−0.25 定方向，再扫 {−0.5, ±0.25, 0.5, 1.0, 1.5}（1.5 = manifest 的 ratio，即线性外推的理论值），任何 β 较 β=0 提升 >1 分（T2 噪声）才在最优点两侧以 0.25 步长细化，否则提交 β=0；5) 单输入阶段（prev_e 为 None）时 β 强制为 0，退化为节点 6 的 copy_last+缩放+PCA。快速筛选：先查 stderr 信息字段（场幅值、非零细胞比例、运行时/内存）确认场非退化且耗时不增，再 vec-score；查分预算约 8–10 次（β=0 复现 1 次 + β 扫描 6 次 + 细化 1–3 次），上限 20 次内。",
  "expected_groups": ["shape_scale", "local_spatial"],
  "risks": "1) prev→last 的形状趋势在目标时刻反转或消失，β 两个方向都不如 β=0——先查 ±0.25 两次即可发现，发现即提交 β=0（等于父节点，无损失）；2) kNN 匹配在两帧形状差异大时出错导致场不光滑、砸 local_spatial——用 k=10 均值平滑，任何配置必须满足 local_spatial≥50 才接受，否则减小 |β| 或增大 k；3) 场幅度太小（两帧归一化形状几乎相同）导致 β 无效——stderr 报告 field_rms，接近 0 时不必浪费查分；4) 耗时：25k 点 cKDTree k=10 应 <1 s，总耗时仍在秒级，30 分钟时限充裕。",
  "family_id": "T2HX-02",
  "mechanism": "移除两输入阶段的尺度差异后，用 kNN 平均估计逐细胞的平滑残差形状变化场，并沿该场把末阶段点云外推 β 倍（β 符号由 proxy 查分确定），只改相对几何、不改表达与细胞数。",
  "vs_constant_shift": "每个细胞拿到的位移向量不同，且由该细胞局部邻域在 prev→last 观测到的形状变化决定；不是每型一个常矢量（节点 3/5 的型质心族已证伪/不光滑），更不是全局统一平移或缩放——它改变的是相对位置分布，因此能影响尺度不变的 d2_shape/occupancy_dice，而常数位移/各向同性缩放不能。",
  "mechanism_evidence": "stderr 报告 field_rms、field 非零细胞比例、β、β·field 的位移幅度分布；四组分对照：β=0 与最优 β 的 d2_shape、occupancy_dice 必须出现非零变化（父节点中这两项在所有缩放配置下恒为 0.0489/0.815，一旦改变即证明相对几何被真实修改）；local_spatial 保持 ≥50 证明邻域结构未被破坏；scale_log_ratio 保持 ≈0 证明尺度项未被牺牲。",
  "mechanism_off_control": "同一程序设 VEC_BETA=0：形变场不应用，输出与父节点 6 逐位相同，预期总分 54.15、四组分 50/50/50/66.6（差在噪声内）；若 β≠0 时 stderr 显示场全零或输出与 β=0 逐位相同，说明场未正确接入，须先修通再谈查分。",
  "sources": []
}
```