graph_core_persistence — GRAPH `population` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_core_persistence(adjs, mode='in', weighted=False) (die Implementierung direkt: import graphinv; graphinv.graph_core_persistence(adjs, mode='in', weighted=False); aus dem Register: opsgraph.get("graph_core_persistence"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Which nodes sit in the innermost core of every individual — K wirings on one node order.

`adjs is a list of K square matrices or a table {name: matrix}` on the same

node order (a node absent from an individual is a zero row and column). For each

individual the innermost core of :func:graph_kcore (same `mode / weighted`) is

taken; `appearances[v]` counts the individuals whose innermost core contains v.

Following Yadav & Singh 2026, a node is persistent if it is in the core of all K,

recurrent if in 2 .. K−1, transient if in exactly 1, and never otherwise.

Returns a dict: `k (K), n, names, membership` (K, n) bool,

`appearances (n,), persistent / recurrent / transient / never` (n,)

bool masks, `n_persistent .. n_never, kmax` (K,) the innermost index per

individual, `n_inner (K,), mode, weighted`.

Identities: `sum(n_inner) == sum(appearances)`; the four classes partition the

nodes; K identical inputs make every core node persistent and nothing recurrent or

transient; every persistent node is in every individual's innermost core.

Raises `ValueError: adjs` not a list / table; fewer than 2 individuals;

matrices of different sizes; any refusal of :func:graph_kcore.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_worm_core_persists — py -3.11 examples/poc_worm_core_persists.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

graph_edge_consensus · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length

Gleiche Kategorie (`population`)

graph_edge_consensus · graph_strength_growth

*Provenance: graphinv.py — GRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

graph_core_persistence — GRAPH population op