graph_layout_spectral — CONNGRAPH `view` op

• Datenarten: conn_graph → points

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_layout_spectral(W: 'Any', dim: 'int' = 2, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_layout_spectral(W: 'Any', dim: 'int' = 2, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_layout_spectral"))

Verwendung

Spektrales Layout: eine Punktwolke (n, 3), deren Koordinaten die Fiedler-Vektoren (Eigenvektoren 2..dim+1) der Laplace-Matrix mit zusammengefalteten Richtungen sind, jede Achse in [0, 1].

dim ist 2 oder 3 (bei 2 ist z = 0). Jede Zusammenhangskomponente wird zuerst platziert und dann auf einem Gitter angeordnet -- bei einem nicht zusammenhängenden Graphen ist der Null-Eigenraum entartet und der Fiedler-Vektor trennt die Komponenten nicht unbedingt, daher werden die Komponenten explizit getrennt (innerhalb einer Komponente das 0.3-Fache der Box, zwischen Komponenten Abstand 1).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

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)

• (noch keine)

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

graph_edges_as_lines · graph_activity_spread · points_activity_video

Gleiche Kategorie (`view`)

graph_edges_as_lines · graph_adjacency_image

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

graph_layout_spectral — CONNGRAPH view op