graph_motif_count — CONNGRAPH stats op

• Datenarten: conn_graph → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_motif_count(W: 'Any', motif: 'str' = 'ffl') -> 'float' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_motif_count(W: 'Any', motif: 'str' = 'ffl') -> 'float'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_motif_count"))

Verwendung

Anzahl der 3-Knoten-Motive (binär gerichtet, ohne Diagonale): reciprocal / ffl / cycle3.

reciprocal = Anzahl wechselseitig verbundener Paare (Σ A∧Aᵀ)/2, ffl = Σ_ac (A²)_ac A_ac (a→b, b→c, a→c), cycle3 = tr(A³)/3. Jede Instanz wird nur 1 Mal gezählt.

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 measurement als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (stats)

graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components · graph_modularity · graph_rich_club


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

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