states_layer_dimension — CONNGRAPH `dimension` op

• Data kinds: matrix × labels → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("states_layer_dimension"))

उपयोग

हर layer के प्रभावी dimension की table: column layer / n / participation_ratio / ratio (= PR / n)।

X = graph_layer_propagate का लौटाया (N, n), labels = nodes के layer id। "brain → neck → ventral nerve cord → muscle" में dimension कहाँ गिरता है (movement का quantization), यह 1 formula से पढ़ा जाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• conngraph family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

states_layer_dimension — CONNGRAPH dimension op