states_participation_ratio — CONNGRAPH `dimension` op

• Datenarten: matrix → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float'; aus dem Register: opsconngraph.get("states_participation_ratio"))

Verwendung

Effektive Dimension der Zustandsfolge X (N, n) = Participation Ratio PR = (Σλ)² / Σλ² (λ sind die Eigenwerte der Kovarianz, Gao et al. 2017). Sie ist n, wenn alle Spalten unabhängig mit gleicher Varianz sind, und 1, wenn die Zustände auf 1 Richtung liegen.

Es hängt von der Stichprobenzahl N ab (bei kleinem N Sättigung bei PR ≤ N), daher beim Vergleichen N angleichen. 0 bei einer Konstanten (Varianz 0).

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)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

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

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Gleiche Kategorie (`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

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

states_participation_ratio — CONNGRAPH dimension op