states_participation_ratio — CONNGRAPH `dimension` op

• Data kinds: matrix → measurement

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("states_participation_ratio"))

उपयोग

state श्रृंखला X (N, n) का प्रभावी dimension = participation ratio PR = (Σλ)² / Σλ² (λ covariance के eigenvalue, Gao et al. 2017)। सभी column स्वतंत्र और समान variance वाले हों तो n, 1 दिशा पर हों तो 1।

यह sample count N पर निर्भर करता है (N छोटा हो तो PR ≤ N पर saturate हो जाता है), इसलिए तुलना करते समय N बराबर रखें। constant (variance 0) हो तो 0।

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 (`measurement` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

*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_participation_ratio — CONNGRAPH dimension op