states_participation_ratio — CONNGRAPH `dimension` op

• 데이터 종류: matrix → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("states_participation_ratio"))

사용법

상태 열 X (N, n)의 실효 차원 = participation ratio PR = (Σλ)² / Σλ²(λ는 공분산의 고유값, Gao et al. 2017). 모든 열이 독립이고 분산이 같으면 n, 1개의 방향에 놓여 있으면 1.

표본 수 N 에 의존하므로(N 이 작으면 PR ≤ N 에서 포화), 비교할 때는 N 을 맞춘다. 상수(분산 0)이면 0.

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`measurement` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

states_participation_ratio — CONNGRAPH dimension op

사용법