graph_degree_preserving_shuffle — CONNGRAPH `construct` op

• 資料種類:conn_graph → conn_graph

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_preserving_shuffle(W: 'Any', n_swaps: 'int | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.graph_degree_preserving_shuffle(W: 'Any', n_swaps: 'int | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_degree_preserving_shuffle"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

次数保存シャッフル(帰無モデル): 各ノードの入次数・出次数と重みの多重集合を保って辺を繋ぎ替える。

有向 double-edge swap(Maslov & Sneppen 2002): 辺 (a→b, w1) と (c→d, w2) を

(a→d, w1) と (c→b, w2) に替える。自己結合と重複辺を作る組は捨てる。

`n_swaps` の既定は 10 × 辺数。二値構造の次数を保つ(重みは辺に付いて

移動するので strength は変わりうる)。対角(自己結合)は動かさずそのまま残す。

辺が 2 本未満なら複製を返す。

詳細使用指南

• conngraph 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

• poc_malecns_activity_wave — py -3.11 examples/poc_malecns_activity_wave.py

• poc_microns_brain_wave — py -3.11 examples/poc_microns_brain_wave.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `conn_graph` 作為輸入)

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

同類別(`construct`)

graph_from_synapses · graph_binarize

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

graph_degree_preserving_shuffle — CONNGRAPH construct op

用法