graph_motif_count — CONNGRAPH `stats` op

• 데이터 종류: conn_graph → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_motif_count(W: 'Any', motif: 'str' = 'ffl') -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_motif_count(W: 'Any', motif: 'str' = 'ffl') -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_motif_count"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

3 点モチーフの個数(二値有向、対角は除く): reciprocal / ffl / cycle3。

reciprocal = 相互結合の対の数 (Σ A∧Aᵀ)/2、ffl = Σ_ac (A²)_ac A_ac

(a→b, b→c, a→c)、cycle3 = tr(A³)/3。各インスタンスを 1 回だけ数える。

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)

• (아직 없음)

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

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같은 카테고리(`stats`)

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

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

graph_motif_count — CONNGRAPH stats op

사용법