states_participation_ratio — CONNGRAPH `dimension` op

• データ種: matrix → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import conngraph; conngraph.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float'、台帳から引くなら opsconngraph.get("states_participation_ratio"))

使い方

状態列 `X (N, n) の**実効次元** = participation ratio PR = (Σλ)² / Σλ²`(λ は共分散の固有値、

Gao et al. 2017)。全列が独立で同じ分散なら n、1 本の方向に乗っていれば 1。

標本数 N に依存する(N が小さいと PR ≤ N に頭打ち)ので、比べるときは N を揃える。定数(分散 0)なら 0。

詳しい使い方ガイド

• conngraph ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

型が繋がる次の op(`measurement` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

states_participation_ratio — CONNGRAPH dimension op

使い方