graph_activity_spread — CONNGRAPH `activity` op

• 資料種類:matrix × points × labels → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_activity_spread"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

活動がどこまで広がったかの時系列の表: 列 step / mean_distance / active_fraction / source_fraction。

`X = (T, n) の状態列、P = (n, 3) の座標、source` = 刺激したノードの指示子(長さ n の

整数、非零 = 刺激。1 つ以上)。

mean_distance[t] = Σ|x_i(t)| ‖P_i − c‖ / Σ|x_i(t)|(c = 刺激ノードの重心、|x| で重みづけた

活動の平均距離、単位は P と同じ。活動が全零のステップは 0)。

active_fraction[t] = |x_i(t)| ≥ 全体最大 × thresh のノードの割合。

source_fraction[t] = 活動のうち刺激ノードにある分 Σ_source |x| / Σ|x|(全零なら 0)。

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_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 `table` 作為輸入)

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同類別(`activity`)

graph_activation_latency · points_activity_video

*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_activity_spread — CONNGRAPH activity op

用法