states_participation_ratio — CONNGRAPH `dimension` op

• Datenarten: matrix → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float'; aus dem Register: opsconngraph.get("states_participation_ratio"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

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。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie conngraph

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `measurement` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

states_participation_ratio — CONNGRAPH dimension op