graph_activity_spread — CONNGRAPH `activity` op

• Datenarten: matrix × points × labels → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]'; aus dem Register: opsconngraph.get("graph_activity_spread"))

Verwendung

Zeitreihentabelle, wie weit sich die Aktivität ausgebreitet hat: Spalten step / mean_distance / active_fraction / source_fraction.

X = (T, n)-Zustandsfolge, P = (n, 3)-Koordinaten, source = Indikator der stimulierten Knoten (Integer der Länge n, ungleich null = stimuliert; mindestens 1). mean_distance[t] = Σ|x_i(t)| ‖P_i − c‖ / Σ|x_i(t)| (c = Schwerpunkt der stimulierten Knoten; mit |x| gewichteter mittlerer Abstand der Aktivität, in derselben Einheit wie P; 0 für Schritte mit Aktivität komplett null). active_fraction[t] = Anteil der Knoten mit |x_i(t)| ≥ globales Maximum × thresh. source_fraction[t] = Anteil der Aktivität an den stimulierten Knoten, Σ_source |x| / Σ|x| (0, wenn alles null).

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_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

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

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Gleiche Kategorie (`activity`)

graph_activation_latency · points_activity_video

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

graph_activity_spread — CONNGRAPH activity op