graph_activity_spread — CONNGRAPH `activity` op

• 데이터 종류: matrix × points × labels → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_activity_spread(X: 'Any', P: 'Any', source: 'Any', thresh: 'float' = 0.1) -> 'dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_activity_spread"))

사용법

활동이 어디까지 퍼졌는지의 시계열 표: 열 step / mean_distance / active_fraction / source_fraction.

X = (T, n) 의 상태열, P = (n, 3) 의 좌표, source = 자극한 노드의 지시자(길이 n 의정수, 0 이 아니면 = 자극. 1 개 이상). mean_distance[t] = Σ|x_i(t)| ‖P_i − c‖ / Σ|x_i(t)|(c = 자극 노드의 무게중심, |x| 로 가중한활동의 평균 거리, 단위는 P 와 같다. 활동이 전부 0 인 스텝은 0). active_fraction[t] = |x_i(t)| ≥ 전체 최대 × thresh 인 노드의 비율. source_fraction[t] = 활동 중 자극 노드에 있는 몫 Σ_source |x| / Σ|x|(전부 0 이면 0).

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)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`activity`)

graph_activation_latency · points_activity_video

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

graph_activity_spread — CONNGRAPH activity op

사용법