graph_degree_preserving_shuffle — CONNGRAPH `construct` op

• 데이터 종류: conn_graph → conn_graph

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_preserving_shuffle(W: 'Any', n_swaps: 'int | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_degree_preserving_shuffle(W: 'Any', n_swaps: 'int | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_degree_preserving_shuffle"))

사용법

차수 보존 셔플(귀무 모델): 각 노드의 입차수·출차수와 가중치의 다중집합을 유지한 채 에지를 다시 연결한다.

유향 double-edge swap(Maslov & Sneppen 2002): 변 (a→b, w1) 과 (c→d, w2) 를(a→d, w1) 과 (c→b, w2) 로 바꾼다. 자기 결합이나 중복 변을 만드는 조는 버린다. n_swaps 의 기본값은 10 × 변의 수. 이진 구조의 차수를 보존한다(가중치는 변에 붙어이동하므로 strength 는 바뀔 수 있다). 대각(자기 결합)은 움직이지 않고 그대로 남긴다. 변이 2 개 미만이면 복제를 반환한다.

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_larval_connectome_reservoir — py -3.11 examples/poc_larval_connectome_reservoir.py

• 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(`conn_graph` 를 입력으로 받는 것)

graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components · graph_modularity

같은 카테고리(`construct`)

graph_from_synapses · graph_binarize

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

graph_degree_preserving_shuffle — CONNGRAPH construct op

사용법