graph_degree_preserving_shuffle — CONNGRAPH `construct` op

• 資料種類:conn_graph → conn_graph

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_preserving_shuffle(W: 'Any', n_swaps: 'int | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.graph_degree_preserving_shuffle(W: 'Any', n_swaps: 'int | None' = None, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsconngraph.get("graph_degree_preserving_shuffle"))

用法

保度洗牌(虛無模型)：保持各節點的入度、出度及權重的多重集合不變，重新連接邊。

有向 double-edge swap(Maslov & Sneppen 2002):把邊 (a→b, w1) 和 (c→d, w2) 換成(a→d, w1) 和 (c→b, w2)。會產生自連接或重複邊的組合會被捨棄。n_swaps 的預設值是 10 × 邊數。保持二值結構的度(權重隨邊移動,因此 strength 可能改變)。對角(自連接)不動,原樣保留。邊少於 2 條時回傳副本。

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_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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `conn_graph` 作為輸入)

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

同類別(`construct`)

graph_from_synapses · graph_binarize

*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_degree_preserving_shuffle — CONNGRAPH construct op

用法