graph_modularity — CONNGRAPH `stats` op

• Datenarten: conn_graph × labels → measurement

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

Verwendung

Gerichtete, gewichtete Modularität Q (Leicht–Newman 2008).

Q = (1/m) Σ_ij (W_ij − k_i^out k_j^in / m) δ(c_i, c_j), m = Σ W. Sind alle Knoten in 1 Gruppe, ist es exakt 0. Die Diagonale (Selbstschleifen) wird verworfen. Die Gewichte müssen nichtnegativ sein.

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)

• (noch keine)

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

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Gleiche Kategorie (`stats`)

graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components · graph_rich_club · graph_motif_count

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

graph_modularity — CONNGRAPH stats op