graph_motif_count — CONNGRAPH stats op

• Data kinds: conn_graph → measurement

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_motif_count(W: 'Any', motif: 'str' = 'ffl') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.graph_motif_count(W: 'Any', motif: 'str' = 'ffl') -> 'float', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("graph_motif_count"))

उपयोग

3-node motif की गिनती (binary directed, diagonal को छोड़कर): reciprocal / ffl / cycle3।

reciprocal = परस्पर जुड़े जोड़ों की संख्या (Σ A∧Aᵀ)/2, ffl = Σ_ac (A²)_ac A_ac (a→b, b→c, a→c), cycle3 = tr(A³)/3। हर instance केवल 1 बार गिना जाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• conngraph family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (measurement को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (stats)

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

*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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