graph_rich_club — CONNGRAPH `stats` op

• Datenarten: conn_graph → measurement

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

Verwendung

Rich-Club-Koeffizient φ(k): die gerichtete Dichte des Teilgraphen, den die Knoten mit Gesamtgrad (in+out, binär) > k aufspannen.

φ = Kantenzahl / (r (r − 1)), r = Anzahl der betreffenden Knoten. 0, wenn r < 2 (gibt kein NaN zurück).

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)

• poc_worm_core_persists — py -3.11 examples/poc_worm_core_persists.py

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_modularity · graph_motif_count

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

graph_rich_club — CONNGRAPH stats op