states_layer_dimension — CONNGRAPH `dimension` op

• Datenarten: matrix × labels → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import conngraph; conngraph.states_layer_dimension(X: 'Any', labels: 'Any') -> 'dict[str, np.ndarray]'; aus dem Register: opsconngraph.get("states_layer_dimension"))

Verwendung

Tabelle der effektiven Dimension je Schicht: Spalten layer / n / participation_ratio / ratio (= PR / n).

X = das von graph_layer_propagate zurückgegebene (N, n), labels = Schicht-ids der Knoten. Liest mit 1 Formel ab, wo entlang "Gehirn → Hals → ventrales Nervenmark → Muskel" die Dimension abfällt (die Quantisierung der Bewegung).

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

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

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Gleiche Kategorie (`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_participation_ratio

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

states_layer_dimension — CONNGRAPH dimension op