states_participation_ratio — CONNGRAPH `dimension` op

• 資料種類:matrix → measurement

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float'(要直接呼叫實作,import conngraph; conngraph.states_participation_ratio(X: 'Any') -> 'float';從台帳取用則 opsconngraph.get("states_participation_ratio"))

用法

狀態序列 X (N, n) 的有效維度 = participation ratio PR = (Σλ)² / Σλ²(λ 為共變異數的特徵值，Gao et al. 2017)。若所有欄獨立且變異數相同則為 n，若落在 1 個方向上則為 1。

它依賴於樣本數 N(N 小時飽和於 PR ≤ N),因此比較時要統一 N。常數(變異數 0)時為 0。

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_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `measurement` 作為輸入)

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同類別(`dimension`)

graph_block_shuffle · graph_layer_propagate · states_layer_dimension

*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)。*

states_participation_ratio — CONNGRAPH dimension op

用法