graph_core_persistence — GRAPH population op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_core_persistence(adjs, mode='in', weighted=False) (die Implementierung direkt: import graphinv; graphinv.graph_core_persistence(adjs, mode='in', weighted=False); aus dem Register: opsgraph.get("graph_core_persistence"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Which nodes sit in the innermost core of every individual — K wirings on one node order.

adjs is a list of K square matrices or a table {name: matrix} on the same node order (a node absent from an individual is a zero row and column). For each individual the innermost core of graph_kcore (same mode / weighted) is taken; appearances[v] counts the individuals whose innermost core contains v. An individual whose innermost index is 0 (e.g. no edges) has no core and contributes no member. Following Yadav & Singh 2026, a node is persistent if it is in the core of all K, recurrent if in 2 .. K−1, transient if in exactly 1, and never otherwise.

Returns a dict: k (K), n, names, membership (K, n) bool, appearances (n,), persistent / recurrent / transient / never (n,) bool masks, n_persistent .. n_never, kmax (K,) the innermost index per individual, n_inner (K,), mode, weighted.

Identities: sum(n_inner) == sum(appearances); the four classes partition the nodes; K identical inputs make every core node persistent and nothing recurrent or transient; every persistent node is in every individual's innermost core.

Raises ValueError: adjs not a list / table; fewer than 2 individuals; matrices of different sizes; any refusal of graph_kcore.

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 table als Eingabe)

graph_edge_consensus · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length

Gleiche Kategorie (population)

graph_edge_consensus · graph_strength_growth


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

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