graph_degree_preserving_null — GRAPH null op

• 데이터 종류: matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_degree_preserving_null(adj, n_samples=20, swaps_per_edge=5, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import graphinv; graphinv.graph_degree_preserving_null(adj, n_samples=20, swaps_per_edge=5, seed=0), 원장에서 가져오려면 opsgraph.get("graph_degree_preserving_null"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

Compare 3-cycles and reciprocity against a degree-preserving null model.

Each null sample rewires the graph by `swaps_per_edge * |E|` edge swaps that keep

every node's in- and out-degree exactly (Maslov & Sneppen 2002). The sample's

degree sequences are checked against the original before it is used — a null that

drifted would make every ratio a lie, so this fails closed.

Returns a dict with the observed `cycles3 and reciprocal_pairs`, the null

`*_null_mean / *_null_sd, the *_ratio (observed / null mean) and *_z`,

plus `n_samples and swaps`. Ratios are what let graphs of different size be

compared; raw counts cannot.

Raises `ValueError: as :func:graph_degree_summary; n_samples < 2`

(no spread to estimate); `swaps_per_edge < 1`; a graph with fewer than 2 edges

(nothing to swap).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• graphinv_three_phyla — py -3.11 examples/graphinv_three_phyla.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

graph_edge_consensus · graph_core_persistence · tree_morphometry · tree_sholl · tree_run_length

같은 카테고리(null)

—

*Provenance: graphinv.py — GRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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