論文の概要: Reciprocity Can Erase Direction:tructural Boundaries and Controlled Utility of Magnetic Graph Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.04295v1
• Date: Tue, 03 Nov 2026 04:21:29 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-04 17:27:16.43956
• Title: Reciprocity Can Erase Direction:tructural Boundaries and Controlled Utility of Magnetic Graph Networks
• Title（参考訳）: 相互性による方向推定:構造境界と磁性グラフネットワークの有用性
• Abstract要約: 磁気グラフネットワークは、フェーズを通して方向を符号化するが、学習グラフは予測の前に意図した方向のメカニズムを消去することができる。 厳密なアイデンティティとは、ゼロ位相から振幅重み付き相互性への虚空エネルギーと距離に関するものである。 我々は、同一ノード特徴と対称振幅を持つ対の伝搬例を、反対ラベルで構成し、方向推定表現に証明可能な確率レベル制限を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.704612170375997
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• Abstract: Magnetic graph networks encode direction through phase, but a learned graph can erase the intended directional mechanism before prediction. We characterize this failure for support-based magnetic Laplacians. Exact identities relate imaginary energy and distance from zero phase to amplitude-weighted reciprocity. Top-$k$ selection forces complete collapse when the observed-node count satisfies $m\leq k+1$, and dense support imposes a lower bound on reciprocal-arc fraction. We then construct paired propagation examples with identical node features and symmetric amplitudes but opposite labels, giving a provable chance-level limit for direction-erasing representations. In 72 fixed neural fits, support phase achieved test AUROC 1.0000 on a unilateral ring but 0.5000 on reciprocal ring and complete supports; continuous score phase and a real directed comparator achieved 1.0000 throughout. All models solved the direction-free control. These are oracle-direction mechanism tests, not evidence of learned clinical direction. In the preserved public DeepDRiD development study, continuous phase was active but its robustness difference from zero phase was only $+0.0036$ (descriptive 95\% interval $-0.0014$ to $+0.0095$) on validation patients used for checkpoint selection. The contribution is a structural and experimental framework for distinguishing erased direction from unestablished task utility. It provides a precise circumstance in which magnetic phase preserves useful information, without asserting universal or clinical superiority.
• Abstract（参考訳）: 磁気グラフネットワークは、フェーズを通して方向を符号化するが、学習グラフは予測の前に意図した方向のメカニズムを消去することができる。 我々は、支持型磁気ラプラシアンに対するこの障害を特徴づける。 厳密なアイデンティティとは、ゼロ位相から振幅重み付き相互性への虚空エネルギーと距離に関するものである。 トップ=k$選択力は、観測ノード数が$m\leq k+1$を満たすときに完全に崩壊し、高密度なサポートは相互弧分数に低い境界を課す。 次に、同じノード特徴と対称振幅を持つ対の伝搬例を、反対のラベルで構成し、方向推定表現に証明可能な確率レベル制限を与える。 72個の固定されたニューラルフィットでは、AUROC 1.0000を片側リングで達成したが、相反リングと完全サポートでは0.5000、連続スコアフェーズと実向コンパレータは10000を達成した。 全てのモデルは方向制御を解いた。 これらは、学習された臨床の方向性の証拠ではなく、オラクル指向のメカニズムのテストである。 保存されたDeepDRiD開発研究において, 連続相は有効であったが, チェックポイント選択に用いるバリデーション患者に対する0相からの堅牢性差は, 95\%間隔$-0.0014$から$+0.0095$) のみであった。 この貢献は、未確立のタスクユーティリティと消去方向を区別するための構造的かつ実験的フレームワークである。 磁気フェーズは、普遍的または臨床的優位性を主張することなく、有用な情報を保存する正確な状況を提供する。

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