具有最大谱半径的二部图的刻画（英文）

一个图G的邻接矩阵A(G)是n×n矩阵,如果v_i和v_j相邻,那么它的(i,j)位置为1,否则为0.图G的谱半径是邻接矩阵A(G)的最大特征值.本文确定了在所有的树和所有的二部单圈图、二部双圈图、二部三圈图、二部四圈图、二部五圈图以及二部拟树图中所对应的具有最大谱半径的图.     

应用神经网络判别二部图的方法

本文应用Hopfield神经网络模拟方法对二部图进行判别。提出了邻域矩阵的概念。将任意的连通图输入至神经网络判别系统,输出该图的邻域矩阵,对应于系统能量函数取最小值的输出状态即为二部图邻域矩阵,同时得到该二部图的顶点划分;如能量函数非最小值,则判定该图不是二部图。该判别法的核心是构造一种广义的能量函数——Liapunov函数,使原来难以解决的问题找到新的解决途径。     

计算一类矩阵的积和式的改进算法及其应用

根据三次图的结构特点,在R-NW算法和Hybrid方法的基础进行改进,得到了一种更快的计算其邻接矩阵的积和式的方法,叫做F方法.并以实例验证了F方法的可行性.最后计算了一些二部图的二部邻接矩阵的积和式,进而得到它们的完美匹配的个数.     

科技项目评审专家分组匹配算法

为了解决科技项目评审中申请书与专家的分组匹配问题,提出了一个基于二部图谱划分异构对象分组匹配算法。 该算法用二部图描述申请书与专家之间的对应关系,提出了关联强度计算公式,计算图中每条边的权重值,求出图的关联矩阵,对关联矩阵进行奇异值分解得到奇异特征向量,用k-means分组算法对奇异特征向量进行分组。 利用申请书与专家分组匹配算法能够实现项目评审过程中申请书与专家的自动分组与匹配,并且分组匹配结果有较高的准确性和合理性。      

图的Seidel矩阵的主特征值

讨论了图的Seidel矩阵特征值和邻接矩阵的特征值之间的关系;证明了图的Seidel矩阵的主特征值可从它的邻接矩阵的主特征值和相应的特征向量而得到．     

网格图的零指标的研究

一个图的零指标是指该图的邻接矩阵的零特征值的个数.二部图的可以应用到化学中,用来检验分子的稳定性.在本文中,我们对网格图标进行了研究,找到了此图类中关于零指标的一个递归关系.借助此任何一个网格图(Pm×Pn)的零指标可以在O(log2 n)时间内计算出来.     

网格图的零指标的研究（英文）

一个图的零指标是指该图的邻接矩阵的零特征值的个数.二部图的可以应用到化学中,用来检验分子的稳定性.在本文中,我们对网格图标进行了研究,找到了此图类中关于零指标的一个递归关系.借助此任何一个网格图(P_m×P_n)的零指标可以在O(log_2n)时间内计算出来.     

等能量六角系统的算法设计

针对一类六角系统图设计一种算法,可以根据输入的参数生成所有该类型六角系统图对应的邻接矩阵,利用求谱算法求出每个邻接矩阵对应谱集合,对谱求绝对值,再求和,和值作为该六角系统图的能量,最后对该类型下所有的六角系统图能量进行比较,输出能量相等的异构六角系统图.结果表明,利用该算法,当sum≥25时,可以找出能量相等的异构六角系统图.     

基于谱特征参数的图像稀疏降噪

提出一种基于谱特征参数的图像稀疏降噪算法。其采用稀疏重构理论为图像降噪框架,并将图论中的谱特征参数作为一约束条件,以有效克服传统稀疏重构中稀疏解不稳定的问题。该降噪算法将噪声图像块作为基础元素进行关系图构建,进而得到邻接矩阵。然后,求解该邻接矩阵对应的拉普拉斯矩阵,并对其进行特征分解,得到对应的特征向量,即谱特征参数。最后,将图像块矩阵与一定数目该高频谱特征参数所组成矩阵的乘积作为稀疏模型的正则项形成提出的算法模型。实验结果表明,与基于K-SVD的稀疏表示降噪算法相比,在相同参数的情况下提出的算法在多种类型噪声下对多幅图像的降噪效果都有着显著的提高。     

HAMILTON图的特征矩阵

讨论了Hamilton图G和它的邻接矩阵A之间的关系，得到如下结果定理1：图G是H－图当且仅当A＝B＋Q，这里B≥0且B≠0，Q＝PCP，C是由互换单矩阵中的第1行和第n行所得到的初等阵，P是置换阵，P是P的转置矩阵，定理：图G是H－图当且仅当A的谱半径ρ（A）是A的单根，且存在正特征向量ξ，使得Aξ＝ρ（A）ξ＞η，这里η是适当调整ξ的分量而得到的向量，满足：当ξ的第i个分量调为η的第j个分量时，A的（i,j)元aij=1.     

无向图同构的充要条件以及判定

通过对两个图邻接矩阵的特征值以及特征向量分析,利用对角化过程中的正交特征向量矩阵的特殊性质,得到了一种新的无向图同构的充要条件,并且由此条件得到同构图之间存在的关系,从而使得判定图的同构更加方便,尤其是在需要找出变换矩阵、判定同谱图时非常有效.     

关于图的无符号拉普拉斯矩阵的两个结果(英文)

设G是具有n个顶点和m条边的简单无向图,Q(G)是图G的无符号拉普拉斯矩阵.讨论了Q(G)的谱半径和与谱半径对应的特征向量的分量.     

邻接矩阵的初始化问题研究

图的应用问题的求解前提是图的模型的创建,而图在计算机中的存储方式是各类算法的使用前提。用二维数组表示的邻接矩阵来存储图,是常用的方式。在此基础上,探讨了拓扑排序、最短路径及状态转换问题的图的邻接矩阵的初始化问题。     

非二部图的最小特征值

设G是一个简单图,其特征值定义为它的邻接矩阵的特征值。在给定阶数的非二部图中,本文确定了最小特征值达到极小的图,并在文末提出一个问题及相关的猜想。     

一类乘积图的Pfaffian性

给图G的边任意一个定向,如果该有向图对应的斜邻接矩阵的行列式等于图G的完美匹配数的平方,那么就称这个定向是Pfaffian定向,图G称为Pfaffian图.研究Pfaffian图的意义在于它的完美匹配数能在多项式时间内得到.该文通过证明给出的定向是Pfaffian定向的方法证明了一类偶剖分图与三个顶点的路的乘积图是Pfaffian图.     

模糊相似矩阵的特征值与特征向量

提出了求模糊相似矩阵R的特征值及其所对应的特征向量的可行方法,揭示R的特征值与基于R的系统聚类的水平、基元与对应于R的完备赋权图的最大树的边长之间的等价关系,指出R的特征向量与基于R的系统聚类的类之间的一对一关系。     

探讨利用速度瞬心法鉴别平面机构的虚约束

提出一种根据平面机构的构件和速度瞬心构造的图,利用这种图直观地对所求瞬心的唯一性进行判定,从而鉴别是否有可能出现虚约束;也可先将这种图转换为对应的邻接矩阵X,再利用该矩阵X的自乘幂X2进行判定。     

具有C-圈逆的K-圈图的刻画

如果图G的邻接矩阵A(G)是非奇异的,那么图G是非奇异的.如果A(G)-1与一个非负矩阵特征相似,那么非奇异图有逆G+.设Η是具有唯一完美匹配的连通二部图.文章给出了Η中具有c-圈逆的k-圈图的刻画(c,k≥1).     

关于整数的剩余类图的几个代数性质

利用行列式的性质及正整数的整除性质,文章给出了当正整数n所对应的剩余类图色数为2,3时,其剩余类图的邻接矩阵所对应的特征多项式具有的形式.     

图核函数研究现状与进展

核方法具有坚实的理论基础和广泛的应用,已引起了各领域的关注.基于核的机器学习方法不仅适用于以特征向量表示的模式,也适用于结构化数据的模式.前者对应的是向量核方法,后者对应的是图核方法.图核对结构化数据具有强大而灵活的表示形式,其不仅能描述研究对象或模式的特性,还能反映构成这个物体不同部分之间的结构信息.目前,基于图核的机器学习方法在模式识别、机器学习、机器视觉、数据挖掘等相关研究领域得到了极为广泛的关注与应用,已成为结构数据描述方法和应用领域的一个重要研究方向.论文从使用最为广泛的基于R-convolution的图核谈起,总结了图核研究的意义,着重回顾和讨论图核函数的基本理论、基本分类、国内外研究现状,并进一步指出图核研究的发展方向.