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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
证明了二部分Vm k-图是一个超级集有序π(-1)-边魔幻树当且仅当它是一个集有序优美树.给出了用具有超级集有序-边魔幻全标号二部分图来构造大的具有超级集有序-边魔幻全标号的图,得到了优美、超级集有序-边魔幻等标号的对偶标号以及关于超级集有序-边魔幻全标号的几个结果.  相似文献   

2.
基于研究复杂网络的需要,用证明可算法化的方法分划和构造了一类龙图的广义边魔幻标号,证明了一个非一致龙图存在一个集有序优美标号的充要条件是它有一个集有序边魔幻标号,给出了一类龙图的对偶标号。  相似文献   

3.
图G的标号指f是V(G)到整数集合的一个映射,然后边xy∈E(G)由f(x),f(y)导出标号.本文利用一类具有序列平衡标号的树的性质,通过"连结"与"粘接"方式,构造更多顶点的序列树;证明了C2n+1∨Km是序列图.  相似文献   

4.
给出了序集W为半整序集的充要条件是W的非空真前段有形A(x0)及A「x0」。在半整序集上建立了超穷归纳不原理:设W是一个半整序集,P是一个性质,如果下列例题成立,则W的所有元素均具有性质P。(1)若α〈x〈β具有性质,则,α,β具有性质P;(2)一串不具有性质P的点 极限点亦不具有性质P。  相似文献   

5.
研究树T上连续自映射的非游荡点集的性质。  相似文献   

6.
自从上世纪60年代末, Rosa引入图的优美标号概念以来, Kotzig和Rosa, Bange等人又定义了图的魔术标号, k-序列标号以及k-序列加法标号. 在各类标号问题中, 几乎都有关于树的标号猜想. 运用构造的方法讨论了一类树-毛毛虫树, 证明了毛毛虫树具有k-序列标号, 魔术标号和 k-序列加法标号.  相似文献   

7.
设f是闭区间上的连续自映射,那么f为混沌的充要条件是f具有性质C或者f的极限集不等于回归点集.  相似文献   

8.
给出集值测度的一些基本性质和集值测度积分的定义,进而确定集值测度积分的收敛性.  相似文献   

9.
证明了二部分(k,m)-图是一个超级强C-优美树当且仅当它是一个强奇优美树.给出了用具有超级强C-优美标号二部分图来构造大的具有超级强C-优美标号的图,得到了C-优美、强奇优美、超级强—边魔幻等标号的对偶标号以及关于优C-美标号的几个结果.  相似文献   

10.
张敏 《松辽学刊》1994,(4):56-57
本给出了序集扩张成为偏序集的充分必要条件,同时也给出了包含一个序集的最小的偏序集的求法。  相似文献   

11.
关于集值测度的收敛性的一个重要结果   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文主要讨论了集值测度的一些基本性质,讨论了集值测度列在某种收敛意义下的极限仍为集值测度.  相似文献   

12.
借助相容连续偏序集的定义,研究相容连续偏序集上映射与伴随之间的关系,探讨相容定向完备偏序集上连续映射空间的若干性质.此外给出相容连续偏序集在Scott拓扑中的一些性质.  相似文献   

13.
在Banach空间中,(DL)条件蕴含紧集上的集值非扩张映射具有不动点,从而寻找蕴含集值映射不动点性质的几何条件可以转化为寻找蕴含(DL)条件的几何条件.证明弱正交的Banach格X若满足ε0.m(j)<1,则X满足(DL)条件,从而具有集值不动点性质,同时得到满足Inward条件的非自身集值非扩张映射也具有不动点,这...  相似文献   

14.
在L是完全分配格时,利用极大集与极小集所引入的L-直觉模糊集的截集,本文定义了L-直觉模糊凸集的概念,给出其与L-直觉模糊集截集的凸性之间的等价刻画.进一步研究了L-直觉模糊集的二元运算及其相关性质.  相似文献   

15.
集值测度的JL收敛的等价条件   总被引:2,自引:2,他引:0  
给出集值测度的一些基本性质,讨论集值测度的JL收敛的等价条件.  相似文献   

16.
由实数集的开集定义及其性质 ,抽象出实数集上拓扑应满足的条件 ,给出实数拓扑空间定义 ;再以n维欧氏空间上定义的拓扑概念为过渡 ,最后定义一般集合上的拓扑概念  相似文献   

17.
可信度与粗集理论   总被引:2,自引:1,他引:1  
首先在知识发现的应用过程中引入了可信度概念,在可信度的基础上引入了可信度熵并定义了上、下近似集,并详细讨论了近似集的性质及其应用。  相似文献   

18.
本文引入了ψ-连续偏序集的概念在讨论其性质的基础上给出完全分配格的一个刻划定理。  相似文献   

19.
本文重新定义了有序子句的有序因子,证明了在这种有序因子定义下的提升引理,进而在理论上得到了多重取因子的线性序归结方法的完备性。  相似文献   

20.
给出集值测度的一些基本性质,讨论集值测度的收敛性.  相似文献   

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