树和K2,n的膨胀图的关联着色

设图G的点集V（G）=（v1,v2…，vn），Vi是点集（i=1，2，…，n），G的膨胀图FG的点集V（FG）=V1∪V2…∪Vn，且对x∈Vi，y∈Vj有xy∈E（FG），当且仅当i=j或vivj∈E（G）．若对所有的i，满足｜Vi｜=t，则称其为G的一致膨胀图．证明了树的膨胀图的关联色数是最大度加1，K2,n的一致膨胀图的关联色数为最大度加2．     

哈密尔顿性和部分平方图的独立集

设G是一个图,G的部分平方图G^＊满足V（G^＊）=V（G）,E（G^＊）=E（G）∪{uv：uv∈E（G）,且J（u,v）≠φ},这里J（u,v）={w∈N（u）∩N（v）,N（w）（∈）N[u]∪N[v]}.本文利用插点方法,给出了关于k,或（k＋1）-连通（k≥2）图G是哈密尔顿的,1-哈密尔顿的或哈密尔顿连通的统一证明.其充分条件是在图G中关于^k∑i=1｜N（Yi）｜＋b｜N（y0）｜与n（Y）的不等式,这里Y是图G的部分平方图G^＊的任一独立集,对于i∈{1,2,…,k},Yi={yi,yi-1,…,yi-（b-1）}（∈ ）Y（yj的下标将取模k）;b是一个整数,且0＜b＜k＋1;n（Y）=｜{v∈V（G）,dist（v,Y）≤2}｜.     

Cartesian积图的分解

若图G的边集能划分成两两不相交的若干个子集，使得每个子集都导出相同的子图H，则称G存在H分解。两个图G=（Vi,Ei）（i=1，2）的Cartesian积，记作G1□G2，其顶点集V=V1×V2，边集E={（（u1，u2），（v1，v2））｜u1=v1∈V1,u2v2∈E2或u2=v2∈V2，u1v1∈E1}。本文给出了路和圈的Cartesian积图存在只分解的充要条件。     

全着色边临界图的一个注记

研究了全着色边临界图的结构，证明了对于△≥5的全着色边临界图G（V，E），若u∈V（G），d（u）=3，uvi∈E（G）（i=1，2，3），则△-1≤d（vi）≤△．     

图的均匀染色问题的神经网络模型

对图G（V,E）,若一正常k-染色f使得││f[i]-│f[j]││≤1（i,j=1,2,…,k),其中f[i]={v│v∈V（G）且f(v)=i},f(v)表示顶点v的色,则称f为G（V,E）的k－均匀染色。图的均匀染色问题就是要确定使图G（V,E）具有k-均匀染色的最小的k。建立了图的均匀染色问题的神经网络模型算法。     

关于冠图的关联着色

设 G =( V,E)是一个图 ,称 I( G) ={ ( v,e) |v∈ V,e∈ E,v与 e相关联 }是 G的关联集 .I( G)的两元素 ( v,e)和 ( w,f )是相邻的当且仅当下列三条之一成立 :( 1) v=w;( 2 ) e=f ;( 3) vw =e或 f .图 G的关联着色是从 E( G)到一颜色集 C的映射 ,使得 E( G)中任何两相邻元素有不同的像 ,其中 C中所含元素的最小个数称为 G的关联色数 ,记为 inc( G) .这一概念是 Brualdi等在 1993年提出的 ,并提出了如下猜想 :每个图都能用Δ ( G) +2种颜色进行关联着色 .本文证明了对于树图、轮图、扇图、圈和完全二部图的冠图猜想成立 .     

变换图G++-的独立数

本文所研究的图G的变换图G＋＋-是以V（G）∪E（G）作为顶点集的图,它的两个顶点u与v被一条边连接当且仅当下列情形之一成立：（i）如果u,v∈V（G）,那么它们在G中邻接;（ii）如果u,v∈E（G）那么它们在G中邻接;（iii）如果u与v一个属于V（G）而另一个属于E（G）,那么它们在G中不关联.同时给出了变换图G＋＋-的独立数的公式。     

圈的膨胀图的关联色数

图G膨胀图是指将G的每一个点都用一个完全图替换,且取代两个不同顶点u和v的完全图上的两点相邻当且仅当u和v是相邻的;若取代每个顶点的完全图都是同阶的,则称此膨胀图为一致的.证明了圈的一致膨胀图的关联色数不超过Δ(G) 2.     

若干图的Mycielski图的点可区别均匀边色数

简单图G的正常边染色f,若对于任意u,v∈V（G）,有C（u）≠C（v）,称,是图G的点可区别边染色,其中C（u）={f（uv）│uv∈E（G）}。若满足││Ei│—│Ej││≤1（i,j=1,2,…,k）,其中任意e∈Ei,f（e）=i（i=1,2,…,k）,称f是图G的点可区别均匀边染色。讨论了若干图的Mycielski图的点可区别均匀边染色。     

关于图的减控制数

图G=（V，E），一个函数f：V（G）→{-1，0，1}称为G的减控制函数当且仅当对任意v∈V有∑u∈N[V]f （u）≥1．令f（V）=∑v∈Vf（v）为f的权．图G的减控制数γ^-（G）=min{f（V）│f是一个减控制函数}．建立了几类特殊图的减控制数的值，并对一般图讨论了γ^-（G）的界．     

几种图类的邻点可区别关联着色

近年来,关于图着色问题的研究得到了许多有价值的结果,同时拓展出若干新的着色.图的邻点可区别关联着色是在图的关联着色概念的基础上提出的一种新的着色概念.本文研究了路、星、扇、轮、完全图的邻点可区别关联着色并确定了它们的邻点可区别关联色数.     

两类笛卡尔积图的关联色数

Ｒｉｃｈａｒｄ Ａ． Ｂｒｕａｌｄｉ 和 Ｊ． Ｑｕｉｎｎ Ｍａｓｓｅｙ 在［１］ 中引入了图的关联色数,并且提出了关联色数猜想,即：每一个图 Ｇ 都可以用Δ（ Ｇ） ＋ ２ 种色正常关联着色。本文的主要结果如下：我们不仅证明了路与路、路与圈的笛卡尔积图满足关联色数猜想,进而确定了它们的关联色数。     

若干广义Petersen图的关联色数

证明了当n≡0(mod 4)时,对于k为奇数, k=2和k=4的广义Petersen图P(n,k)的关联色数。     

高度平面图的关联着色

Ｒｉｃｈａｒｄ定义了图的关联着色，并且提出了一个猜想：每一个图都能用△＋２种颜色下沉关联着色。     

关于冠图的关联着色

证明“每个GL科能用Δ＋2各颜色进行关联着色的ICC猜想对一些图图是成立的。     

关于几类图的邻点可区别关联色数

邻点可区别关联着色的定义是在关联着色的基础上提出的,是使得相邻顶点的颜色集不同的关联着色。主要研究了几类特殊图的邻点可区别关联色数,包括风车图、齿轮图及在此基础上扩充的图Dm、n,拓展了图着色的领域,便于更好地研究图的结构。     

关于若干倍图的关联邻点可区别全染色

对简单图G(V,E),f是从V(G)∪E(G)到{1,2,…,k}的映射,k是自然数,若f满足:(1)uv∈E(G),u≠v,f(u)≠f(v);(2)uv,uw∈E(G),v≠w,f(uv)≠f(uw);(3)uv∈E(G),C(u)≠C(v);其中C(u)={f(u)}∪{f(uv)uv∈E(G)}.则称f是G的一个关联邻点可区别全染色,所需的最少颜色数称为图G的关联邻点可区别全色数.给出了路、圈、星、扇、轮倍图的关联邻点可区别全色数.     

图的最大平均度与关联色数

图G的关联着色是从关联集I(G)到颜色集C的一个映射使得任意两个相邻的关联不着同色。从图的结构性质出发,对图的关联着色进行了讨论,利用归纳法和换色技巧证明了mad(G)<3,Δ(G)=4的图G存在一个(6,2)-关联着色。