图的广义距离特征值

图G的广义距离矩阵定义为D_α(G)=αTr(G)+(1－α)D(G),0≤α≤1,其中D(G)和Tr(G)分别表示图G的距离矩阵和传递度对角矩阵.研究了广义距离相关谱,给出了其谱半径、第二大特征值的界,及自补图的广义距离谱.     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.     

基于网络局部和全局特性的组合中心性度量措施

阐述了复杂网络中节点的中心性(即节点的重要性)对网络鲁棒性的重大影响,评估节点的多种重要性方法各自的优点与局限性.结合逆和指数ISI、度中心性DC以及介数中心性BC提出一种基于两种人工网络和两种真实网络的组合中心性度量方法IDB,利用删除节点前后网络的最大连通子图的变化对节点的重要性进行刻画仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性.仿真结果表明,提出的组合中心性度量方法在节点重要性排序性能优于单一节点重要性排序性能.     

图的一种加权邻接矩阵谱半径和能量的界

图G的一种加权邻接矩阵记为A_db(G)=(a^db_ij)_n×n,若顶点v_i和顶点v_j相邻,则$a_{i j}^{d b}=\frac{d_{i}+d_{j}}{d_{i} d_{j}}$, 反之a^db_ij=0.给出图G的加权谱半径的上下界,并在此基础上给出加权谱半径的Nordhaus-Gaddum-type关系.得到了图G的加权能量的几个上下界,并在此基础上给出加权能量的Nordhaus-Gaddum-type关系.     

切比雪夫多项式与循环图中生成树的个数

生成树的个数是评估图(网络)可靠性的一个重要且被广泛研究的量.利用切比雪夫多项式的性质推出了循环图中计算生成树个数的在线性时间内即可实现的方法,并讨论了渐进特性.     

步数可变循环图中生成树的计数

生成树的个数是评估图(网络)可靠性的一个重要且被广泛研究的量.一般的图还无简单有效的算法计算生成树的个数,利用切比雪夫多项式的性质推出了步数可变循环图中生成树计数的在线性时间内即可实现的算法,并应用于具体的图中.     

两种在Visual C++环境下实现串行通信的方法

介绍了在Windows环境下的串行通信规约及串口操作,并提出两种在Visual C++环境下实现串行通信的方法一种是通过Windows API函数调用实现,另一种是结合Microsoft通信控件实现.分别用两种方法实现通信,并给出在Visual C++6.0环境下的程序框架.     

聚类系数指标对复杂网络鲁棒性的影响分析

分析了采用度分布相同且聚类系数不同的三种类型网络(中性网络、同配网络和异配网络)在遇到随机故障或者蓄意攻击时,网络的初始聚类系数变化对网络鲁棒性的影响.实验分析表明,网络的初始聚类系数越大,网络在受到随机故障或蓄意攻击时网络中最大连通子图的直径和网络中最大连通子图的平均路径长度的起伏也就越大.初始聚类系数的变化在异配网中对网络鲁棒性的作用最明显,中性网次之,对同配网的鲁棒性不明显.     

章鱼图由Laplacian谱确定

如果与图G同谱的图都与G同构,则称图G由它的谱确定.重合星图K1,q的中心点和圈图Cn的一个点得到章鱼图.证明了这一类单圈图由Laplacian谱确定.     

基于拉普拉斯度的k-均匀超图的图熵极值

基于一般图中图熵的定义,定义了超图基于拉普拉斯度的图熵.将简单图的图熵的一些结论推广到k-均匀超图.利用一种移边操作,分别确定了在k-均匀超树、单圈k-均匀超图、双圈k-均匀超图和k-均匀化学超树中基于拉普拉斯度的图熵最大值和最小值,并确定了相应的极值图.