图的边重构性

提出图的小次、大次和特殊路长S(G)等概念来研究图的边重构性,并得到如下两个重要结论:若图G存在次为δ_p k的顶点至少和k 1个小次顶点相邻,则G是边可重构的(δ_p为某小次,k为非负整数);若S(G)≠0,3, ∞,则G是边可重构的。     

边型带权核子图的边可重构性

定义了图的边型带权核子图，证明了图中同构于边型核子图的数目是可重构的，从而给出了关于边重构的新结果。     

图2×Cn的平衡性和符号边控制数

文章证明了图2×C_n在n=4k时是平衡图,给出了其平衡特征,并确定了图的符号边控制数.     

关于图的同构不动边

图G的一条边e称为G的同构不动边,如果G—e+e’≌G当且仅当e’=e.若e=uv是G的同构不动边,那么对G—e的任意自同构映射π有π({u,v})={u,v}.图的同构不动边反映了二元关系系统中的定性关系,改变这种关系将改变系统的结构.这种关系的存在对系统的重构有重要的意义.本文中猜想:几乎所有的图含同构不动边.为支持这个猜想,列出了所有不含同构不动边的树形图和单圈图.     

K1×mCn的k-边优美指标集

设G=(V,E)是一个p点q边图.对于非负整数k,若存在双射f:E→{k,k+1,…,k+q-1},使得其导出映射f+:V→Zp,f+(u)≡∑(u,v)∈Ef(u,v)modp也是一个双射,则称此图G是k-边优美的.称EGI(G)={k:G是k-边优美的}是G的边优美指标集.在此彻底解决了图K1×mCn(mn≡0mod 2)的边优美指标集.     

图K2n\E（Fm）（n≥4,m≥2）的点可区别边染色

对简单图G(V,E),设f是从E(G)到{1,2,…,k}的映射,k为自然数,如果f满足:1)对任意的uv,uw∈E(G),v≠w,有f(uv)≠f(uw);2)对任意的u,v∈V(G),u≠v,有C(u)≠C(v).则称f为图G的k-点可区别边染色法,而最小的k被称为点可区别边色数(其中C(u)={f(uv)|uv∈E(G)}).研究了图K2n\E(Fm)(n≥4,m≥2)的点可区别边色数.     

边重构问题——连通图的支撑树系列基边向量总表

本文讨论连通图的支撑树系列基边向量总表的有关性质,并用来研究边重构问题,得出一个边3连通图是边可重构的一个充要条件和一族连通图是合法的主子图族的一个充要条件(见§6.5和§6.6)     

P2r+1,2m+1图的一个优美标号

利用函数构造的方法得到所有P2r+1,2m+1图的一个优美标号.     

非连通图（P2∨Kn）(r1,r2,…,rn+2)∪Gr的优美性

对自然数n∈N,设Kn表示n个顶点的完全图,Kn表示Kn的补图,Gr为有r条边的优美图,Pn为n个节点的路,P2∨Kn是P2与Kn的联图.给出了非连通图(P2∨Kn)(r1,r2,…,rn+2)∪Gr的定义,论证了当n≥1时,这类图是优美图.     

图mP2∪mCt（3≤t≤10）的点可区别正常边染色

图G的正常边染色称为是点可区别的,如果对G的任意两个不同的顶点u,v,与u关联的边的颜色构成的集合异于与v关联的边的颜色构成的集合.对图G进行点可区别正常边染色所需要的最少颜色数称为是G的点可区别正常边色数,记为χ′s(G).通过将路和圈填装到完全图,我们给出了mP2∪mCt的点可区别正常边色数的一个刻画,并利用递归染色的方式,得到了χ′s(mP2∪mCt)(3≤t≤10).     

图Tr2k的边优美性

研究了图Tr2k的边优美性,得到三类边优美图: 图T22k,图T32k,图T2n 32.     

非连通图G1∪G2⊙K1的优美标号

研究了图G1∪G2⊙K1的优美性,其中G1是满足一定条件的交错图,G2是任一优美图,G2⊙K1是优美图G2中优美值为1的顶点粘接1条悬挂边所形成的图.构造了1类新优美图,推广了已有文献的结果.     

循环赛图K(i)2n与边矩阵K''''2n的K-边着色

为了让一个2n阶的完全图K2n变成一个可用于循环赛安排的循环赛图K(i)2n,给出了边矩阵和循环赛图的定义,提出了利用边矩阵K'2n的k-边着色求求解完全图K2n的k个完备匹配Mi的算法.介绍了循环赛图K(i)14,K(i)16,…,K(i)32的构造结果及其应用.     

循环赛图K2n^（i）与边矩阵K′2n的K-边着色

为了让一个2n阶的完全图K2n变成一个可用于循环赛安排的循环赛图K(2in),给出了边矩阵和循环赛图的定义,提出了利用边矩阵K′2n的k-边着色求求解完全图K2n的k个完备匹配Mi的算法。介绍了循环赛图K(1i4),K(1i6),…,K(3i2)的构造结果及其应用。     

?1-α?2最小化模型下不同噪声的误差估计

压缩感知主要是考虑从较少的采样数据中以高概率精确地重构原高维稀疏信号.基于■最小化模型,大多数文献研究信号的重构问题,而对于图像重构方面很少研究,尤其对于高斯噪声和?_∞-有界噪声下的图像重构.根据测量矩阵的约束等距性得到这两种噪声下图像重构的误差估计.     

图T2k^r的边优美性

研究了图Tr2k的边优美性,得到三类边优美图：图T22k,图T32k,图T22n＋3.     

非晶CexRu100-x的Ce L2边XANES

利用高速溅射法制备了系列非晶CexRu100-x化合物样品.X射线衍射实验表明,样品均处非晶态.通过X射线吸收精细结构测量获得了Ce L3,L2,L1边X射线近边吸收谱,其中Ce L2边吸收谱呈现两个峰,分别对应2p1/2电子跃迁到空5d态(最终组态4f1)和2p1/2电子跃迁到空5d态(最终组态4f0),跃迁能量随着Ce浓度的增加而趋向低能级.     

关于图Cn1,n2,n3,n4及Cp,q,s的邻接谱

图的谱确定问题是图论中的一个重要问题,它是根据已知的特征值去确定图形,一般说来这是一件很困难的事.图论界的许多学者研究了一些特殊情形,主要涉及图的邻接谱(或图的Laplacian谱)的研究,其研究的一般途径是通过图的邻接矩阵(或Laplacian矩阵)表示,建立图的拓扑结构(特别是图的各种不变量).通过矩阵论,以及组合矩阵论中的经典结论,用于图的拓扑结构的研究.在已有文献的基础上研究了Cn1,n2,n3,n4图和Cp,q,s图的邻接谱问题,得到了不同构的Cn1,n2,n3,n4图及Cp,q,s图没有相同的邻接谱这个结论.     

不动点集为RP1(2m)∪RP2(2m)∪RP(3)的带有对合的光滑流形

设（M^r,T）是一个具有对合了T的r（r〉2m＋4）维光滑闭流形，它的不动点集为F。本文给出了F=RP1（2m）URP2（2m）URP（3）时对合的协边类（其中m为奇数），RP表示实射影空间。     

图S_m∪S_(2t)的两种边幻和标号及其算法

研究了坌m,t∈N*图S m∪S2t的边幻和标号,得到了两种不同的边幻和算法A和B,给出了坌m,t∈N*图S m∪S2tt是具有边幻和常数C1=4+4m+5t和C2=5+2m+7t的边幻和图,其中图S m是具有m+1个顶点的星图,图S2t具有2t+1个顶点的星图,图S m∪S2t表示图S m和图S2t的并图.