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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
研究了离散度与其它参数的关系。利用各个参数的定义及一些例子,对离散度与其它参数进行了比较,得出了离散度是一个能衡量图连通性的较好参数的结论,为用离散度研究图连通性问题奠定了基础。  相似文献   

2.
离散度与网络图的结构   总被引:3,自引:3,他引:0  
利用离散度的定义和性质,给出了离散度与一些简单网络图的结构关系,为用离散度研究网络图的结构奠定了基础。  相似文献   

3.
图的相对断裂度   总被引:15,自引:0,他引:15  
  相似文献   

4.
韧性度与其它参数在连通性方面的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了韧性度与其它参数的关系 .利用各个参数的定义及一些例子 ,对韧性度与其它参数进行了比较 ,得出了韧性度是一个能衡量图连通性的较好的参数  相似文献   

5.
树的离散度   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用离散度的定义,给出了树的离散度的算法,为用离散度研究网络图的稳定性奠定了基础。  相似文献   

6.
图G和线图L(G)的坚韧度、连通度是描述图G的连通量的.这些量与独立数和哈密顿图都有一定的关系,这里给出了一些性质揭示了这些关系.  相似文献   

7.
简单连通图的反比度和几何反比度   总被引:2,自引:1,他引:1  
反比度和几何反比度是Graffiti猜想程序中首先出现的关于图的两个量。本文研究了它们的性质,从面确定其上下界。  相似文献   

8.
限制边割将连通图分离成不合孤立点的不连通图,如果最小限制边割只能分离孤立边,则称图G是超级限制边连通的.证明了如果k>|G|/2 1,那么k正则连通图G是超级限制边连通的,k的下界在一定程度上是不可改进的.  相似文献   

9.
研究在离散度意义下网络图的优化设计理论,从而获得了在离散度值及网络图顶点数已知的条件下,网络图所具有的最大,最小离散度结构及相应的构造方法,还获得了在连通分支烽及网络图顶点数已知的和件下,网络图所具有的最小离散度结构及相应的构造方法。  相似文献   

10.
韧性度与网络图的结构   总被引:4,自引:2,他引:2  
在网络计算或交流中,要求将网络设计得不能轻易被外界进攻所破坏,同时还要求破坏后能轻易重构,网络稳定性能被连通度、坚韧度、核度、整芳所衡量,为了进一步刻画网络的稳定性,Cozzxens等定义了一个新的参数-韧度性,本文给出了韧性度与网络图结构之间的关系。  相似文献   

11.
研究在离散度意义下网络图的优化设计理论,获得了在连通分支数及网络图顶点数已知的条件下,网络图所具有的最大离散度结构及相应的构造方法,以及在连通分支最大顶点数及网络图顶点数已知的条件下,网络图所具有的最大、最小离散度结构及相应的构造方法。  相似文献   

12.
我们推广了Ratcliffe关于有限生成Kleinian群正规化子离散性的一个结果,从而提供了一种判别高维Kleinian群的正规化子离散的方法。  相似文献   

13.
令G为扩充复平面上的一非初等Moebius群,go为任一斜驶型Moebius变换,本文建立了G离散的一个充分条件:如果G中任意g和go生成的群离散,则G离散,这一结果改进了Jφrgensen建立的著名的离散判别准则。  相似文献   

14.
从标准宇宙学模型(ΛCDM)出发,结合多种拟合函数开始讨论其中的简并与分离性质.我们使用了已观测到的哈勃参数(OHD)和Ia型超新星(SNeIa)的数据来验证这个性质.为了解释拟合过程中的离散性,我们定义了一个因子G来测试每一个数据点对拟合结果的影响,并且分析因子G的优点之处.事实上,因子G不依赖于任何一个特定模型,即是说它可以被推广到任何一种模型.研究结果表明:绝对值较高的G在拟合过程中有更好的区分能力,也就是能把参数限制在更小的置信区间内.因此,我们认为因子G是可以设定在使用观测数据拟合模型中的标准新方法,这有助于我们更深入的理解概率和宇宙学.  相似文献   

15.
讨论了含非线性磁介质材料恒定磁场积分差分离散引起的误差问题,并给出了减少误差的方法,在积分差分离散分析与计算中具有实用意义。  相似文献   

16.
讨论了含非线性磁介质材料恒定磁场积分差分离散引起的误差问题,并给出了减少误差的方法,在积分差分离散分析与计算中具有实用意义.  相似文献   

17.
令G为扩充复平面上的一非初等Mobius群,g0为任一斜驶型Mobius变换,本文建立了G离散的一个充分条件:如果G中任意元g和g0生成的群离散,则G离散.这一结果改进了由Jφrgesen建立的著名的离散判别准则.  相似文献   

18.
提出了一种基于论域离散度的适应度函数,在前向贪心搜索策略下,以该适应度函数评估条件属性的重要性,进而求取邻域粗糙集的约简。该算法与3个比较流行的属性约简算法进行对比实验,在12组UCI数据集上进行验证。实验结果表明,与另外3种算法相比,在不降低分类效果的情况下,本文算法在时间消耗和稳定性上具有较为明显的优势。  相似文献   

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