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101.
“除去4种特殊情况,连结两个顶点的3条独立路所成简单图B(m,n,p),是优美的”已被证明。本文提出k-优美图和k-GL矩阵的概念(k为非负整数),证明了这4种特殊情形,一种是优美的,其余是1-优美的。与此类似,设圈C_m=A_1A_2…A_mA_1,路P_n=A_1B_1B_2…B_n,本文还论述了C_m∪P_n的优美性。  相似文献   
102.
讨论了同构图G和H的邻接矩阵AG与AH之间的关系,给出了图的同构变换撅念,并证明了图同构的充要条件。  相似文献   
103.
证明了若图G是2-连通的,则图G的邻接叶边交换森林图是连通的.  相似文献   
104.
为探究高危岗位工人反生产行为影响因素的相互作用,从个体因素、情境因素和管理者因素3个层面建立高危岗位工人反生产行为影响因素的指标体系,利用解释结构模型(ISM)分析各个影响因素的内部逻辑联系和作用机制,并且形成4级递阶的ISM模型。在此基础上,利用层次分析法(AHP)对解释结构模型中各个因素的影响程度进行排序,得出综合权重系数。结果表明:表层直接影响因素全部集中在个体因素,中层间接影响因素涉及到部分的个体因素、情境因素和管理者因素。深层根本影响因素集中在情境因素和管理者因素;组织不公、安全激励水平、报复性动机、领导风格和人际冲突是高危岗位工人反生产行为的主要影响因素。因此,减少组织不公、完善安全奖励惩罚机制、改善领导风格和加强招聘人员的筛选,有助于控制高危岗位工人的反生产行为。  相似文献   
105.
为了讨论给定阶数为n且具有n-4个悬挂点的三圈图补图图类中邻接矩阵的最小特征值,刻画其最小特征值达到极小的唯一图。在只考虑简单无向连通图的基础上,从补图的结构出发研究图的最小特征值,通过运用相关知识点分析论证了当值为λ(G(■(n-4)/2?,?(n-4)/2■)~C)时,给定阶数为n且具有n-4个悬挂点的三圈图补图图类中邻接矩阵的最小特征值达到极小的唯一图。结果表明:结合图邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵,它的最小特征值为图的最小特征值,较好地刻画图的本质性质。研究得出的具有n-4个悬挂点的三圈图补图的最小特征值达到极小的唯一图,为后续进一步研究补图图类中邻接矩阵的最小特征值提供了一定的借鉴价值。  相似文献   
106.
利用图的度序列得出了图的邻接矩阵的谱半径的一个可达上界和一个可达下界,并刻划了图谱半径达到上、下界时图的特征。  相似文献   
107.
由于物联网RFID节点分布的非均匀性,采用分布式地址分配机制容易出现部分节点地址空间富裕、部分节点地址空间不足的情况.为此,提出一种RFID路由节点地址分配方法,其特点是引入节点权值来反映节点分布的非均匀性,节点地址块的大小根据节点权值的不同动态分配.具体实现包括邻接表建立、确定节点间父子关系和节点地址值分配3个阶段.该方法能较好地提高节点地址分配成功率、降低平均通信开销.  相似文献   
108.
把补图与联图这两种二元运算应用于正则有向图,发现无向正则图中的一些定理在有向图中亦成立,使定理的应用范围更加宽广,在此基础上进一步探讨了其成为整谱图的条件,从而得到了构造整谱有向图的新方法,可以用来构造新的整谱有向图.  相似文献   
109.
一种挖掘最大频繁子图的新算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
如何从大量的图中挖掘出令人感兴趣的子图模式已经成为数据挖掘领域研究的热点之一.由于其内在的计算复杂性,挖掘全部频繁子图非常困难,且得到的频繁子图过多,影响着结果的理解和应用.解决方案之一是挖掘最大频繁子图.在经典的Apriori算法的基础上,提出了一种挖掘最大频繁予图的新算法Apriori-MaxGraph.首先给出了一种新的、用于计算图的邻接矩阵规范编码的结点排序策略,大大降低了求图规范编码的复杂度,并可以加速子图规范编码序列匹配的速度.其次,针对最大频繁子图,对候选子图的生成进行了规范.最后,采用双向搜索与剪枝策略,大大减小了搜索空间,提高了算法的效率,实验结果表明,Apriori-MaxGraph算法具有较高的挖掘效率.  相似文献   
110.
油井产出液经多通路油气集输管网输送到集油站,当油井生产动态发生改变时,会影响集输管网内的流量、流向以及压力分布,从而影响油井的产量以及管道使用寿命,所以需要建立能够遍历计算出集输管网内上述参数的方法。实际生产中,多口油井公用集输管网,有枝状、环状或两者组合。环状管网相较于枝状管网,由于其拓扑结构复杂,公用管道内流体流向不确定等因素造成其流量、流向以及压力分布难以计算,所以提出了一种基于图的油田集输管网遍历计算方法,利用邻接表储存管网拓扑结构,广度优先搜索遍历管网迭代计算出流量、流向以及压力分布。运用此方法的计算结果与实际生产情况误差较小,工程应用具有较高的精度,可以成为遍历计算多通路集输管网的有效工具。  相似文献   
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