广义圈的同构因子分解

广义圈是一个简单图G＝(V，E)，其中点集V＝V0∪…∪Vn-1,|V0|=…=|Vn-1|，边集E=|uv|u∈Vi,v∈Vi=1,i=0,…，n-1,i 1=mod(n)|，证明了广义圈可以分解为t个同构因子的充要条件是t可以整除该广义圈的边数．     

节点撕裂信号流图法

将电路的节点撕裂法引入信号流图法，两者有机的结合，使信号流图法能分析规模较大的电路与系统，进一步扩大了信号流图进行符合分析的独特功能和应用范围，并提高了分析速度。     

无三角形3-正则图的几个参数的界

图G的一条边称为割边是指删去该边后,使得余下的图的连通分支数增加。图G中的一个两两不相邻的边子集称为图G的一个匹配。图G的一个最大匹配的边数称为图G的匹配数。图G中的一个与G的每个团都有交的顶点子集称为G的一个团横贯集,图G中元素个数最少的团横贯集的顶点数称为G的团横贯数。本文针对n阶连通无三角形的3一正则图G-（V（G）,E（G））,首先给出了其割边数的一个上界（n—l0）／4;其次对它的匹配数得到了一个下界（11n-2）／24;再次对它的线图的团横贯数呈现了一个上界（13｜E（G）｜＋3）／36。同时刻画了达到这些界的极值图。     

双圈图的Laplacian谱展

设G是一个简单连通图,矩阵L(G)=D(G)-A(G)称为图的Laplacian矩阵,其中D(G)是图的度对角线矩阵,A(G)是G的邻接矩阵.连通图G的Laplacian谱展是图的最大特征值与次小特征值之差.边数等于顶点数加1的连通图叫做双圈图.研究了双圈图的Laplacian谱展,并确定了具有最大Laplacian谱展的双圈图.     

基于时空建模的动态图卷积神经网络

为了使图表示学习得到的嵌入向量对节点和边不断变化的动态图具有很好的信息表征能力,提出一种动态图卷积神经网络模型(DyGCN),将动态图上的表示学习建模为时间和空间信息的聚合.该模型将从图卷积神经网络(GCN)的空间卷积提取图上的结构信息与从时间卷积神经网络(TCN)的因果卷积提取时序上的历史信息相结合,同时在空间卷积层...     

关于圈对完全图的多色Ramsey数

证明了关于k个偶圈对完全图的多色Ramsey数的上界.     

高频RCS预估中判别阴影区域的并行算法

利用物理光学方法预估高频雷达散射截面(RCS)时,需要判别目标表面的阴影区域。本文提出了一种基于树型结构的多重阴影判别算法,将判断面元是否被面元遮挡转变为判断面元是否被分组遮挡,极大地降低了计算复杂度。与此同时,引入并行技术,将基于树型结构的多重阴影遮挡算法并行化,进一步节省计算时间。数值算例表明,基于树型结构的多重阴影判别算法与传统的阴影判别方法相比,在保证计算精度一致的前提下,计算效率更加高效。     

停车设施容量限制下的路网容量计算模型

路网是一个复杂的、随机开放的系统,很多因素会影响其容量的大小.根据城市道路网的特点,提出运用线性规划(LP)法,构建在道路通行能力以及停车设施容量双重限制下的路网容量计算模型;并从影子价格的角度,分析了路段、停车设施扩容对路网容量的影响.最后通过简单的算例,证实了方法的可操作性.     

两类2连通(n,n+4)图的色唯一性

2连通的(n,n 4)图是有n个顶点n 4条边的连通图,利用图的色多项式理论研究了两类2连通的(n,n 4)图的色性,由此部分或完全解决了图G5和图G12的色唯一性问题.     

某种双圈图的L（2，1）一标号的岛序列

通过构造洞指数p（G）≥1的一类双圈连通图得到了容许至少两个不同岛序列的连通图．