第一章 图的基本概念(5)——极图理论简介

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图论讲义1图路树

图论讲义1图路树
这便证明了 G 是一个二部图。 证毕。
7. 连通性 图中两点的连通:如果在图 G 中 u,v 两点有路相通,则称顶点 u,v 在图 G 中连通。 连通图(connected graph):图 G 中任二顶点都连通。 图的连通分支(connected branch, component):若图 G 的顶点集 V(G)可划分为若干非空子集
这便定义出一个图。
2. 图的图示
通常,图的顶点可用平面上的一个点来表示,边可用平面上的线段来表示(直的或曲的)。 这样画出的平面图形称为图的图示。
例如,例 1.1.1 中图的一个图示为
v1
v2
e1
e6 e5
e2
e4
v5
e7
v3
e3 v4
注:(1)由于表示顶点的平面点的位置的任意性,同一个图可以画出形状迥异的很多图示。
3
(8) 完全图(complete graph)
(9) 图的顶点数(图的阶)ν 、边数 ε
(10) 顶点 v 的度(degree):d(v) = 顶点 v 所关联的边的数目(环边计两次)。
(11) 图 G 的最大度: ∆(G) = max{dG (v) | v ∈V (G)}
图 G 的最小度:δ (G) = min{dG (v) | v ∈V (G)}
证明:按每个顶点的度来计数边,每条边恰数了两次。 推论 1.1.1 任何图中,奇度顶点的个数总是偶数(包括 0)。 4. 子图
子图(subgraph):如果V (H ) ⊆ V (G) 且 E(H ) ⊆ E(G) ,则称图 H 是 G 的子图,记为 H ⊆G。
生成子图(spanning subgraph): 若 H 是 G 的子图且V (H ) = V (G) ,则称 H 是 G 的生成子图。

《地图学原理》复习资料

《地图学原理》复习资料

地图学原理复习资料第一章引论1、地图的定义:地图是按照一定的数学法则,将地球(或星体)表面上的空间信息,经概括综合,以可视化、数字或触摸的符号形式,缩小表达在一定载体上的图形模型,用以传输、模拟和认识客观世界的时空信息。

2、地图的基本特征:(1)严密的数学法则;(2)特定的符号系统;(3)科学的地图概括;(4)独特的传输信息的通道。

地图投影方法、比例尺和控制方向构成了地图的数学法则,它是地图制图的基础。

3、地图的构成要素:(1)数学要素(地图投影、坐标网、比例尺、控制点等);(2)地理要素①普通地图包括(水系、地貌、土质植被、居民地、交通线境界线等自然和社会经济内容)②专题地图包括(专题要素和底图要素);(3)图边要素(图名、图号、图例、接图表、图廓、分度带、比例尺、附图、坡度角、成图时间及单位、有关资料说明等)。

4、地图的功能:(1)获取认知信息功能;(2)模拟客观世界的功能;(3)传输信息功能;(4)载负信息功能;(6)感受信息功能。

5、现代地图学定义:以地学信息传输与地学可视化为手段,以区域综合制图与地图概括为核心,以地图的科学认知和分析应用为目的,研究地图的理论实质、制图技术与使用方法的综合性学科。

第二章地图的数学基础1、地球形状的三级逼近:(1)地球形状的一级逼近——大地水准面:人们设想当海洋静止时,平均海水面穿过大陆和岛屿,形成一个闭合的曲面,该面上的各点与重力方向(铅垂线)成正交,这就是大地水准面。

大地水准面所包围的球体,叫大地球体。

意义: (1. 地球形体的一级逼近:对地球形状的很好近似,其面上高出与面下缺少的相当。

(2. 起伏波动在制图学中可忽略:对大地测量和地球物理学有研究价值,但在制图业务中,均把地球当作正球体。

(3. 重力等位面:可使用仪器测得海拔高程(某点到大地水准面的高度)。

(2)地球形状的二级逼近——地球椭球体:假想一个扁率极小的椭圆,绕大地球体短轴旋转所形成的规则椭球体称之为地球椭球体意义:地球椭球体表面是一个规则的数学表面,可以用数学公式表达,所以在测量和制图中就用它替代地球的自然表面,用于测量计算的基准面。

数据结构-图

数据结构-图
回退到C,C 的4 个邻接顶点中还有D 和G 没有访问,选择一个顶点,例如以D 作为新的
出发点,访问D,标注数字序号④;
(a)无向图 G9
(b)深度优先遍历
图的遍历
3.1图的深度优先遍历
接着到G,访问G, 标注数字序号⑤;G 相邻顶点都访问过了,顺着虚线箭头方向
回退到 D,D 相邻顶点都访问过了,顺着虚线箭头方向回退到C,C 相邻顶点也都访问过
图的基本概念
1.2图的操作定义
02
PART
图的存储结构
2.1邻接矩阵
首先介绍的是数组表示法,即用两个数组分别存储顶点的信息和顶点之间的关系。
用来存放图中 n 个顶点的数组称为顶点数组。我们可将图中顶点按任意顺序保存到顶点数组中,
这样按存放次序每个顶点就对应一个位置序号(简称位序),依次为0~n-1;接着用一个 n×n 的二维
称为有向图。例如,当V={v1,v2,v3,v4,v5},VR={<v1,v2>,
<v1,v4>,<v2,v4>,<v3,v1>,<v3,v5>,<v4,v3>,<v5,v4>},则顶点集合
V、关系集合VR 构成有向图G1=(V,VR),如图(a)所示。
图的基本概念
1.1图的定义与基本术语
无向图(Undirected Graph)。如果顶点间的关系是无
序号作为表结点的值,所以一条弧对应一个表结点。右图为有向图 G1
和无向图 G2的邻接表表示法存储示意图。
图的存储结构
2.2邻接表
对于有向网和无向网,由于表结点表示边或弧,因此需要对表结点扩充一个属性域,表
结点至少包含顶点序号、权值和下一表结点指针 3 个属性,由此构成网的邻接表。

1图的基本概念

1图的基本概念

(或若边<vi,vj>∈E,当且仅当 边<f(vi),f(vj)>∈E’),则称G与
G’同构,记作G≌G’. (同构a图 要保持b 边的“1 关联”4关系)
例如:右边所示的两个图: c
d
3
2
G=<V,E> G’=<V’,E’>
构造映射f:VaV1’ b 2 c 3 d 4
a 1 b 2 c 3 d 4
degi(a)=2 degi(b)=2 degi(c)=1 degi(d)=1
dego(a)=2 dego(b)=3 dego(c)=1 dego(d)=0
定理8-1.3 G=<V,E>是有向图, 则G的所有结点的出度之和
等于入度之和.
证明: 因为图中每条边对应一个出度和一个入度. 所以所
有结点的出度之和与所有结点的入度之和都等于有向边
如果可能,请试画出它的图. 哪些可能不是简单图?
a) (1,2,3,4,5)
b) (2,2,2,2,2)
c) (1,2,3,2,4)
2.已知无向简单图G中,有10条边,4个3度结点,其余结点的
度均小于或等于2,问G中至少有多少个结点?为什么?
1. a) (1,2,3,4,5) b) (2,2,2,2,2) c) (1,2,3,2,4)
足够的。例如“目”的图形就是满足条件的例子。
七. 有向图结点的出度和入度:(in degree out degree)
G=<V,E>是有向图,v∈V v的出度: 从结点v射出的边数.
记作deg+(v) 或 dego(v)
a
b
c d
v的入度: 射入结点v的边数. 记作deg-(v) 或 degi(v)

电子科大 张晓军老师 图论

电子科大 张晓军老师 图论
思考? 如何从 An中寻找任意两点间的距 离?
思考? 上述结论对无环图成立吗?
邻接矩阵的进一步推广-有向图
v1 e1 e2 e5 e3
e6 v3
v2
e4
v4
⎡0 1 0 0⎤
A
=
⎢⎢1 ⎢1
0 0
1 1
1⎥⎥ 0⎥
⎢⎣0 0 0 0⎥⎦
每一列之和 为该顶点的
入度
每一行 之和为 该顶点 的出度
推广的邻接矩阵(复合图)续。。。
1
v
2
G1
G2
u1
3 v1
u2 u3
v2
v3
G1×G2
G2[G1]=?
1u
G2[G1] ≅ G1[G2] ???
1v
2u 3u
2v
3v
n 方体 Qn
1
01
0
00
Q1
Q2
011 11
010
001
10
000
Q3
111 110
011 010
§1.3 路与图的连通性
途径 迹
1
4
58

67
连通图
2
3
连通分支 ω(G)
G
G’
关系,而且要求这种对应关系保持结点间的邻
接关系.对有向图同构还要求保持边的方向.
b
a
e v1
d c
v4 v5 v3 v2
(1)
(2)
(3)
(4)
a
e
c
v1
v2
v6
f
b
d
v3
v5
v4
(5)
(6)
(7)

图论及图的基本介绍

图论及图的基本介绍

第四篇图论
什么是图论
定义
✓图论(Graph Theory)是数学的一个分支。

它以图为研究对象。

✓图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系;用点表示事物,用连接两点的线表示相应两个事物间的关系。

✓从一般意义而言,它描述了客观世界中的拓扑结构。

什么是图论
人们常称1736年是图论历史元年,因为在这一年瑞士数学家欧拉(Euler)发表了图论的首篇论文——《哥尼斯堡七桥问题无解》,所以人们普遍认为欧拉是图论的创始人。

1936年,匈牙利数学家寇尼格(Konig)出版了图论的第一部专著《有限图与无限图理论》,这是图论发展史上的重要的里程碑,它标志着图论将进入突飞猛进发展的新阶段。

哥尼斯堡七桥问题
18 世纪在哥尼斯堡城( 今俄罗斯加里宁格勒) 的普莱格尔河上有7 座桥,将河中的两个岛和河岸连结,如图所示。

城中的居民经常沿河过桥散步,于是提出了一个问题:能否一次走遍7 座桥,而每座桥只许通过一次,最后仍回到起始地点。

这就是著名的哥尼斯堡七桥问题。

图论的应用
计算机科学、物理学、化学、运筹学、信息论、控制论、网络通讯、社会科学以及经济管理、军事、国防、工农业生产等方面都得到广泛的应用。

1936年,匈牙利数学家寇尼格(Konig)出版了图论的第一部专著《有限图与无限图理论》,这是图论发展史上的重要的里程碑,它标志着图论将进入突飞猛进发展的新阶段。

图论的知识体系概图
第十章图的基本概念
本章各节间的关系概图
图的基本概念在计算机科学技术相关领域的应用。

(图论)图的基本概念(课堂PPT)

(图论)图的基本概念(课堂PPT)
15
图的度数的相关概念
在无向图G中, 最大度 △(G)=max{d(v)|v∈V(G)} 最小度 δ(G)=min{d(v)|v∈V(G)}
称度数为1的顶点为悬挂顶点,与它关联的边称为悬挂边。 度为偶数(奇数)的顶点称为偶度(奇度)顶点。
在有向图D中, 最大出度 △+(D)=max{d+(v)|v∈V(D)} 最小出度 δ+(D)=min{d+(v)|v∈V(D)} 最大入度 △-(D)=max{d-(v)|v∈V(D)} 最小入度 δ-(D)=min{d-(v)|v∈V(D)}
元素可以重复出现的集合称为多重集合或者多重集,某元 素重复出现的次数称为该元素的重复度。 例如 在多重集合{a,a,b,b,b,c,d}中, a,b,c,d的重复度分别为2,3,1,1。
4
笛卡尔积
设A,B为任意的两个集合,称{<a,b>|a∈A∧b∈B}为A与B 的笛卡尔积,记作AXB。 笛卡尔积中的是有序对<a,b>。只有a,b相等的时候才有 (a,b)=(b,a). 也只有A=B时才有AXB=BXA。
16
图的度数举例
d(v1)=4(注意,环提供2度), △=4,δ=1, v4是悬挂顶点,e7是悬挂边。
d+(a)=4,d-(a)=1 (环e1提供出度1,提供入度1),
d(a)=4+1=5。△=5,δ=3,
△+=4 (在a点达到)
δ+=0(在b点达到)
△-=3(在b点达到)
δ-=1(在a和c点达到)
例如:在图1.1中, (a)中e5与e6是平行边, (b)中e2与e3是平行边,但e6与e7不是平行边。 (a)和(b)两个图都不是简单图。

图论知识点总结笔记

图论知识点总结笔记

图论知识点总结笔记一、图的基本概念1. 图的定义图是由节点(顶点)和连接节点的边构成的一种数据结构。

图可以用来表示各种关系和网络,在计算机科学、通信网络、社交网络等领域有着广泛的应用。

在图论中,通常将图记为G=(V, E),其中V表示图中所有的节点的集合,E表示图中所有的边的集合。

2. 节点和边节点是图中的基本单位,通常用来表示实体或者对象。

边是节点之间的连接关系,用来表示节点之间的关联性。

根据边的方向,可以将图分为有向图和无向图,有向图的边是有方向的,而无向图的边是没有方向的。

3. 度度是图中节点的一个重要度量指标,表示与该节点相连的边的数量。

对于有向图来说,可以分为入度和出度,入度表示指向该节点的边的数量,出度表示由该节点指向其他节点的边的数量。

4. 路径路径是图中连接节点的顺序序列,根据路径的性质,可以将路径分为简单路径、环路等。

在图论中,一些问题的解决可以归结为寻找合适的路径,如最短路径问题、汉密尔顿路径问题等。

5. 连通性图的连通性是描述图中节点之间是否存在路径连接的一个重要特征。

若图中每一对节点都存在路径连接,则称图是连通的,否则称图是非连通的。

基于图的连通性,可以将图分为连通图和非连通图。

6. 子图子图是由图中一部分节点和边组成的图,通常用来描述图的某个特定属性。

子图可以是原图的结构副本,也可以是原图的子集。

二、图的表示1. 邻接矩阵邻接矩阵是一种常见的图表示方法,通过矩阵来表示节点之间的连接关系。

对于无向图来说,邻接矩阵是对称的,而对于有向图来说,邻接矩阵则不一定对称。

2. 邻接表邻接表是另一种常用的图表示方法,它通过数组和链表的组合来表示图的节点和边。

对于每一个节点,都维护一个邻接点的链表,通过链表来表示节点之间的连接关系。

3. 关联矩阵关联矩阵是另一种图的表示方法,通过矩阵来表示节点和边的关联关系。

关联矩阵可以用来表示有向图和无向图,是一种比较灵活的表示方法。

三、常见的图算法1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常见的图遍历算法,通过递归或者栈的方式来遍历图中所有的节点。

电子科技大学图论及其应用 第1章

电子科技大学图论及其应用 第1章

例 判断下面两图是否同构。
u1
v1
解 两图不同构。 若两图同构,则两图中唯一的与环关联的两个点u1与v1一定 相对应,而u1的两个邻接点与v1的两个邻接点状况不同,u1 邻接有4度点,而v1没有。 所以,两图不同构。
例 指出4个顶点的非同构的所有简单图。
分析:四个顶点的简单图最少边数为0,最多边数为6,所以 可按边数进行枚举。 解 (a) (b) (c)
四、顶点的度、度序列
设v为G 的顶点,G 中以v为端点的边的条数(环计算两次)称 为点v的度数,简称为点v的度,记为dG (v),简记为d(v)。 相关术语和记号
G : 图G 的顶点的最小度
G :图G 的顶点的最大度
奇点:度数为奇数的顶点 偶点:度数为偶数的顶点 k-正则图: 每个点的度均为k 的简单图 例如,完全图和完全偶图Kn, n 均是正则图。
完全偶图是指具有二分类(X, Y )的简单偶图,其中X的 每个顶点与Y 的每个顶点相连,若 |X|=m,|Y|=n,则这 样的偶图记为Km,n。

偶图
不是偶图

G1
G2
K1, 3
K3, 3
四个图均为偶图
K1, 3, K3, 3为完全偶图
偶图是一种常见数学模型。
例 学校有6位教师将开设6门课程。六位教师的代号分别是 xi (i=1,2,3,4,5,6 ),六门课程代号是yi (i=1,2,3,4,5,6 )。已知教 师x1能够胜任课程y2和y3;教师x2能够胜任课程y4和y5;教师 x3能够胜任课程y2;教师x4能够胜任课程y6和y3;教师x5能够 胜任课程y1和y6;教师x6能够胜任课程y5和y6。请画出老师和 课程之间的状态图。 解
dG (v) dG (v) n 1 。

图论第一章 图的基本概念

图论第一章 图的基本概念
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
图论及其应用
1
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
第一章 图的基本概念
本次课主要内容
图的概念与图论模型
(一)、图论课程简介
(二)、图的定义与图论模型 (三)、图的同构 (四)、完全图、偶图与补图 (五)、顶点的度与图的度序列
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
(四)、完全图、偶图与补图
1、每两个不同的顶点之间都有一条边相连的简单图称为 完全图 .
在同构意义下,n个顶点的完全图只有一个,记为 Kn
K2
K3
K5
容易求出: m(Kn )
1 2
n(n
1)
20
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
定理:若n阶图G是自补图( G G ),则有:
n 0,1(mod 4)
证明:n阶图G是自补图,则有:
22
H G 1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
m(G)
m(G)
m(Kn )
1 2
n(n
1)
所以:
m(G) 1 n(n 1) 4
由于n是正整数,所以:n 0,1(mod 4)
推论2 正则图的阶数和度数不同时为奇数 。

电子科技大学《图论及其应用》复习总结--第一章图的基本概念

电子科技大学《图论及其应用》复习总结--第一章图的基本概念

电⼦科技⼤学《图论及其应⽤》复习总结--第⼀章图的基本概念⼀、重要概念图、简单图、图的同构、度序列与图序列、偶图、补图与⾃补图、两个图的联图、两个图的积图1.1 图⼀个图G定义为⼀个有序对(V, E),记为G = (V, E),其中(1)V是⼀个有限⾮空集合,称为顶点集或边集,其元素称为顶点或点;(2)E是由V中的点组成的⽆序点对构成的集合,称为边集,其元素称为边,且同⼀点对在E中可出现多次。

注:图G的顶点数(或阶数)和边数可分别⽤符号n(G) 和m(G)表⽰。

连接两个相同顶点的边的条数,叫做边的重数。

重数⼤于1的边称为重边。

端点重合为⼀点的边称为环。

1.2 简单图⽆环⽆重边的图称为简单图。

(除此之外全部都是复合图)注: 1.顶点集和边集都有限的图称为有限图。

只有⼀个顶点⽽⽆边的图称为平凡图。

其他所有的图都称为⾮平凡图。

边集为空的图称为空图。

2.n阶图:顶点数为n的图,称为n阶图。

3.(n, m) 图:顶点数为n的图,边数为m的图称为(n, m) 图1.3 邻接与关联:顶点u与v相邻接:顶点u与v间有边相连接(u adj v);其中u与v称为该边的两个端点。

注:1.规定⼀个顶点与⾃⾝是邻接的。

2.顶点u与边e相关联:顶点u是边e的端点。

3.边e1与边e2相邻接:边e1与边e2有公共端点。

1.4 图的同构设有两个图G1=(V1,E1)和G2=(V2,E2),若在其顶点集合间存在双射,使得边之间存在如下关系:u1,v1∈V1,u2,v2∈ V2 ,设u1↔u2,v1↔v2,; u1v1∈E1 当且仅当u2v2∈E2,且u1v1与u2v2的重数相同。

称G1与G2同构,记为:G1≌G2注:1、图同构的两个必要条件: (1) 顶点数相同;(2) 边数相同。

2、⾃⼰空间的理解:通过空间的旋转折叠可以进⾏形态转换1.5 完全图、偶图1、在图论中,完全图是⼀个简单图,且任意⼀个顶点都与其它每个顶点有且只有⼀条边相连接。

高中图论知识点总结

高中图论知识点总结

高中图论知识点总结图论是离散数学中的一个重要分支,是研究图与网络结构的数学理论。

图论的研究对象是图,图由顶点集合和边集合组成,通过顶点和边的连接关系描述了事物之间的关系。

图论在计算机科学、网络科学、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

下面将对高中图论的知识点进行总结。

一、图的基本概念1.1 图的定义图(Graph)是由非空的顶点集和边集组成的一个数学模型。

无向图是边不带方向的图,有向图是边带有方向的图,边上有权值的图称为加权图。

1.2 图的表示图可以通过邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。

邻接矩阵是将图的边关系存储在一个二维数组中,邻接表是将每个顶点的邻接顶点列表存储在链表或数组中。

1.3 图的分类图可以根据边的性质分为简单图、多重图、完全图等不同类型。

二、图的遍历2.1 深度优先搜索深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历图或树的算法,通过递归或栈的方式实现。

DFS从某一顶点出发,访问它的一个邻接点,然后再访问这个邻接点的一个邻接点,依次进行下去,直到不能继续为止。

DFS的应用包括路径查找、连通性判断、拓扑排序等。

2.2 广度优先搜索广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历图或树的算法,通过队列的方式实现。

BFS从某一顶点出发,先访问它的所有邻接点,然后再依次访问这些邻接点的所有未被访问的邻接点,依次进行下去,直到不能继续为止。

BFS的应用包括最短路径查找、连通性判断等。

三、最短路径算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的算法,通过维护一个距离数组和一个已访问顶点集合来不断更新到达各顶点的最短路径。

Dijkstra算法适用于边权值非负的加权图。

3.2 Floyd算法Floyd算法是一种用于求解所有顶点对之间的最短路径的算法,通过动态规划的方式实现。

Floyd算法适用于有向图和无向图。

四、最小生成树算法4.1 Prim算法Prim算法是一种用于求解无向连通图的最小生成树的算法,通过维护一个顶点集合和一个边集合来逐步构建最小生成树。

图论 第1章 图的基本概念

图论 第1章 图的基本概念

G
G[{e1 , e4 , e5 , e6 }]
G − {e5 , e7 }
G + {e8 }
图G1,G2的关系
设 G1 ⊆ G, G2 ⊆ G. 若 V (G1 ) V (G2 ) = φ x-disjoint) 若 E (G1 ) E (G2 ) = φ ,则称G1和G2是边不交的 (edge-disjoint) G1和G2的并, G1 G2 其中 V (G1 G2 ) = V (G1 ) V (G2 )
连通性
设 u, v 是图G的两个顶点,若G中存在一条 (u, v)
≡ v表示顶点 u 和v是连通的。 如果图G中每对不同的顶点 u , v都有一条 (u , v)
以 u
道路,则称顶点 u和 v是连通的(connected)。
道路,则称图G是连通的。
连通图
连通图
图G的每个连通子图称为G的连通分支,简
证明:G中含奇数个 1 (n − 1) 度点。 2 | Vo | 为 证明 V (G ) = Vo Ve 由推论1.3.2知, 偶数。因为 n ≡ 1(mod 4) ,所以n为奇数个。 因此,| Ve | 为奇数个。 n ≡ 1(mod 4) , 1 2 ( n − 1) 为偶数。 1 1 d ( x ) = n − 1 − d ( x ) ≠ (n − 1) 设 x ∈Ve。若 d ( x) ≠ 2 (n − 1),则 且 2 为偶数。由 G ≅ G c ,存在y,使得 d ( y) = d ( x) 为偶数。即 y ∈Ve 且 d ( y) ≠ 1 (n − 1) 。Ve 中度不为 2 1 (n − 1) 的点是成对的出现的。 2
G
G[{v1 , v2 , v3 }]

图学基础

图学基础

第1章 图与图 学基础
图的科学 技术内涵 图的美学 内涵 图是人类 思维外化的 重要工具 图的形成 与图学 基本方法 图学基础 课程概述 思考与练习
§1.2 图的语言内涵 1.2
人类摆脱动物界的最大标志不仅在于出现了直立行走、 人类摆脱动物界的最大标志不仅在于出现了直立行走、手脚分工等资 最根本的还在于人类创造了语言系统、创造了工具与一切人造之物。 质,最根本的还在于人类创造了语言系统、创造了工具与一切人造之物。 从此人类不仅有了对思想、感情与信息等抽象内容进行思维、 从此人类不仅有了对思想、感情与信息等抽象内容进行思维、表现与传达 的可能,并且还能以一切人造物为界面、 的可能,并且还能以一切人造物为界面、不再直接以赤条条之身无援地面 对严酷的自然。从此人类就与动物界分道扬镳, 对严酷的自然。从此人类就与动物界分道扬镳,不再像动物那样被牢牢地 束缚于自身的本能,被牢牢束缚于第一性的自然界。 束缚于自身的本能,被牢牢束缚于第一性的自然界。
第一章 图与图学基础
本 章 内 容 导 图
思考与练习
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第1章 图与图 学基础
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图的概念 图的语言 内涵 图的科学 技术内涵 图的美学 内涵 图是人类 思维外化的 重要工具 图的形成 与图学 基本方法 图学基础 课程概述 思考与练习
§1.1 图的概念
图学基础课程的研究对象—— 图学基础课程的研究对象—— 图是一个内涵极深、 图是一个内涵极深、外延极 图 广的概念。 广的概念。可以说在我们每一个 画图和识图的 人的周围, 人的周围,每一处视野所能到达 基本规律和基本方法 之处,在人类文明的每一个进程、 之处,在人类文明的每一个进程、

图示理论的基本概念有哪些

图示理论的基本概念有哪些

图示理论的基本概念有哪些图示理论是一种描述图示或图表结构和组织的理论框架。

它主要用于研究和解释图示的设计原则、信息传递效果以及读者对图示的理解和解释。

图示理论的基本概念包括以下几个方面。

1. 图示:图示是使用图形、符号和文字等可视元素来表示和传达信息的一种方式。

它可以是各种类型的图表,如折线图、柱状图、饼状图等。

图示可以通过可视化的方式更直观地呈现数据和信息。

2. 可视元素:可视元素是构成图示的基本组成部分,包括各种形状、颜色、大小、位置、线条等。

不同的可视元素可以通过组合和变化来表达不同的含义和信息。

3. 结构:结构是图示中可视元素之间的关系和组织方式。

图示的结构可以影响读者对信息的感知和理解。

各种图示结构有线性结构、层次结构、网络结构等,每种结构都有不同的应用场景和优劣势。

4. 配色:配色是图示中使用的颜色的选择和组合方式。

合适的配色方案可以增强图示的可读性和吸引力,使信息更易于被读者接受和理解。

5. 布局:布局是指图示中可视元素的空间位置和排列方式。

合理的布局可以使信息的关系更清晰,并帮助读者更容易获得整体的信息。

6. 层次:层次是指在图示中不同元素之间的层次关系。

通过合理的层次安排,可以使读者更容易辨别出重要的元素和信息。

7. 交互:交互是指读者与图示之间的互动操作。

交互可以使读者参与到图示的探索和解释过程中,更好地理解和利用图示中的信息。

图示理论的研究也涉及到读者对图示的认知和解释过程。

读者的认知和解释受到自身知识、经验和语言等因素的影响。

图示理论的研究旨在通过深入理解读者的认知特点和信息需求,提高图示的设计和使用效果。

总结起来,图示理论的基本概念包括图示、可视元素、结构、配色、布局、层次和交互等方面。

这些概念对于设计和解释图示时的各个环节都有指导意义,能够帮助我们更好地理解和应用图示。

第1章图的基本概念解析

第1章图的基本概念解析
记作 V(G)={v1, v2 , … , vn }, (V(G)≠ Ф)
(2)图G的边 e1, e2 ,, em 组成的边集(edge set)
记作 E(G) {e1, e2,, em} ,且 ei 为 vjvt 或 ( vj ,vt )。 若 ei= vj vt 为无序对,则称 ei 为以 vj 和 vt 为端点 (end vertices) 的无向边 (undirected edge);
有向边 若边的一起始顶点为vj,另一终止顶点为vk,则称该 边为有向边。有向边用有序对 (vj, vk) 表示。
无向图 (undirected graph) 每一条边都是无向边的图G称无 向图 。
有向图 (digraph) 每一条边都是有向边的图D称有向图 。
混合图 一些边是有向边,另一些边是无向边的图,称为混 合图 。
若ei=( vj ,vt ) 为有序对,则称 ei 为以 vj 为起点 (origin),vt 为终点 (terminus) 的有向边(directed edge)。
(3)Ψ(G):E→V×V 称为关联函数 (incidence function)。
返回 结束
1.1 图与图的图形表示
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例1 五位代表 是朋友。
定向图 (oriented graph) 将无向图G的每条边都指定方向从 而得到一个有向图H,称为G的定向图。
对称有向图 (symmetric digraph) 对于无向图G,将G中的每 条边用两条与e有相同端点的对称边e和e‘ 来代替后得到的 一个有向图D, 称为G的对称有向图 。
返回 结束
1.1 图与图的图形表示
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e1
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e5e4xe1 3ex23
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注:这里 e5 与 e3

第1章-极图PPT优秀课件

第1章-极图PPT优秀课件
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极图的应用例子1
在TEM实验中欲采用 g022斑点成像,先要在 电子衍射模式中得到 g022斑点。为了得到g022 斑点必须选取合适的晶
带轴,这时可从左图容 易得到。
(1)在(001)极图上 找到与[022]等价的[011] 点;
(2)以[011]为晶带的 极射投影赤面投影大圆,
大圆上的每一点都可作 为能产生g022斑点的晶 带轴,如 1等
第二章 晶体的极射赤面投影
• 晶体的几何特征是反映在三维空间中的信 息,用三维立体图来描述晶面、晶向的夹 角关系很直观但很繁琐。晶体学家为了简 化三维立体图往往采用二维图形(简称 “极图”)来表示三维图形中晶向和晶面 的对称配置和测量它们之间的夹角关系。 即把晶体进行球面投影,然后再进行一次 投视投影,最终把空间问题转化为平面问 题来解决。
12实例2:极图测量晶体学源自系13例子3:从α铁中析出富N奥氏体片γ与基体的位相关系
近似的K-S关系
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个人观点供参考,欢迎讨论
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球面投影:将结晶多面体或 空间点阵中的晶向和晶面投 影到球面上的一种投影方法。 极射赤面投影:将球面投影 图再投影到赤道面上去的一 种投影方法。(只取球内投 影点,如下图)
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•极式网:
在极式网中,子午线大圆为一族过圆心的直径, 将投影基园等分为360/n°,而纬线小圆为一族同 心圆,它们将投影圆的直径等分为180/n °。
电子衍射花样 B=[110]
(110)极图
极式网
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•吴氏网
经线的建立:
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吴氏网
纬线的建立:如下图
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吴氏网的应用
1.晶面间夹角的测量
..
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2.晶体转动
2.1极点围绕中心轴的转动 2.2极点围绕投影的NS轴转动

图论基本知识简介

图论基本知识简介

图论基本知识简介对于网络的研究,最早是从数学家开始的,其基本的理论就是图论,它也是目前组合数学领域最活跃的分支。

我们在复杂网络的研究中将要遇到的各种类型的网络,无向的、有向的、加权的……这些都可以用图论的语言和符号精确简洁地描述。

图论不仅为物理学家提供了描述网络的语言和研究的平台,而且其结论和技巧已经被广泛地移植到复杂网络的研究中。

图论,尤其是随机图论已经与统计物理并驾齐驱地成为研究复杂网络的两大解析方法之一。

考虑到物理学家对于图论这一领域比较陌生,我在此专辟一章介绍图论的基本知识,同时将在后面的章节中不加说明地使用本章定义过的符号。

进一步研究所需要的更深入的图论知识,请参考相关文献[1-5]。

本章只给出非平凡的定理的证明,过于简单直观的定理的证明将留给读者。

个别定理涉及到非常深入的数学知识和繁复的证明,我们将列出相关参考文献并略去证明过程。

对于图论知识比较熟悉的读者可以直接跳过此章,不影响整体阅读。

第一节 图的基本概念图G 是指两个集合(V ,E ),其中集合E 是集合V×V 的一个子集。

集合V 称为图的顶点集,往往被用来代表实际系统中的个体,集合E 被称为图的边集,多用于表示实际系统中个体之间的关系或相互作用。

若{,}x y E ∈,就称图G 中有一条从x 到y 的弧(有向边),记为x → y ,其中顶点x 叫做弧的起点,顶点y 叫做弧的终点。

根据定义,从任意顶点x 到y 至多只有一条弧,这是因为如果两个顶点有多种需要区分的关系或相互作用,我们总是乐意在多个图中分别表示,从而不至于因为这种复杂的关系而给解析分析带来困难。

如果再假设图G 中不含自己到自己的弧,我们就称图G 为简单图,或者更精确地叫做有向简单图。

以后如果没有特殊的说明,所有出现的图都是简单图。

记G 中顶点数为()||G V ν=,边数为()||G E ε=,分别叫做图G 的阶和规模,显然有()()(()1)G G G ενν≤-。

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如果 m(G) m(Tl ,n )
则有 m(H ) m(G)
G与H有相同度序列,由定理4:G H
又由 m(G) m(Tl ,n ) ,且由定理3,有:
H Tl ,n 所以有: G Tl ,n
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4部图
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定义2 如果在一个l 部图G中,任意部Vi中的每个顶点, 和G中其它各部中的每个顶点均邻接,称G为完全l 部 图。记作:
G Kn1,n2 , ,nl , (ni Vi ,1 i l)
例如:
显然:
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几个有趣的相关结果:
设m (n, H)表示n阶单图中不含子图H的最多边数,则:
1, m(n,
K3 )
n2
4
2, m(n, Kl 1 )
(l
1)(n 2 2l
r2)
Cr2
其中,n r(modl), 0 r l
3,
m(n, Cn
)
1
(n
1)(n 2
由此可以推出: G= G1V G2 因为 G= G1V G2和H= G2V H1有相同度序列,于是 得到G1和H1有相同度序列,所以:
GH
定理5(Turán)若G是简单图,并且不包含 Kl+1,则:
m(G) m(Tl,n )
仅当 G Tl ,n 时,有 m(G) m(Tl ,n )
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注意:若G度弱于H,一定有:m(G) m(H ) 但逆不成立!例如:(1,1,4,2)与(3,3,3,3)没有度弱关系! 定理4 若n阶简单图G不包含Kl+1,则G度弱于某个完 全 l 部图 H,且若G具有与 H 相同的度序列,则:
GH
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2)
4, m(n,K4Fra biblioteke)n2
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K1,3
e)
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(三)、托兰定理的应用
问题:工兵排雷问题 一个小组n个人在一个平原地区执行一项排雷任务。
其中任意的两个人,若其距离不超过g米,则可用无线 电保持联系;若发生触雷意外,地雷的杀伤半径为h米。 问:在任意的两个人之间均能保持联系的条件下,平均 伤亡人数最低的可能值为多少?
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证明:对 l 作数学归纳证明。
当 l =1时,结论显然成立; 设对 l <t 时,结论成立。考虑 l = t 时的情况。 令u ∈V(G), 且d (u) = Δ(G). 设G1= G[N(u)],则G1不含Kt, 否则,G含Kt+1,矛盾! 由归纳假设,G1度弱于某个完全t-1部图H1.
分析:(1)为保持通信,排雷工兵相互之间距离不能超过 g米。因此,他们必须分布在直径是g米的圆形区域内.
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(2) 若某人A触雷,则与A的距离大于h米的人将是安 全的,但究竟哪个人会发生触雷意外,事先是不知 道的,所以此问题实际上是求在任意的两个人之间 的距离不超过g米的条件下,距离大于等于h米的人 数对最多能达到多少对 。 (3) 如果有n个工兵:{x1,x2,…,xn}, 每个工兵用一个 点表示,两点连线,当且仅当他们距离大于h米.
1978年,数学家Bollobas写了一本书《极值图论》 (Extremal Graph),是关于极值图论问题的经典著作。
上世纪70年代末,极值图论已经形成了相对完整的 理论体系,但还有很多引人入胜的公开性问题没有解决, 所以,直到现在,它仍然是重要研究方向。但是,该方 向是比较困难的数学研究方向之一。
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取v∈V1 ,由于G 连通,对任何u∈V1∪V2 , G中有 联结u 和v的路,故d (v, u)有定义。
因为任何一条以v为起点的路交替地经过V1和V2 的点, 可知一个点u∈V2 当且仅当d (v, u)是奇数。这准则唯一地 决定了G的2部划分。
定理2: n阶完全偶图 Kn1,n2的边数m=n1n2,且有:
m
n2 4
证明:m=n1n2显然。下面证明第二结论:
m( K n1 ,n2
)
m(Knn2 ,n2
)
(n n2 )n2
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(n 2
n2 )2
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图论及其应用
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第一章 图的基本概念
本次课主要内容
极图理论简介
(一)、l 部图的概念与特征 (二)、托兰定理 (三)、托兰定理的应用
定理3 n阶l部图G有最多边数的充要条件是G ≌ Tl,n。 证明:首先有:m(G) m(Kn1,n2 , ) ,nl 其次,考虑:
l
f (n1, n2 , , nl ) nin j , s.t, ni n
i j
i 1
则 f 取最大值的充分必要条件为:1≦i<j ≦l,有:
ni nj 1
K1, 2, 2
l
V ni , m(G)
ni n j
i
1i j l
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定义3 如果在一个n个点的完全 l 部图G中有: n kl r, 0 r l V1 V2 Vr k 1
Vr1 Vr2 Vl k 则称G为n阶完全 l 几乎等部图,记为T l, n |V1| = |V2| = … = |Vl | 的完全 l 几乎等部图称为完 全 l 等部图。 定理1: 连通偶图的2部划分是唯一的。 证明 设连通偶图G的2部划分为V1∪V2 =V 。
而G的对应的顶点划分形成的 l 部图正好为T l, n 从而证明了该定理。
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(二)、托兰定理
定义4 设G和H是两个n阶图,称G度弱于H,如果 存在双射μ:V(G)→V(H),使得:
v V (G), 有:dG (v) dH ((v))
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本次课,主要介绍极值图论中的一个经典结论: 托兰定理。
(一)、l 部图的概念与特征
定义1 若简单图G的点集V有一个划分:
l
V Vi ,Vi
i 1
Vj ,i j
且所有的Vi非空,Vi内的点均不邻接,称G是一个l 部图。
又令V1=N (u) , V2=V-V1 , 用G2表示顶点集合为V2的 空图,则G度弱于G2VG1,当然度弱于G2V H1。
令H= G2V H1,则H是完全t部图。 下面证明定理的第二个结论。
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若G与H有相同的度序列,而H= G2V H1,所以,G 与 G1VG2有相同的度序列。
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证明:由定理4知:G度弱于某个完全 l 部图H。于是:
m(G) m(H )
又由定理3知:
m( H ) m(Tl ,n )
所以得:
m(G) m(Tl ,n )
下面证明定理5的后一论断。
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极图属于极值图论讨论的范畴,主要研究满足某
个条件下的最大图或最小图问题。
P. Erdồs是该研究领域的杰出人物。他是数学界 的传奇人物,国际图论大师,获过Wolf数学奖。他 是20世纪最伟大的数学家之一,也是人类历史上发 表数学论文最多的数学家(1000多篇),第二名是欧拉 (837篇)。他于1996年9月20日因心脏病去世,享年 83岁,他的逝世当时惊动了整个数学界。
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