图论课件--图的因子分解
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图论课件图的因子分解
下标取为1, 2,…, 2n (mod2n) 生成圈Hi为v2n+1与Pi的两个端点连线。 例4 对K7作2因子分解。
vv vvvv v vvvvv 解: P 2 21 36 45 1 1 62534 P
P vvvv vv 3 3 2 41 56
v1 v1 v2 v7 v3 v6 v5 v6 v3 v4 v6 v4
m m s s s 5 m 1 0 3 s 4 m 6 2 s s s 1 s 1
(G) 3
17
m s s 2 m 1 1 s s 1
m s s 3 m 2 1 s s 1
脚标按模2n-1计算。然后把v2n和Pi的两个端点连接。 例5 把K6分解为一个1因子和2个2因子分解。
v2 v1
v3
v6 v5
v4
13
vvvvv 解: P 1 1 5 2 4 3
v2
v1 v3
P vvvvv 2 2 1 3 5 4
v2
v1 v3
v2
v1 v3
v6 v5
v4
v6
v5
v4
v6 v5
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
15
例如:K5的一种森林因子分解为:
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ (G)。 纳什---威廉斯得到了图的荫度计算公式。
16
m 定理8 图G的荫度为:(G) m ax s
定理4 K2n+1可2因子分解。
( K ) v , v ,, v 证明:设 V 2 n 1 12 2 n 1
图论第5章
H 的每个顶点在H中具有的度是1或2,因为它最多只 能和M的一条边以及 M′的一条边相关联。
因此 H 的每个分支或是由M和M′中的边交错组成的偶 圈,或是由M和M′中的边交错组成的路。
由于 M′包含的边多于M的边,因而H中必定有的一条 路P,其边始于M′且终止于M′,因此P的起点和终点在 H中被M′所饱和,在图G中就是M非饱和的。
然后,在点v1, v2,…,v2n上构成 n 条路Pi 如下: Pi =vivi+1vi-1vi+2vi-2…vi+(n-1)vi-(n-1)vi+n,
并且所有下标取为整数1, 2,…,2n(mod 2n)。
生成圈Hi 是由v2n+1联接于Pi 的两个端点构成。
例 将K7分解成3个生成圈的并。
解 将K7的顶点用数码i表示,而1, 2, 3, 4, 5, 6为正六边形的顶 点,7是中心。
一. 1-因子分解
若G有一个1-因子(其边集为完美匹配),则显然G是偶阶图。 所以, 奇阶图不能有1-因子。
定理6 完全图K2n 是1-可因子化的。 证明:可由下法来确定K2n的1-因子分解。
把K2n的2n个顶点编号为1, 2,…,2n。按照右图
1
2n
进行排列。
2
2n-1
除2n外,它们中的每一个数,按箭头方向移动 3 一个位置;在每个位置中,同一行的两点邻接
注: 有割边的3正则图不一定就没有完美匹配 。
没有完美匹配
有完美匹配
§5.4 因子分解
图G的因子: G的一个至少有一条边的生成子图; G的因子分解: 将G分解为若干个边不重的因子之并。 n-因子:指n度正则的因子。 例:1-因子的边集构成一个完美匹配。
2-因子的连通分支为一个圈。 n-因子分解:每个因子均为n-因子的因子分解,此时称G本身 是n-可因子化的。
第五部分图论第二部分教学课件
(2)令T2=T1-{t1},求T2中指标最小的结点,设为t2。 若t2=z,则DT2(t2)为a到z最短通路边权和。 否则,执行(3)
(3) 依此类推,直到求得某个目标集Tk,使得z为Tk中指标最小的结 点,则DTk(z)为a到z的最短通路的边权和。
关键:求结点关于目标集Ti的指标。
13
采用“递推”的方法求目标集中的指标
d
min(, ) 通路:无
c是指标最小的点。
a到c的最短通路为: abc,边权和为DT2(c)=3
7 g
T2
18
令T3 =T2 {c} {d, e, f , g, z}, T3中各点的指标为
DT3(d) min(DT2(d), DT2(c) W (c, d))
min(4,3 3) 4
狄克斯特洛算法:原理
[原理]:
设目标集T = {t1, t2, ……, tn}, 其中t1为T中指标最小的 点,即:
DT(t1) = min{DT(t1), DT(t2) , ……, DT(tn)} (1) 始点a到t1的最短通路的边权和就是DT(t1) (2) 对任意2 in, a到t1的最短通路 a到ti的最短通路
62
1
3 f4 z
56 3
d
7
g
比较T4中各点指标可知:e和g的指标相同,且最小,
故可选其中一个,DT5(e)=8是a到e的最短路径长度,
abcfe是a到e的最短路径。
21
令 T6=T5-{e}={g, z} T6中各结点的指标为:
DT6 (g) min(DT5(g), DT5(e) W (e, g))
min(6, ) 6 通路:abcf a
4
(3) 依此类推,直到求得某个目标集Tk,使得z为Tk中指标最小的结 点,则DTk(z)为a到z的最短通路的边权和。
关键:求结点关于目标集Ti的指标。
13
采用“递推”的方法求目标集中的指标
d
min(, ) 通路:无
c是指标最小的点。
a到c的最短通路为: abc,边权和为DT2(c)=3
7 g
T2
18
令T3 =T2 {c} {d, e, f , g, z}, T3中各点的指标为
DT3(d) min(DT2(d), DT2(c) W (c, d))
min(4,3 3) 4
狄克斯特洛算法:原理
[原理]:
设目标集T = {t1, t2, ……, tn}, 其中t1为T中指标最小的 点,即:
DT(t1) = min{DT(t1), DT(t2) , ……, DT(tn)} (1) 始点a到t1的最短通路的边权和就是DT(t1) (2) 对任意2 in, a到t1的最短通路 a到ti的最短通路
62
1
3 f4 z
56 3
d
7
g
比较T4中各点指标可知:e和g的指标相同,且最小,
故可选其中一个,DT5(e)=8是a到e的最短路径长度,
abcfe是a到e的最短路径。
21
令 T6=T5-{e}={g, z} T6中各结点的指标为:
DT6 (g) min(DT5(g), DT5(e) W (e, g))
min(6, ) 6 通路:abcf a
4
第1章图论1(103)PPT课件
且V(H) = V(G),则称H是G的生成子图。
例5
v1
v4
v1
v5
v2
v3
v2
v4
v1
v4
v5
v3
v2
v3
G
H1
H2
上图中,H1与H2均为G 的子图,其中H2 是G的生成子 图,而H1则不是。
四.顶点的度
定义3 设 v为 G 的顶点,G 中与 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)。
终止后,u0 到 v 的距离由 l(v) 的终值给出。
说明:
(1) 算法中w(uiv) 表示边 uiv 的权;
(2) 若只想确定u0到某顶点v0的距 离, 则当某 uj 等于 v0 时则停;
(3) 算法稍加改进可同时得出u0
到其它点的最短路。
例3 求图 G 中 u0 到其它点的距离。
u0 2
5
G:
相应的最短路为
3
1
6
Γ:v2v1v3v4
v3
3
G
v4
易知,各边的权均为1的权图中的路长与非权图中的路长 是一致的。
问题:给定简单权图G = (V, E),并设G 有n个顶点,求G 中点u0到其它各点的距离。
Dijkstra算法 (1) 置 l(u0) = 0;对所有v∈V \{u0},令 l(v) = ∞;
称从 u 到 v 的距离为无穷。
u
例如对图:
w
d (u, v ) = 2
x
其最短路为 uxv
d(u, w) = ∞
v
容易证明对 ,距离具有性质:
(1)d(u, v)≥0;
离散数学——图论PPT课件
第19页/共93页
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
正则图
• 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 • 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连的四边形。 • 试画出两个2次正则图。
第27页/共93页
两图同构需满足的条件
• 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
• 例子
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
第18页/共93页
定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
正则图
• 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 • 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连的四边形。 • 试画出两个2次正则图。
第27页/共93页
两图同构需满足的条件
• 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
• 例子
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
第18页/共93页
定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。
图论课件--图的因子分解
7
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
例3 证明:K2n的一因子分解数目为:
(2n)! 2n n!
证明:由习题5第一题知:K2n的不同完美匹配的个数为(2n1)!!。所以,K2n的以因子分解数目为(2n-1)!!个。即:
(2n
1)!!
(2n)! 2n n!
v2
v1
v3
v6
v4
v5
13
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
解: P1 v1v5v2v4v3 P2 v2v1v3v5v4
v2
v2
v2
v1
v3
v1
v3
v1
v3
v6
v4
v6
v4
v6
v4
v5
v5
v5
定理6 每个没有割边的3正则图是一个1因子和1个2因 子之和。
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
15
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
例如:K5的一种森林因子分解为:
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ(G)。
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
如果一个图G能够分解为若干n因子之并,称G是可n因 子分解的。
图论的介绍ppt课件
chedules
工程项目的任务安排,如何满足限制条件,并在最短时 间内完成?
Program structure
大型软件系统,函数(模块)之间调用关系。编译器分 析调用关系图确定如何最好分配资源才能使程序更有效 率。
Graph Applications
Graph Problems and Algorithms
图论的介绍ppt课件
欧拉路径 解決哥尼斯保七桥问題
原來是一笔画问题啊!
数学家欧拉(Euler, 1707-1783) 于1736年严格的证明了上述哥尼斯堡 七桥问题无解,并且由此开创了图论的典型思维方式及论证方式
实际生活中的图论 Graph Model
电路模拟
例:Pspice、Cadence、ADS…..
哈密頓(Hamilton) 周遊世界问題
正十二面体有二十个顶点 表示世界上20个城市 各经每个城市一次 最后返回原地
投影至平面
哈密頓路径至今尚无有效方法來解決!
最短路径问題
(Shortest Path Problem)
最快的routing
最快航線
B 2
1
E
3
A
C 1
3 2F
1
3
D
3 3
G
最短路径算法Dijkstra算 法
二分图(偶图) Bipartite graphs
A graph that can be decomposed into two partite sets but not fewer is bipartite
It is a complete bipartite if its vertices can be divided into two non-empty groups, A and B. Each vertex in A is connected to B, and viceversa
工程项目的任务安排,如何满足限制条件,并在最短时 间内完成?
Program structure
大型软件系统,函数(模块)之间调用关系。编译器分 析调用关系图确定如何最好分配资源才能使程序更有效 率。
Graph Applications
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图论的介绍ppt课件
欧拉路径 解決哥尼斯保七桥问題
原來是一笔画问题啊!
数学家欧拉(Euler, 1707-1783) 于1736年严格的证明了上述哥尼斯堡 七桥问题无解,并且由此开创了图论的典型思维方式及论证方式
实际生活中的图论 Graph Model
电路模拟
例:Pspice、Cadence、ADS…..
哈密頓(Hamilton) 周遊世界问題
正十二面体有二十个顶点 表示世界上20个城市 各经每个城市一次 最后返回原地
投影至平面
哈密頓路径至今尚无有效方法來解決!
最短路径问題
(Shortest Path Problem)
最快的routing
最快航線
B 2
1
E
3
A
C 1
3 2F
1
3
D
3 3
G
最短路径算法Dijkstra算 法
二分图(偶图) Bipartite graphs
A graph that can be decomposed into two partite sets but not fewer is bipartite
It is a complete bipartite if its vertices can be divided into two non-empty groups, A and B. Each vertex in A is connected to B, and viceversa
第八章图论第13节共173页PPT资料
第23页
v1
e4
e1
v2
e2
v4
e5
e3 e6 v3
e7
v6
e8
v5 e9 v7
d(v1)=2,d(v2)=2,d(v3)=4 d(v4)=3,d(v5)=3,d(v6)=2
d(v7)=2
第24页
注:环的顶点的次数为 2 次。
例:
v2
v4
v5
e1
e4
e5
v1
e2
v3
e3
d(v1)=4,d(v2)=2, d(v2)=3,d(v4)=1,d(v5)=0
第25页
2. 悬挂点、悬挂边、悬挂弧 ➢次数为 1 的顶点称为悬挂点。
如上例中的顶点 v4。 ➢无向图中,连接悬挂点的边称为悬挂边。
如上例中的边 e5。 ➢有向图中,连接悬挂点的弧称为悬挂弧。
第26页
例:
v2
v4
v5
e1
e4
e5
v1
e2
v3
e3
d(v4)=1
第27页
3. 孤立点 次数为 0 的顶点称为孤立点。 如上例中的顶点 v5 。
u
e
第18页
有向图 D =( V, A ) 中,弧 a = (u, u) ,即弧的始 点和终点相同,称该弧为环。
u
e
第19页
5. 简单图 无向图中,一个无多重边、无环的无向图,称为 简单图。 有向图中,一个无多重弧、无环的有向图,称为
简单图。
第20页
6. 多重图 无向图中,一个有多重边,但无环的无向图,
4. 奇点 次数为奇数的顶点称为奇点。
如上例中的顶点 v3 和 v4 。
5. 偶点 次数为偶数的顶点称为偶点。 如上例中的顶点 v1 和 v2 。
v1
e4
e1
v2
e2
v4
e5
e3 e6 v3
e7
v6
e8
v5 e9 v7
d(v1)=2,d(v2)=2,d(v3)=4 d(v4)=3,d(v5)=3,d(v6)=2
d(v7)=2
第24页
注:环的顶点的次数为 2 次。
例:
v2
v4
v5
e1
e4
e5
v1
e2
v3
e3
d(v1)=4,d(v2)=2, d(v2)=3,d(v4)=1,d(v5)=0
第25页
2. 悬挂点、悬挂边、悬挂弧 ➢次数为 1 的顶点称为悬挂点。
如上例中的顶点 v4。 ➢无向图中,连接悬挂点的边称为悬挂边。
如上例中的边 e5。 ➢有向图中,连接悬挂点的弧称为悬挂弧。
第26页
例:
v2
v4
v5
e1
e4
e5
v1
e2
v3
e3
d(v4)=1
第27页
3. 孤立点 次数为 0 的顶点称为孤立点。 如上例中的顶点 v5 。
u
e
第18页
有向图 D =( V, A ) 中,弧 a = (u, u) ,即弧的始 点和终点相同,称该弧为环。
u
e
第19页
5. 简单图 无向图中,一个无多重边、无环的无向图,称为 简单图。 有向图中,一个无多重弧、无环的有向图,称为
简单图。
第20页
6. 多重图 无向图中,一个有多重边,但无环的无向图,
4. 奇点 次数为奇数的顶点称为奇点。
如上例中的顶点 v3 和 v4 。
5. 偶点 次数为偶数的顶点称为偶点。 如上例中的顶点 v1 和 v2 。
运筹学--图论 ppt课件
4
5
4 9 8
v1
v3
2
v6
[8,v2]
v8
5 33
1
[2,v1]
v4
v7
[10,v4]
33
Dijkstra算法示例1
3)迭代计算(c)—更新与永久标号节点v2相连的节 (d2+w25=3+7=)10< ∞ (=d5) 点的临时标号。
[3,v1]
v2
[0,-]
7
v5
[10,v2]
2 [+∞,v1] 6
v4
v7
[+∞,v1]
22
Dijkstra算法示例1
2)迭代计算(a)—从临时标号中找到距离上界dk最 小的节点v4,d4=min{dk},将其变换为永久编号。
[3,v1] [+∞,v1]
v2
[0,-]
7
v5
2 [+∞,v1] 6 1 2 [+∞,v1]
3
5 2 [5,v1]
4
5
4 9 8
v1
v3
最小树问题不一定有唯一解。
10
10
最小支撑树问题的解法
破圈法 算法
初始化 将图G的边按权值从大到小的次序排列,从 原图开始迭代; 迭代
第1步(删边) 从排列中顺序选择一条与图中剩余边构成圈 的边,则将此边从图中删除,进入第2步(结束判断); 第2步(结束判断) 若图中剩下n-1条边,则已经得到最小支 撑树;否则,进入下一轮迭代,返回第1步(加边);
柯尼斯堡七桥问题
柯尼斯堡市区横跨普雷格尔河两岸,在河中心有两 个小岛。小岛的两岸共有七座桥将岛与岛、岛与河 岸连接起来。一个人怎样才能一次走遍七座桥,每 座桥只走过一次,并最后回到出发点?
最新离散数学-图论说课讲解精品课件
图10.1.7 图G以及(yǐjí)其真子图G 1和生成子图G2
第三十二页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
的入度, 记d为 ( v ) ;以v为始点的边数称为结点v 的出 度, 记为 d ( v ) 。结点v的入度与出度之和称为结点v
的度数,记为 d(v)或deg(v)。
第二十四页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
定义: 在无向图中,图中结点(jié diǎn)v所关联 的边数(有环时计算两次)称为结点(jié diǎn)v 的度 数,记为d(v)或deg(v) 。
图 10 .1. 4
第十五页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
完全图:任意两个不同的结点(jié diǎn)都邻接的简单图称为 完全图。n 个结点(jiédiǎn)的无向完全图记为Kn。
图10.1.5给出了K3和K4。从图中可以看出K3有3条边,
K4有6条边。 容易证明Kn有
1.图的定义(dìngyì) 现实世界中许多现象能用某种图形表示,这种图形是由一些 点和一些连接两点间的连线所组成。 【例10.1.1】a, b, c, d 4个篮球队进行友谊比赛(bǐsài)。 为了表示4个队之间比赛(bǐsài)的情况, 我们作出图10.1.1 的图形。 在图中4个小圆圈分别表示这4个篮球队, 称之 为结点。如果两队进行过比赛(bǐsài),则在表示该队的两个 结点之间用一条线连接起来,称之为边。这样利用一个图 形使各队之间的比赛(bǐsài)情况一目了然。
第三页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
如果图 10.1.1中的4个结 点a, b, c, d分别 (fēnbié)表示4个人,当 某两个人互相认识时, 则将其对应点之间用边连 接起来。 这时的图又反 映了这4个人之间的认识 关系。
第三十二页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
的入度, 记d为 ( v ) ;以v为始点的边数称为结点v 的出 度, 记为 d ( v ) 。结点v的入度与出度之和称为结点v
的度数,记为 d(v)或deg(v)。
第二十四页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
定义: 在无向图中,图中结点(jié diǎn)v所关联 的边数(有环时计算两次)称为结点(jié diǎn)v 的度 数,记为d(v)或deg(v) 。
图 10 .1. 4
第十五页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
完全图:任意两个不同的结点(jié diǎn)都邻接的简单图称为 完全图。n 个结点(jiédiǎn)的无向完全图记为Kn。
图10.1.5给出了K3和K4。从图中可以看出K3有3条边,
K4有6条边。 容易证明Kn有
1.图的定义(dìngyì) 现实世界中许多现象能用某种图形表示,这种图形是由一些 点和一些连接两点间的连线所组成。 【例10.1.1】a, b, c, d 4个篮球队进行友谊比赛(bǐsài)。 为了表示4个队之间比赛(bǐsài)的情况, 我们作出图10.1.1 的图形。 在图中4个小圆圈分别表示这4个篮球队, 称之 为结点。如果两队进行过比赛(bǐsài),则在表示该队的两个 结点之间用一条线连接起来,称之为边。这样利用一个图 形使各队之间的比赛(bǐsài)情况一目了然。
第三页,共237页。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
如果图 10.1.1中的4个结 点a, b, c, d分别 (fēnbié)表示4个人,当 某两个人互相认识时, 则将其对应点之间用边连 接起来。 这时的图又反 映了这4个人之间的认识 关系。
因子分析 PPT
aij j l ji
i 1, 2,..., p; j 1, 2,..., m
每一个公共因子的载荷系数之平方和 等于对应的特征根,即该公共因子的 方差。
p
j
ai2j
g
2 j
i1
• 极大似然法(maximum likelihood factor)
假定原变量服从正态分布,公共因 子和特殊因子也服从正态分布,构 造因子负荷和特殊方差的似买的VIP时长期间,下载特权不清零。
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i 1, 2,..., p; j 1, 2,..., m
每一个公共因子的载荷系数之平方和 等于对应的特征根,即该公共因子的 方差。
p
j
ai2j
g
2 j
i1
• 极大似然法(maximum likelihood factor)
假定原变量服从正态分布,公共因 子和特殊因子也服从正态分布,构 造因子负荷和特殊方差的似买的VIP时长期间,下载特权不清零。
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因子分析PPT课件
3. 公共因子的方差贡献:是某公共因子对所有原变量载荷的平方和, 它
反映该公共因子对所有原始总变异的解释能力,等于因子载荷矩阵中某 一列载荷的平方和。一个因子的方差贡献越大,说明该因子就越重要。
2024/6/2
15
★ 确定公因子数目的准则
1)因素的特征值(Eigenvalues)大于或等于1;
2)因素必须符合陡阶检验(Screen Test),陡阶检
仅仅是为了化简、浓缩数据,则采用正交旋转(保持
直角90度,不允许公因子相关)。如果研究的目的是
为了得到理论上有意义的研究结果,则采用斜交旋转。
(不呈90度,允许公因子相关;有证据表明公因子之
间是相关的才用)
旋转之后,特征值发生变化,但共同度不变
2024/6/2
18
第六步:单击Scores按纽,弹出对话框
输出旋转后的 因子载荷矩阵
2024/6/2
输出载荷散点图17
★ 因子旋转
为了更好地解释因子分析解的结果,常常需要将
因子载荷转换为比较容易解释的形式(相当于相机的
调焦,使看得更清楚;一般会使各因子对应的载荷尽
可能地向0和1两极分化)。
常用的方法有正交旋转(varimax procedure)
和斜交旋转(oblique rotation),如果研究的目的
2024/6/2
1
二、因子分析思想与方法的由来
● 英国统计学家Scott 1961年对英国157个 城镇发展水平进行调查时,原始测量的变量有57 个,而通过因子分析发现,只需要用5个新的综 合变量(它们是原始变量的线性组合),就可以 解释95%的原始信息。
● 美国统计学家Stone在1947年研究国民经
图论课件-图的因子分解
对于同一个图,可能存在多种不同的因子分解,如何找到最优的因 子分解是一个挑战。
因子分解的应用场景
虽然图的因子分解在理论计算机科学中有广泛的应用,但在实际应 用中,如何将理论应用于实际问题仍需进一步探索。
未来可能的研究方向和挑战
寻找高效算法
01
未来研究的一个重要方向是寻找更高效的算法来解决图的因子
分解问题。
04
图的因子分解的应用
在计算机科学中的应用
计算机网络
图的因子分解可以用于优化路由算法,通过将网络分解为 若干个连通子图,可以更有效地进行路由选择和流量控制 。
并行计算
在并行计算中,图的因子分解可以用于任务分配,将一个 大任务分解为若干个小任务,并分配给不同的处理器执行 ,从而提高计算效率。
数据挖掘和机器学习
一个图,其中任意两个不 同的顶点之间都恰有一条 边相连。
空图
一个图,其中任意两个不 同的顶点之间都无边相连 。
图的因子分解的重要性
理论意义
图的因子分解是图论中的重要概 念,它有助于深入理解图的性质 和结构。
应用价值
图的因子分解在计算机科学、运 筹学、电子工程等领域有广泛的 应用,如网络设计、电路优化等 。
资源配置和调度。
金融风险管理
在金融风险管理中,图的因子分 解可以用于识别和评估风险因素 之间的关联关系,从而更好地进
行风险管理和控制。
在网络设计中的应用
01
社交网络分析
在构和群体关系,
从而更好地理解社交行为的模式和规律。
02 03
推荐系统
在推荐系统中,图的因子分解可以用于用户兴趣分析和物品关联推荐, 通过将用户和物品之间的关系进行分解和分析,可以更有效地进行个性 化推荐。
因子分解的应用场景
虽然图的因子分解在理论计算机科学中有广泛的应用,但在实际应 用中,如何将理论应用于实际问题仍需进一步探索。
未来可能的研究方向和挑战
寻找高效算法
01
未来研究的一个重要方向是寻找更高效的算法来解决图的因子
分解问题。
04
图的因子分解的应用
在计算机科学中的应用
计算机网络
图的因子分解可以用于优化路由算法,通过将网络分解为 若干个连通子图,可以更有效地进行路由选择和流量控制 。
并行计算
在并行计算中,图的因子分解可以用于任务分配,将一个 大任务分解为若干个小任务,并分配给不同的处理器执行 ,从而提高计算效率。
数据挖掘和机器学习
一个图,其中任意两个不 同的顶点之间都恰有一条 边相连。
空图
一个图,其中任意两个不 同的顶点之间都无边相连 。
图的因子分解的重要性
理论意义
图的因子分解是图论中的重要概 念,它有助于深入理解图的性质 和结构。
应用价值
图的因子分解在计算机科学、运 筹学、电子工程等领域有广泛的 应用,如网络设计、电路优化等 。
资源配置和调度。
金融风险管理
在金融风险管理中,图的因子分 解可以用于识别和评估风险因素 之间的关联关系,从而更好地进
行风险管理和控制。
在网络设计中的应用
01
社交网络分析
在构和群体关系,
从而更好地理解社交行为的模式和规律。
02 03
推荐系统
在推荐系统中,图的因子分解可以用于用户兴趣分析和物品关联推荐, 通过将用户和物品之间的关系进行分解和分析,可以更有效地进行个性 化推荐。
图论-总结PPT课件
q-p+1条弦。 (2) 若G是一个(p,q)连通图,则T至少有多少个圈?(q-p+1) 若G是一个(p,q)连通图,则T有多少个圈? 若G是一个(p,q)连通图,则T至少(多)有多少个生成树?
.
16
第三节 割点、桥和割集
3.1 割点和桥(割边)
定义1 设v是图G的一个顶点,若G-v的支数大于 G的支数,则称顶点v为图G的一个割点(如图)。
degu + degv≥p-1,
则G是连通的。[这个定理是一个充分条件]
定理3 设G=(V,E)是至少有一个顶点不是弧立顶 点的图。若对任意v∈V,degv为偶数,则G中 有回路。
定理4 若图G中的两个不同顶点u与v间有两条不 同的路联结,则G中有回路。
.
6
例1 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。
.
8
第五节 欧拉图(Euler)
5.1 欧拉图
定义1 设(G,V)是一个图,则包含图的所有顶 点和所有边的闭迹称为欧拉闭迹;存在一 条欧拉闭迹的图称为欧拉图。
定理1 图G是欧拉图当且仅当G是连通的且每 个顶点的度都是偶数。
(定理1对多重图也成立)
.
9
第六节 哈密顿图
6.1 哈密顿图 定义1 设G是一个图,则图G中包含G的所有顶
数称为顶点v的度,记为degv。 定理1 (握手定理)设G=(V,E)是一个具有p个顶点q条边的图,
则G中各顶点度的和等于边的条数q的两倍,即∑degv=2q。 推论1任一图中,度为奇数的顶点的数目必为偶数。
.
3
定义3 设G是图,若Δ(G)=δ(G)=r,即G的每个顶点的 度都等于r,则G称为r度正则图。
.
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第三节 割点、桥和割集
3.1 割点和桥(割边)
定义1 设v是图G的一个顶点,若G-v的支数大于 G的支数,则称顶点v为图G的一个割点(如图)。
degu + degv≥p-1,
则G是连通的。[这个定理是一个充分条件]
定理3 设G=(V,E)是至少有一个顶点不是弧立顶 点的图。若对任意v∈V,degv为偶数,则G中 有回路。
定理4 若图G中的两个不同顶点u与v间有两条不 同的路联结,则G中有回路。
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例1 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。
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第五节 欧拉图(Euler)
5.1 欧拉图
定义1 设(G,V)是一个图,则包含图的所有顶 点和所有边的闭迹称为欧拉闭迹;存在一 条欧拉闭迹的图称为欧拉图。
定理1 图G是欧拉图当且仅当G是连通的且每 个顶点的度都是偶数。
(定理1对多重图也成立)
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第六节 哈密顿图
6.1 哈密顿图 定义1 设G是一个图,则图G中包含G的所有顶
数称为顶点v的度,记为degv。 定理1 (握手定理)设G=(V,E)是一个具有p个顶点q条边的图,
则G中各顶点度的和等于边的条数q的两倍,即∑degv=2q。 推论1任一图中,度为奇数的顶点的数目必为偶数。
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3
定义3 设G是图,若Δ(G)=δ(G)=r,即G的每个顶点的 度都等于r,则G称为r度正则图。
第二讲 图的分解
3 2 4 1 5
有向图
(x,y): 从 x到y的边
例如World wide web 节点 URL 边 (u,v) u 指向 v 亿万个节点和边!
V = {1,2,3,4,5} E = {{1,2}, {2,3}, {3,4}, {2,5}, {4,5}} 无向边: 对称关系
图在计算机中如何存储?
a b
c d
e f
g h
无圈图: 非循环的. 如何区分图是否非循环?
有向无圈图(dag)
对建模层次关系,因果关 系,时间依赖关系,…...
调度问题:
哄小孩 打扮 淋浴 醒来 上车 吃早餐
拓扑排序
输入: 一个 dag 目标: 给每个节点一个编号使得
每条边都是从较高编号到较低编 号(即满足先后顺序). 解决方案: 运行 DFS 并 按POST数降序执 行任务. 断言:在一个 dag中,每条边引 导到一个较低的 post 数。 证明: 只有post[v] > post[u] 的边 (u,v) 是回边。一个 dag 没有回 边!
defhij
cg
2 个源 SCC 1 个汇 SCC
每个有向图是它的强连通分量构成 的 DAG. 有向图的双重结构: 顶层: DAG, 非常简单的结构 更细内容: 窥视元节点内部
划分 V 成强连通分量 (SCC).
分解图成强连通分量
性质1: 如果程序 explore 在节点 u 开始执行, 则当所有从 u 可达 的节点都访问后它停止.
explore(G,a)
a b c d e f
此图有2个连通部分 explore(G,v) 返回包含v的连通部分。 要探索图的其余部分,在其余地 方重新调用explore(). DFS分解该无向图成二个连通部分!
有向图
(x,y): 从 x到y的边
例如World wide web 节点 URL 边 (u,v) u 指向 v 亿万个节点和边!
V = {1,2,3,4,5} E = {{1,2}, {2,3}, {3,4}, {2,5}, {4,5}} 无向边: 对称关系
图在计算机中如何存储?
a b
c d
e f
g h
无圈图: 非循环的. 如何区分图是否非循环?
有向无圈图(dag)
对建模层次关系,因果关 系,时间依赖关系,…...
调度问题:
哄小孩 打扮 淋浴 醒来 上车 吃早餐
拓扑排序
输入: 一个 dag 目标: 给每个节点一个编号使得
每条边都是从较高编号到较低编 号(即满足先后顺序). 解决方案: 运行 DFS 并 按POST数降序执 行任务. 断言:在一个 dag中,每条边引 导到一个较低的 post 数。 证明: 只有post[v] > post[u] 的边 (u,v) 是回边。一个 dag 没有回 边!
defhij
cg
2 个源 SCC 1 个汇 SCC
每个有向图是它的强连通分量构成 的 DAG. 有向图的双重结构: 顶层: DAG, 非常简单的结构 更细内容: 窥视元节点内部
划分 V 成强连通分量 (SCC).
分解图成强连通分量
性质1: 如果程序 explore 在节点 u 开始执行, 则当所有从 u 可达 的节点都访问后它停止.
explore(G,a)
a b c d e f
此图有2个连通部分 explore(G,v) 返回包含v的连通部分。 要探索图的其余部分,在其余地 方重新调用explore(). DFS分解该无向图成二个连通部分!
相关主题
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0.6 0.4 x 0.2
Thank You !
26
2n
1
2
2n-1
3
2n-2
:
:
:
:
n
n+1
例1 将K4作一因子分解。
1
2
1
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41
→
23
3
4
K4
3
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6
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
42 31
1
2
3
4
43
1
2
12
3
4
例2 证明:K4有唯一的一因子分解。 证明:由习题5第一题知:K4只有3个不同的完美匹配。 而k4的每个1因子分解包含3个不同完美匹配,所以,其 1因子分解唯一。
10
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
例如,在下图中:
两个红色圈的并构成图的一个2因子,但不是H圈。 一个显然结论是:G能进行2因子分解,其顶点度数 必然为偶数。(注意,不一定是欧拉图) 定理4 K2n+1可2因子分解。
证明:设 V (K2n1) v1, v2, , v2n1
1
0.5 n 0
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图论及其应用
应用数学学院
1
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
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0.6 0.4 x 0.2
本次课主要内容
图的因子分解
(一)、图的一因子分解 (二)、图的二因子分解 (三)、图的森林因子分解
纳什---威廉斯得到了图的荫度计算公式。
16
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
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0.6 0.4 x 0.2
定理8
图G的荫度为:
(G)
max s
ms s 1
其中s是G的子图Hs的顶点数,而:ms
max s
E
(
H
s
)
例6 求σ(K5)和σ(K3,3).
s
2
ms
1
ms s 1
v1
例4 对K7作2因子分解。
v7
解: P1 v1v6v2v5v3v4
P3 v3v2v4v1v5v6
v1 v2
P2 v2v1v3v6v4v5
v1 v2
v6 v5 v1
v7
v6 v5
v7
v3
v6
v4
v5
v3 v4
v7
v6 v5
v2
v3 v4
v2
v3 v4
12
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
15
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ(G)。
1
s
4
ms
6
ms s 1
2
s
3
ms
3
ms s 1
2
s
5
ms
10
ms s 1
3
(G) 3
17
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
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ms
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ms s 1
2
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5
ms
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
证明:设G是2k连通正则图,V(G)={v1,v2,…,vn}。 则G存在欧拉环游C。
由C构造偶图G1=(X, Y)如下: X={x1,x2,…,xn}, Y={y1,y2,…,yn} xi与yj在G1=(X, Y)中连线当且仅当vi与vj在C中顺次相 连接。 显然偶图G1=(X, Y)是一个k正则偶图。所以G1可以1 因子分解。
一个图分解方式是多种多样的。作为图分解的典型例子, 我们介绍图的因子分解。
所谓一个图G的因子Gi,是指至少包含G的一条边的生成 子图。
所谓一个图G的因子分解,是指把图G分解为若干个边 不重的因子之并。
所谓一个图G的n因子,是指图G的n度正则因子。 3
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
证明: 因每个没有割边的3正则图存在完美匹配M,显 然,G-M是2因子。
14
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
定理7 一个连通图可2因子分解当且仅当它是偶数度 正则图。
证明: 必要性显然。 充分性:当G是n阶2正则图时,G本身是一个2因子。 设当G是n阶2k正则图时,可以进行2因子分解。当G是n 阶2k+2正则图时,由1891年彼得森证明过的一个结论:顶 点度数为偶数的任意正则图存在一个2因子Q。所以,G-Q 是2k阶正则图。由归纳假设,充分性得证。
例4 证明:每个k (k>0)正则偶图G是一可因子分解的。
证明:因为每个k (k>0)正则偶图G存在完美匹配,设 Q是它的一个一因子,则G-Q还是正则偶图,由归纳知, G可作一因子分解。
8
1
0.5 n 0
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1 2 1.5 t1
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0.6 0.4 x 0.2
定理2 具有H圈的三正则图可一因子分解。
v2
v1
v3
v6
v4
v5
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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
解: P1 v1v5v2v4v3 P2 v2v1v3v5v4
v2
v2
v2
v1
v3
v1
v3
v1
v3
v6
v4
v6
v4
v6
v4
v5
v5
v5
定理6 每个没有割边的3正则图是一个1因子和1个2因 子之和。
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0.6 0.4 x 0.2
定理5 K2n可分解为一个1因子和n-1个2因子之和。 证明:设V(K2n)={v1,v2,…,v2n}
作n-1条路:
Pi vivi1vi1vi2vi2vi3 v v in1 in1
脚标按模2n-1计算。然后把v2n和Pi的两个端点连接。 例5 把K6分解为一个1因子和2个2因子分解。
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
如果一个图G能够分解为若干n因子之并,称G是可n因 子分解的。
图G1
图G2
在上图中,红色边在G1中的导出子图,是G的一个一因 子;红色边在G2中的导出子图,是G的一个二因子。
研究图的因子分解主要是两个方面:一是能否进行分解 (因子分解的存在性),二是如何分解(分解算法).
2
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把一个图按照某种方式分解成若干边不重的子图之并有 重要意义。理论上,通过分解,可以深刻地揭示图的结构 特征;在应用上,网络通信中,当有多个信息传输时,往 往限制单个信息在某一子网中传递,这就涉及网络分解问 题。
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0.5 n 0
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例3 证明:K2n的一因子分解数目为:
(2n)! 2n n!
证明:由习题5第一题知:K2n的不同完美匹配的个数为(2n1)!!。所以,K2n的以因子分解数目为(2n-1)!!个。即:
(2n
1)!!
(2n)! 2n n!
一方面:若G有完美匹配,由托特定理:O(G-v)≦1; 另一方面:若树G有完美匹配,则显然G为偶阶树,于是 O(G-v)≥1;
所以:O(G-v)=1。 “充分性” 由于对任意点v ∈V(G), 有O(G-v)=1。
22
1
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
设Cv是G-v的奇分支,又设G中由v连到G-v的奇分支的 边为vu,显然,由u连到G-u的奇分支的边也是uv。
v u
令M={e(v):它是由v连到G-v的边,v ∈V(G) } 则:M是G的完美匹配。 例10 证明:每个2k (k>0)正则图是2可因子分解的。
23
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
6
ms s 1
2
s
6
ms
9
ms s 1
2
(K3,3 ) 3
18
1
0.5 n 0
Thank You !
26
2n
1
2
2n-1
3
2n-2
:
:
:
:
n
n+1
例1 将K4作一因子分解。
1
2
1
2
41
→
23
3
4
K4
3
4
6
1
0.5 n 0
0.5
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0.6 0.4 x 0.2
42 31
1
2
3
4
43
1
2
12
3
4
例2 证明:K4有唯一的一因子分解。 证明:由习题5第一题知:K4只有3个不同的完美匹配。 而k4的每个1因子分解包含3个不同完美匹配,所以,其 1因子分解唯一。
10
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
例如,在下图中:
两个红色圈的并构成图的一个2因子,但不是H圈。 一个显然结论是:G能进行2因子分解,其顶点度数 必然为偶数。(注意,不一定是欧拉图) 定理4 K2n+1可2因子分解。
证明:设 V (K2n1) v1, v2, , v2n1
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0.6 0.4 x 0.2
图论及其应用
应用数学学院
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1
0.5 n 0
0.5
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0.5
00
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0.6 0.4 x 0.2
本次课主要内容
图的因子分解
(一)、图的一因子分解 (二)、图的二因子分解 (三)、图的森林因子分解
纳什---威廉斯得到了图的荫度计算公式。
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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
定理8
图G的荫度为:
(G)
max s
ms s 1
其中s是G的子图Hs的顶点数,而:ms
max s
E
(
H
s
)
例6 求σ(K5)和σ(K3,3).
s
2
ms
1
ms s 1
v1
例4 对K7作2因子分解。
v7
解: P1 v1v6v2v5v3v4
P3 v3v2v4v1v5v6
v1 v2
P2 v2v1v3v6v4v5
v1 v2
v6 v5 v1
v7
v6 v5
v7
v3
v6
v4
v5
v3 v4
v7
v6 v5
v2
v3 v4
v2
v3 v4
12
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
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1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ(G)。
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s
4
ms
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ms s 1
2
s
3
ms
3
ms s 1
2
s
5
ms
10
ms s 1
3
(G) 3
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1
0.5 n 0
0.5
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0.6 0.4 x 0.2
s
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ms s 1
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s
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ms s 1
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ms
4
ms s 1
2
s
5
ms
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00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
证明:设G是2k连通正则图,V(G)={v1,v2,…,vn}。 则G存在欧拉环游C。
由C构造偶图G1=(X, Y)如下: X={x1,x2,…,xn}, Y={y1,y2,…,yn} xi与yj在G1=(X, Y)中连线当且仅当vi与vj在C中顺次相 连接。 显然偶图G1=(X, Y)是一个k正则偶图。所以G1可以1 因子分解。
一个图分解方式是多种多样的。作为图分解的典型例子, 我们介绍图的因子分解。
所谓一个图G的因子Gi,是指至少包含G的一条边的生成 子图。
所谓一个图G的因子分解,是指把图G分解为若干个边 不重的因子之并。
所谓一个图G的n因子,是指图G的n度正则因子。 3
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
证明: 因每个没有割边的3正则图存在完美匹配M,显 然,G-M是2因子。
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0.5 n 0
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00
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0.6 0.4 x 0.2
定理7 一个连通图可2因子分解当且仅当它是偶数度 正则图。
证明: 必要性显然。 充分性:当G是n阶2正则图时,G本身是一个2因子。 设当G是n阶2k正则图时,可以进行2因子分解。当G是n 阶2k+2正则图时,由1891年彼得森证明过的一个结论:顶 点度数为偶数的任意正则图存在一个2因子Q。所以,G-Q 是2k阶正则图。由归纳假设,充分性得证。
例4 证明:每个k (k>0)正则偶图G是一可因子分解的。
证明:因为每个k (k>0)正则偶图G存在完美匹配,设 Q是它的一个一因子,则G-Q还是正则偶图,由归纳知, G可作一因子分解。
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定理2 具有H圈的三正则图可一因子分解。
v2
v1
v3
v6
v4
v5
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解: P1 v1v5v2v4v3 P2 v2v1v3v5v4
v2
v2
v2
v1
v3
v1
v3
v1
v3
v6
v4
v6
v4
v6
v4
v5
v5
v5
定理6 每个没有割边的3正则图是一个1因子和1个2因 子之和。
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
定理5 K2n可分解为一个1因子和n-1个2因子之和。 证明:设V(K2n)={v1,v2,…,v2n}
作n-1条路:
Pi vivi1vi1vi2vi2vi3 v v in1 in1
脚标按模2n-1计算。然后把v2n和Pi的两个端点连接。 例5 把K6分解为一个1因子和2个2因子分解。
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
如果一个图G能够分解为若干n因子之并,称G是可n因 子分解的。
图G1
图G2
在上图中,红色边在G1中的导出子图,是G的一个一因 子;红色边在G2中的导出子图,是G的一个二因子。
研究图的因子分解主要是两个方面:一是能否进行分解 (因子分解的存在性),二是如何分解(分解算法).
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把一个图按照某种方式分解成若干边不重的子图之并有 重要意义。理论上,通过分解,可以深刻地揭示图的结构 特征;在应用上,网络通信中,当有多个信息传输时,往 往限制单个信息在某一子网中传递,这就涉及网络分解问 题。
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例3 证明:K2n的一因子分解数目为:
(2n)! 2n n!
证明:由习题5第一题知:K2n的不同完美匹配的个数为(2n1)!!。所以,K2n的以因子分解数目为(2n-1)!!个。即:
(2n
1)!!
(2n)! 2n n!
一方面:若G有完美匹配,由托特定理:O(G-v)≦1; 另一方面:若树G有完美匹配,则显然G为偶阶树,于是 O(G-v)≥1;
所以:O(G-v)=1。 “充分性” 由于对任意点v ∈V(G), 有O(G-v)=1。
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设Cv是G-v的奇分支,又设G中由v连到G-v的奇分支的 边为vu,显然,由u连到G-u的奇分支的边也是uv。
v u
令M={e(v):它是由v连到G-v的边,v ∈V(G) } 则:M是G的完美匹配。 例10 证明:每个2k (k>0)正则图是2可因子分解的。
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