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加权超立方体网络的拉普拉斯谱和相干分析。 (英语) Zbl 1418.90067号

摘要:超立方体网络是迄今为止最重要、最有吸引力的网络拓扑之一。本文考虑由权因子控制的超立方体网络上一阶和二阶网络相干度的标度。我们的目标是通过使用一个称为网络相干性的量来量化算法对节点处随机干扰的鲁棒性,该量可以被描述为拉普拉斯谱。网络一致性可以反映网络在面对随机外部干扰时保持其形成的程度。首先,我们推导了其特征值在拉普拉斯矩阵连续两代上的递推关系。然后,我们得到了拉普拉斯阵的拉普拉斯谱。最后,我们利用压缩定理计算了量化为所有非零拉普拉斯特征值倒数之和和和和的一阶和二阶网络相干性。结果表明,网络相干性与生成数和权重因子有关。同时,当0<r<1时,加权超立方体的一阶和二阶网络相干度随着权重因子的增加而减小。

MSC公司:

90B15号机组 运筹学中的随机网络模型
34升15 特征值,特征值估计,常微分算子的上下界
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全文: 内政部

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