分类: 图论作业代写

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MTH607

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Ramsey properties and connectivity

According to Ramsey’s theorem, every large enough graph $G$ has a very dense or a very sparse induced subgraph of given order, a $K^r$ or $\overline{K^r}$. If we assume that $G$ is connected, we can say a little more:

Proposition 9.4.1. For every $r \in \mathbb{N}$ there is an $n \in \mathbb{N}$ such that every connected graph of order at least $n$ contains $K^r, K_{1, r}$ or $P^r$ as an induced subgraph.

Proof. Let $d+1$ be the Ramsey number of $r$, let $n:=\frac{d}{d-2}(d-1)^r$, and let $G$ be a graph of order at least $n$. If $G$ has a vertex $v$ of degree at least $d+1$ then, by Theorem 9.1.1 and the choice of $d$, either $N(v)$ induces a $K^r$ in $G$ or ${v} \cup N(v)$ induces a $K_{1, r}$. On the other hand, if $\Delta(G) \leqslant d$, then by Proposition 1.3.3 $G$ has radius $>r$, and hence contains two vertices at a distance $\geqslant r$. Any shortest path in $G$ between these two vertices contains a $P^r$.

In principle, we could now look for a similar set of ‘unavoidable’ $k$-connected subgraphs for any given connectivity $k$. To keep thse ‘unavoidable sets’ small, it helps to relax the containment relation from ‘induced subgraph’ for $k=1$ (as above) to ‘topological minor’ for $k=2$, and on to ‘minor’ for $k=3$ and $k=4$. For larger $k$, no similar results are known.

Proposition 9.4.2. For every $r \in \mathbb{N}$ there is an $n \in \mathbb{N}$ such that every 2-connected graph of order at least $n$ contains $C^r$ or $K_{2, r}$ as a topological minor.

Proof. Let $d$ be the $n$ associated with $r$ in Proposition 9.4.1, and let $G$ be a 2-connected graph with at least $\frac{d}{d-2}(d-1)^r$ vertices. By Proposition 1.3.3, either $G$ has a vertex of degree $>d$ or $\operatorname{diam} G \geqslant \operatorname{rad} G>r$.

In the latter case let $a, b \in G$ be two vertices at distance $>r$. By Menger’s theorem (3.3.6), $G$ contains two independent $a-b$ paths. These form a cycle of length $>r$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Simple sufficient conditions

What kind of condition might be sufficient for the existence of a Hamilton cycle in a graph $G$ ? Purely global assumptions, like high edge density, will not be enough: we cannot do without the local property that every vertex has at least two neighbours. But neither is any large (but constant) minimum degree sufficient: it is easy to find graphs without a Hamilton cycle whose minimum degree exceeds any given constant bound.
The following classic result derives its significance from this background:

Theorem 10.1.1. (Dirac 1952)
Every graph with $n \geqslant 3$ vertices and minimum degree at least $n / 2$ has a Hamilton cycle.

Proof. Let $G=(V, E)$ be a graph with $|G|=n \geqslant 3$ and $\delta(G) \geqslant n / 2$. Then $G$ is connected: otherwise, the degree of any vertex in the smallest component $C$ of $G$ would be less than $|C| \leqslant n / 2$.

Let $P=x_0 \ldots x_k$ be a longest path in $G$. By the maximality of $P$, all the neighbours of $x_0$ and all the neighbours of $x_k$ lie on $P$. Hence at least $n / 2$ of the vertices $x_0, \ldots, x_{k-1}$ are adjacent to $x_k$, and at least $n / 2$ of these same $k<n$ vertices $x_i$ are such that $x_0 x_{i+1} \in E$. By the pigeon hole principle, there is a vertex $x_i$ that has both properties, so we have $x_0 x_{i+1} \in E$ and $x_i x_k \in E$ for some $i<k$ (Fig. 10.1.1).

We claim that the cycle $C:=x_0 x_{i+1} P x_k x_i P x_0$ is a Hamilton cycle of $G$. Indeed, since $G$ is connected, $C$ would otherwise have a neighbour in $G-C$, which could be combined with a spanning path of $C$ into a path longer than $P$.

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图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Ramsey properties and connectivity

根据拉姆齐定理,每个足够大的图$G$都有一个非常密集或非常稀疏的给定阶的诱导子图$K^r$或$\overline{K^r}$。如果我们假设$G$是连接的,我们可以多说一点:

提案9.4.1对于每个$r \in \mathbb{N}$,都存在一个$n \in \mathbb{N}$,使得每个至少为$n$阶的连通图都包含$K^r, K_{1, r}$或$P^r$作为诱导子图。

证明。设$d+1$为$r$的拉姆齐数,设$n:=\frac{d}{d-2}(d-1)^r$,设$G$为至少为$n$的有序图。如果$G$有一个顶点$v$的度数至少为$d+1$,那么根据定理9.1.1和$d$的选择,要么$N(v)$在$G$中衍生出一个$K^r$,要么${v} \cup N(v)$衍生出一个$K_{1, r}$。另一方面,如果$\Delta(G) \leqslant d$,则根据命题1.3.3 $G$的半径为$>r$,因此包含两个距离为$\geqslant r$的顶点。在$G$中这两个顶点之间的任何最短路径都包含$P^r$。

原则上,对于任何给定的连通性$k$,我们现在可以寻找类似的一组“不可避免的”$k$连接子图。为了保持这些“不可避免的集合”较小,它有助于将包含关系从$k=1$的“诱导子图”(如上所述)放宽到$k=2$的“拓扑次要”,然后再放宽到$k=3$和$k=4$的“次要”。对于更大的$k$,没有类似的结果。

提案9.4.2。对于每个$r \in \mathbb{N}$,都存在一个$n \in \mathbb{N}$,使得每个至少为$n$阶的2连通图都包含$C^r$或$K_{2, r}$作为拓扑次元。

证明。设$d$为命题9.4.1中与$r$相关联的$n$,设$G$为至少有$\frac{d}{d-2}(d-1)^r$个顶点的2连通图。根据命题1.3.3,$G$有一个度数为$>d$或$\operatorname{diam} G \geqslant \operatorname{rad} G>r$的顶点。

在后一种情况下,设$a, b \in G$为距离为$>r$的两个顶点。根据门格尔定理(3.3.6),$G$包含两个独立的$a-b$路径。这些形成了一个长度为$>r$的循环。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Simple sufficient conditions

什么样的条件可能是图中存在汉密尔顿环的充分条件$G$ ?纯粹的全局假设,比如高边缘密度,是不够的:我们不能没有每个顶点至少有两个邻居的局部性质。但是,任何大的(但恒定的)最小度都是不够的:很容易找到没有Hamilton循环的图,其最小度超过任何给定的常数界。
下面这个经典结论的意义就来源于这个背景:

定理10.1.1。(狄拉克1952)
每个顶点为$n \geqslant 3$且最小度至少为$n / 2$的图都有一个Hamilton循环。

证明。设$G=(V, E)$为具有$|G|=n \geqslant 3$和$\delta(G) \geqslant n / 2$的图形。那么$G$是连通的,否则$G$的最小分量$C$中任意顶点的度数都小于$|C| \leqslant n / 2$。

设$P=x_0 \ldots x_k$为$G$的最长路径。根据$P$的最大值,$x_0$的所有邻居和$x_k$的所有邻居都在$P$上。因此,至少$n / 2$个顶点$x_0, \ldots, x_{k-1}$与$x_k$相邻,并且至少$n / 2$个相同的$k<n$个顶点$x_i$与$x_0 x_{i+1} \in E$相邻。根据鸽子洞原理,有一个顶点$x_i$同时具有这两个属性,因此对于某些$i<k$,我们有$x_0 x_{i+1} \in E$和$x_i x_k \in E$(图10.1.1)。

我们声称周期$C:=x_0 x_{i+1} P x_k x_i P x_0$是一个$G$的汉密尔顿周期。事实上,因为$G$是连通的,否则$C$在$G-C$中就会有一个邻居,它可以与$C$的生成路径组合成一条比$P$长的路径。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Math780

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Ramsey numbers

Ramsey’s theorem may be rephrased as follows: if $H=K^r$ and $G$ is a graph with sufficiently many vertices, then either $G$ itself or its complement $\bar{G}$ contains a copy of $H$ as a subgraph. Clearly, the same is true for any graph $H$, simply because $H \subseteq K^h$ for $h:=|H|$.

However, if we ask for the least $n$ such that every graph $G$ of order $n$ has the above property – this is the Ramsey number $R(H)$ of $H$-then the above question makes sense: if $H$ has only few edges, it should embed more easily in $G$ or $\bar{G}$, and we would expect $R(H)$ to be smaller than the Ramsey number $R(h)=R\left(K^h\right)$.

A little more generally, let $R\left(H_1, H_2\right)$ denote the least $n \in \mathbb{N}$ such that $H_1 \subseteq G$ or $H_2 \subseteq \bar{G}$ for every graph $G$ of order $n$. For most graphs $H_1, H_2$, only very rough estimates are known for $R\left(H_1, H_2\right)$. Interestingly, lower bounds given by random graphs (as in Theorem 11.1.3) are often sharper than even the best bounds provided by explicit constructions.

The following proposition describes one of the few cases where exact Ramsey numbers are known for a relatively large class of graphs:

Proposition 9.2.1. Let $s, t$ be positive integers, and let $T$ be a tree of order $t$. Then $R\left(T, K^s\right)=(s-1)(t-1)+1$.

Proof. The disjoint union of $s-1$ graphs $K^{t-1}$ contains no copy of $T$, while the complement of this graph, the complete $(s-1)$-partite graph $K_{t-1}^{s-1}$, does not contain $K^s$. This proves $R\left(T, K^s\right) \geqslant(s-1)(t-1)+1$.
Conversely, let $G$ be any graph of order $n=(s-1)(t-1)+1$ whose complement contains no $K^s$. Then $s>1$, and in any vertex colouring of $G$ (in the sense of Chapter 5) at most $s-1$ vertices can have the same colour. Hence, $\chi(G) \geqslant\lceil n /(s-1)\rceil=t$. By Corollary $5.2 .3, G$ has a subgraph $H$ with $\delta(H) \geqslant t-1$, which by Corollary 1.5 .4 contains a copy of $T$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Induced Ramsey theorems

Ramsey’s theorem can be rephrased as follows. For every graph $H=K^r$ there exists a graph $G$ such that every 2-colouring of the edges of $G$ yields a monochromatic $H \subseteq G$; as it turns out, this is witnessed by any large enough complete graph as $G$. Let us now change the problem slightly and ask for a graph $G$ in which every 2-edge-colouring yields a monochromatic induced $H \subseteq G$, where $H$ is now an arbitrary given graph.

This slight modification changes the character of the problem dramatically. What is needed now is no longer a simple proof that $G$ is ‘big enough’ (as for Theorem 9.1.1), but a careful construction: the construction of a graph that, however we bipartition its edges, contains an induced copy of $H$ with all edges in one partition class. We shall call such a graph a Ramsey graph for $H$.

The fact that such a Ramsey graph exists for every choice of $H$ is one of the fundamental results of graph Ramsey theory. It was proved around 1973 , independently by Deuber, by Erdős, Hajnal \& Pósa, and by Rödl.

Theorem 9.3.1. Every graph has a Ramsey graph. In other words, for every graph $H$ there exists a graph $G$ that, for every partition $\left{E_1, E_2\right}$ of $E(G)$, has an induced subgraph $H$ with $E(H) \subseteq E_1$ or $E(H) \subseteq E_2$.

We give two proofs. Each of these is highly individual, yet each offers a glimpse of true Ramsey theory: the graphs involved are used as hardly more than bricks in the construction, but the edifice is impressive.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Math780

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Ramsey numbers

拉姆齐定理可以重新表述如下:如果$H=K^r$和$G$是一个具有足够多顶点的图,那么$G$本身或它的补$\bar{G}$包含一个$H$的副本作为子图。显然,对于任何图形$H$都是一样的,因为$H \subseteq K^h$对于$h:=|H|$。

然而,如果我们要求最小的$n$,使得$n$的每个图$G$都具有上述属性——这是$H$的拉姆齐数$R(H)$——那么上面的问题就有意义了:如果$H$只有几个边,它应该更容易嵌入到$G$或$\bar{G}$中,我们会期望$R(H)$比拉姆齐数$R(h)=R\left(K^h\right)$小。

更一般地说,让$R\left(H_1, H_2\right)$表示最小的$n \in \mathbb{N}$,使得$H_1 \subseteq G$或$H_2 \subseteq \bar{G}$对于每个顺序为$n$的图$G$。对于大多数图形$H_1, H_2$,对于$R\left(H_1, H_2\right)$只有非常粗略的估计。有趣的是,随机图给出的下界(如定理11.1.3)往往比显式构造提供的最佳边界更清晰。

下面的命题描述了为数不多的情况之一,其中确切的拉姆齐数是已知的相对较大的一类图:

提案9.2.1设$s, t$为正整数,设$T$为$t$阶的树。然后$R\left(T, K^s\right)=(s-1)(t-1)+1$。

证明。$s-1$图的不相交并$K^{t-1}$不包含$T$的副本,而这个图的补图,完整的$(s-1)$ -部图$K_{t-1}^{s-1}$,不包含$K^s$。这证明了$R\left(T, K^s\right) \geqslant(s-1)(t-1)+1$。
反之,设$G$为任意阶为$n=(s-1)(t-1)+1$的图,其补不包含$K^s$。然后$s>1$,在$G$的任何顶点着色中(在第5章的意义上),最多$s-1$个顶点可以具有相同的颜色。因此,$\chi(G) \geqslant\lceil n /(s-1)\rceil=t$。根据推论$5.2 .3, G$与$\delta(H) \geqslant t-1$有一个子图$H$,根据推论1.5 .4,包含一个$T$的副本。

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拉姆齐定理可以改写如下。对于每个图$H=K^r$,存在一个图$G$,使得$G$的每条边的2种颜色产生一个单色的$H \subseteq G$;事实证明,任何足够大的完全图都可以证明这一点,如$G$。现在让我们稍微改变一下问题,并要求一个图$G$,其中每个2边着色产生一个单色诱导$H \subseteq G$,其中$H$现在是一个任意给定的图。

这个微小的修改戏剧性地改变了问题的性质。现在需要的不再是一个简单的证明$G$“足够大”(如定理9.1.1),而是一个仔细的构造:一个图的构造,无论我们如何划分它的边,都包含一个$H$的诱导副本,所有的边都在一个划分类中。我们称这种图为$H$的拉姆齐图。

对于每一个$H$的选择都存在这样的Ramsey图,这是图Ramsey理论的基本结果之一。大约在1973年,Deuber, Erdős, Hajnal & Pósa和Rödl分别独立地证明了这一点。

定理9.3.1。每个图都有一个拉姆齐图。换句话说,对于每个图$H$,存在一个图$G$,对于$E(G)$的每个分区$\left{E_1, E_2\right}$,都有一个与$E(H) \subseteq E_1$或$E(H) \subseteq E_2$的诱导子图$H$。

我们给出了两个证明。每一个都是高度独立的,但每一个都提供了真正的拉姆齐理论的一瞥:所涉及的图表几乎与建筑中的砖块差不多,但这座大厦令人印象深刻。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH7331

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The topological end space

In this last section we shall develop a deeper understanding of the global structure of infinite graphs, especially locally finite ones, that can be attained only by studying their ends. This structure is intrinsically topological, but no more than the most basic concepts of point-set topology will be needed.

Our starting point will be to make precise the intuitive idea that the ends of a graph are the ‘points at infinity’ to which its rays converge. To do so, we shall define a topological space $|G|$ associated with a graph $G=(V, E, \Omega)$ and its ends. ${ }^8$ By considering topological versions of paths, cycles and spanning trees in this space, we shall then be able to extend to infinite graphs some parts of finite graph theory that would not otherwise have infinite counterparts (see the notes for more examples). Thus, the ends of an infinite graph turn out to be more than a curious new phenomenon: they form an integral part of the picture, without which it cannot be properly understood.

To build the space $|G|$ formally, we start with the set $V \cup \Omega$. For every edge $e=u v$ we add a set $\dot{e}=(u, v)$ of continuum many points, making these sets $\ddot{e}$ disjoint from each other and from $V \cup \Omega$. We then choose for each $e$ some fixed bijection between $\dot{e}$ and the real interval $(0,1)$, and extend this bijection to one between $[u, v]:={u} \cup \grave{e} \cup{v}$ and $[0,1]$. This bijection defines a metric on $[u, v]$; we call $[u, v]$ a topological edge with inner points $x \in \dot{e}$. Given any $F \subseteq E$ we write $\stackrel{\circ}{F}:=\bigcup{\dot{e} \mid e \in F}$.

When we speak of a ‘graph’ $H \subseteq G$, we shall often also mean its corresponding point set $V(H) \cup \tilde{E}(H)$.

Having thus defined the point set of $|G|$, let us choose a basis of open sets to define its topology. For every edge $u v$, declare as open all subsets of $(u, v)$ that correspond, by our fixed bijection between $(u, v)$ and $(0,1)$, to an open set in $(0,1)$. For every vertex $u$ and $\epsilon>0$, declare as open the ‘open star around $u$ of radius $\epsilon$ ‘, that is, the set of all points on edges $[u, v]$ at distance less than $\epsilon$ from $u$, measured individually for each edge in its metric inherited from $[0,1]$. Finally, for every end $\omega$ and every finite set $S \subseteq V$, there is a unique component $C(S, \omega)$ of $G-S$ that contains a ray from $\omega$. Let $\Omega(S, \omega):=\left{\omega^{\prime} \in \Omega \mid C\left(S, \omega^{\prime}\right)=C(S, \omega)\right}$. For every $\epsilon>0$, write $E_\epsilon(S, \omega)$ for the set of all inner points of $S$ $C(S, \omega)$ edges at distance less than $\epsilon$ from their endpoint in $C(S, \omega)$. Then declare as open all sets of the form
$$
\hat{C}\epsilon(S, \omega):=C(S, \omega) \cup \Omega(S, \omega) \cup \dot{E}\epsilon(S, \omega) .
$$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Ramsey’s original theorems

In its simplest version, Ramsey’s theorem says that, given an integer $r \geqslant 0$, every large enough graph $G$ contains either $K^r$ or $\overline{K^r}$ as an induced subgraph. At first glance, this may seem surprising: after all, we need about $(r-2) /(r-1)$ of all possible edges to force a $K^r$ subgraph in $G$ (Corollary 7.1 .3 ), but neither $G$ nor $\bar{G}$ can be expected to have more than half of all possible edges. However, as the Turán graphs illustrate well, squeezing many edges into $G$ without creating a $K^r$ imposes additional structure on $G$, which may help us find an induced $\overline{K^r}$.

So how could we go about proving Ramsey’s theorem? Let us try to build a $K^r$ or $\overline{K^r}$ in $G$ inductively, starting with an arbitrary vertex $v_1 \in V_1:=V(G)$. If $|G|$ is large, there will be a large set $V_2 \subseteq V_1 \backslash\left{v_1\right}$ of vertices that are either all adjacent to $v_1$ or all non-adjacent to $v_1$. Accordingly, we may think of $v_1$ as the first vertex of a $K^r$ or $\overline{K^r}$ whose other vertices all lie in $V_2$. Let us then choose another vertex $v_2 \in V_2$ for our $K^r$ or $\overline{K^r}$. Since $V_2$ is large, it will have a subset $V_3$, still fairly large, of vertices that are all ‘of the same type’ with respect to $v_2$ as well: either all adjacent or all non-adjacent to it. We then continue our search for vertices inside $V_3$, and so on (Fig. 9.1.1).

How long can we go on in this way? This depends on the size of our initial set $V_1$ : each set $V_i$ has at least half the size of its predecessor $V_{i-1}$, so we shall be able to complete $s$ construction steps if $G$ has order about $2^s$. As the following proof shows, the choice of $s=2 r-3$ vertices $v_i$ suffices to find among them the vertices of a $K^r$ or $\overline{K^r}$.
Theorem 9.1.1. (Ramsey 1930)
For every $r \in \mathbb{N}$ there exists an $n \in \mathbb{N}$ such that every graph of order at least $n$ contains either $K^r$ or $\overline{K^r}$ as an induced subgraph.

Proof. The assertion is trivial for $r \leqslant 1$; we assume that $r \geqslant 2$. Let $n:=2^{2 r-3}$, and let $G$ be a graph of order at least $n$. We shall define a sequence $V_1, \ldots, V_{2 r-2}$ of sets and choose vertices $v_i \in V_i$ with the following properties:
(i) $\left|V_i\right|=2^{2 r-2-i} \quad(i=1, \ldots, 2 r-2)$;

(ii) $V_i \subseteq V_{i-1} \backslash\left{v_{i-1}\right} \quad(i=2, \ldots, 2 r-2)$;
(iii) $v_{i-1}$ is adjacent either to all vertices in $V_i$ or to no vertex in $V_i$ $(i=2, \ldots, 2 r-2)$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH7331

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The topological end space

在最后一节中,我们将对无限图的全局结构,特别是局部有限图的全局结构有更深的理解,这只能通过研究它们的端点来实现。这种结构本质上是拓扑结构,但只需要了解点集拓扑的最基本概念。

我们的出发点将是精确地表达一个直观的想法,即图形的端点是光线汇聚到的“无穷远处的点”。为此,我们将定义一个与图$G=(V, E, \Omega)$及其末端相关联的拓扑空间$|G|$。${ }^8$通过在这个空间中考虑路径、循环和生成树的拓扑版本,我们将能够将有限图论的某些部分扩展到无限图,否则这些部分将不会有无限对应(更多示例参见注释)。因此,一个无限图形的端点不仅仅是一个奇怪的新现象:它们构成了图像的一个组成部分,没有它们,图像就不能被正确地理解。

要正式构建空间$|G|$,我们从集合$V \cup \Omega$开始。对于每条边$e=u v$,我们添加一个连续点集$\dot{e}=(u, v)$,使这些集$\ddot{e}$彼此不相交,也不相交于$V \cup \Omega$。然后,我们为每个$e$选择$\dot{e}$和实际间隔$(0,1)$之间的固定双射,并将此双射扩展为$[u, v]:={u} \cup \grave{e} \cup{v}$和$[0,1]$之间的一个双射。这个对象在$[u, v]$上定义了一个度量;我们称$[u, v]$为具有内点$x \in \dot{e}$的拓扑边。给定任意$F \subseteq E$,我们写成$\stackrel{\circ}{F}:=\bigcup{\dot{e} \mid e \in F}$。

当我们说到“图”$H \subseteq G$时,我们通常也指它对应的点集$V(H) \cup \tilde{E}(H)$。

这样定义了$|G|$的点集之后,让我们选择一个开集的基来定义它的拓扑。对于每条边$u v$,声明$(u, v)$的所有子集都是开放的,通过$(u, v)$和$(0,1)$之间的固定双射,对应于$(0,1)$中的开放集。对于每个顶点$u$和$\epsilon>0$,声明为打开’半径$\epsilon$的$u$周围的开放星’,即距离$u$小于$\epsilon$的边$[u, v]$上所有点的集合,每个边在其继承自$[0,1]$的度量中单独测量。最后,对于每一个端点$\omega$和每一个有限集$S \subseteq V$, $G-S$都有一个唯一的组件$C(S, \omega)$,它包含一条来自$\omega$的射线。让$\Omega(S, \omega):=\left{\omega^{\prime} \in \Omega \mid C\left(S, \omega^{\prime}\right)=C(S, \omega)\right}$。对于每个$\epsilon>0$,将$S$$C(S, \omega)$边的所有内部点的集合写成$E_\epsilon(S, \omega)$,这些点距离$C(S, \omega)$中的端点小于$\epsilon$。然后将窗体的所有集合声明为打开
$$
\hat{C}\epsilon(S, \omega):=C(S, \omega) \cup \Omega(S, \omega) \cup \dot{E}\epsilon(S, \omega) .
$$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Ramsey’s original theorems

在其最简单的版本中,拉姆齐定理说,给定一个整数$r \geqslant 0$,每个足够大的图$G$包含$K^r$或$\overline{K^r}$作为诱导子图。乍一看,这似乎令人惊讶:毕竟,我们需要大约$(r-2) /(r-1)$所有可能的边来强制生成$G$中的$K^r$子图(推论7.1 .3),但是$G$和$\bar{G}$都不能期望拥有超过一半的可能边。然而,正如Turán图表很好地说明的那样,在不创建$K^r$的情况下将许多边挤进$G$会给$G$带来额外的结构,这可能有助于我们找到一个诱导的$\overline{K^r}$。

那么我们如何证明拉姆齐定理呢?让我们尝试在$G$中归纳地构建一个$K^r$或$\overline{K^r}$,从任意顶点$v_1 \in V_1:=V(G)$开始。如果$|G|$很大,则会有一个很大的顶点集$V_2 \subseteq V_1 \backslash\left{v_1\right}$,这些顶点要么都与$v_1$相邻,要么都不与$v_1$相邻。因此,我们可以认为$v_1$是其他顶点都位于$V_2$的$K^r$或$\overline{K^r}$的第一个顶点。然后选择另一个顶点$v_2 \in V_2$作为$K^r$或$\overline{K^r}$。由于$V_2$很大,它将有一个子集$V_3$,仍然相当大,这些顶点对于$v_2$来说都是“相同类型”的:要么全部相邻,要么全部不相邻。然后我们继续搜索$V_3$内部的顶点,以此类推(图9.1.1)。

这样我们还能坚持多久?这取决于初始集合$V_1$的大小:每个集合$V_i$的大小至少是其前身$V_{i-1}$的一半,因此,如果$G$有关于$2^s$的订单,我们将能够完成$s$的构建步骤。如下面的证明所示,选择$s=2 r-3$顶点$v_i$足以在其中找到$K^r$或$\overline{K^r}$的顶点。
定理9.1.1。(拉姆齐1930)
对于每个$r \in \mathbb{N}$,存在一个$n \in \mathbb{N}$,使得每个至少为$n$阶的图都包含$K^r$或$\overline{K^r}$作为诱导子图。

证明。断言对于$r \leqslant 1$是微不足道的;我们假设$r \geqslant 2$。设$n:=2^{2 r-3}$,并设$G$是至少为$n$的有序图。我们将定义一个集合序列$V_1, \ldots, V_{2 r-2}$,并选择具有以下属性的顶点$v_i \in V_i$:
(i) $\left|V_i\right|=2^{2 r-2-i} \quad(i=1, \ldots, 2 r-2)$;

(ii) $V_i \subseteq V_{i-1} \backslash\left{v_{i-1}\right} \quad(i=2, \ldots, 2 r-2)$;
(iii) $v_{i-1}$与$V_i$中的所有顶点相邻,或者与$V_i$$(i=2, \ldots, 2 r-2)$中的无顶点相邻。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH361

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH361

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Euler’s Formula

There is a simple formula relating the numbers of vertices, edges, and faces in a connected plane graph. It is known as Euler’s Formula because Euler established it for those plane graphs defined by the vertices and edges of polyhedra. In this section, we discuss Euler’s Formula and its immediate consequences.

Theorem 6.3.2 (Euler 1750) Let $G$ be a connected plane graph, and let n, m, and $f$ denote, respectively, the numbers of vertices, edges, and faces of $G$. Then $n-m+f=2$.

Proof We employ an induction on $m$, the result being obvious for $m=0$ or 1 . Assume that $m \geq 2$ and the result is true for all connected plane graphs having fewer than $m$ edges, and suppose that $G$ has $m$ edges. Consider first the case $G$ is a tree. Then $G$ has a vertex $v$ of degree one. The connected plane graph $G-v$ has $n-1$ vertices, $m-1$ edges and $f(=1)$ faces, so by the inductive hypothesis, $(n-1)-(m-1)+f=2$, which implies that $n-m+f=2$. Consider next the case when $G$ is not a tree. Then $G$ has an edge $e$ on a cycle. In this case, the connected plane graph $G-e$ has $n$ vertices, $m-1$ edges, and $f-1$ faces, so that the desired formula immediately follows from the inductive hypothesis.

A maximal planar graph is one to which no edge can be added without losing planarity. Thus in any embedding of a maximal planar graph $G$ with $n \geq 3$, the boundary of every face of $G$ is a triangle, and hence the embedding is often called a triangulated plane graph. Although a general graph may have up to $n(n-1) / 2$ edges, it is not true for planar graphs.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Dual Graph

For a plane graph $G$, we often construct another graph $G^$ called the (geometric) dual of $G$ as follows. A vertex $v_i^$ is placed in each face $F_i$ of $G$; these are the vertices of $G^$. Corresponding to each edge $e$ of $G$, we draw an edge $e^$ which crosses $e$ (but no other edge of $G$ ) and joins the vertices $v_i^$ which lie in the faces $F_i$ adjoining $e$; these are the edges of $G^$. The edge $e^$ of $G^$ is called the dual edge of $e$ of $G$. The construction is illustrated in Fig. 6.9; the vertices $v_i^$ are represented by small white circles, and the edges $e^$ of $G^$ by dotted lines. $G^$ is not necessarily a simple graph even if $G$ is simple. Clearly, the dual $G^*$ of a plane graph $G$ is also a plane graph. One can easily observe the following lemma.

Lemma 6.3.6 Let $G$ be a connected plane graph with $n$ vertices, $m$ edges, and $f$ faces, and let the dual $G^$ have $n^$ vertices, $m^$ edges, and $f^$ faces, then $n^=f$, $m^=m$, and $f^*=n$.

Clearly, the dual of the dual of a connected plane graph $G$ is the original graph $G$. However, a planar graph may give rise to two or more geometric duals since the plane embedding is not necessarily unique.

A connected plane graph $G$ is called self-dual if it is isomorphic to its dual $G^$. The graph $G$ in Fig. 6.10 drawn with black vertices and solid edges is a self-dual graph where $G^$ is drawn with white vertices and dotted edges.

A weak dual of a plane graph $G$ is the subgraph of the dual graph of $G$ whose vertices correspond to the inner faces of $G$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH361

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Euler’s Formula

有一个简单的公式可以表示连通平面图中顶点、边和面的数量。它被称为欧拉公式,因为欧拉为那些由多面体的顶点和边定义的平面图形建立了它。在本节中,我们将讨论欧拉公式及其直接结果。

定理6.3.2 (Euler 1750)设$G$为连通平面图,设n、m、$f$分别表示$G$的顶点数、边数和面数。然后$n-m+f=2$。

我们对$m$进行归纳,结果对$m=0$或1是明显的。假设$m \geq 2$和结果对所有边数少于$m$的连通平面图都成立,并假设$G$有$m$条边。首先考虑$G$是一棵树的情况。那么$G$有一个1度的顶点$v$。连通的平面图$G-v$有$n-1$个顶点,$m-1$条边和$f(=1)$个面,所以根据归纳假设$(n-1)-(m-1)+f=2$,这意味着$n-m+f=2$。下面考虑$G$不是树的情况。那么$G$在一个循环上有一条边$e$。在这种情况下,连通的平面图形$G-e$有$n$个顶点、$m-1$条边和$f-1$个面,因此从归纳假设中可以立即得出所需的公式。

最大的平面图是指在不失去平面性的情况下不能添加任何边的图。因此,在极大平面图$G$与$n \geq 3$的任何嵌入中,$G$的每个面的边界都是三角形,因此这种嵌入通常被称为三角化平面图。虽然一般图可能有多达$n(n-1) / 2$条边,但对于平面图来说并非如此。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Dual Graph

对于平面图$G$,我们通常构造另一个图$G^$,称为$G$的(几何)对偶,如下所示。在$G$的每个面$F_i$上放置一个顶点$v_i^$;这些是$G^$的顶点。对应于$G$的每条边$e$,我们画一条边$e^$,它穿过$e$(但没有$G$的其他边),并连接位于靠近$e$的$F_i$面的顶点$v_i^$;这些是$G^$的边。$G^$的边$e^$称为$G$的边$e$的双边。其结构如图6.9所示;顶点$v_i^$用白色的小圆圈表示,$G^$的边$e^$用虚线表示。$G^$不一定是一个简单的图形,即使$G$很简单。显然,平面图形$G$的对偶$G^*$也是一个平面图形。我们可以很容易地观察到以下引理。

引理6.3.6设$G$为具有$n$顶点、$m$边和$f$面的连通平面图,设对偶$G^$有$n^$顶点、$m^$边和$f^$面,则设$n^=f$、$m^=m$、$f^*=n$。

显然,连通平面图形$G$的对偶的对偶是原始图形$G$。然而,平面图可以产生两个或多个几何对偶,因为平面嵌入不一定是唯一的。

连通平面图$G$如果与其对偶$G^$同构,则称为自对偶。图6.10中以黑色顶点和实边绘制的图形$G$是一个自对偶图形,其中以白色顶点和虚线绘制$G^$。

平面图$G$的弱对偶是$G$对偶图的子图,其顶点对应于$G$的内面。

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微观经济学代写

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH1230

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图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH1230

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Dominating Set

For a graph $G=(V, E)$, a set $D \subseteq V(G)$ of vertices is a dominating set of $G$ if every vertex in $V$ is either in $D$ or adjacent to a vertex of $D$. A dominating set $D$ of $G$ is minimal if $D$ does not properly contain a dominating set of $D$. The vertex set ${b, e, i}$ is a minimal dominating set in the graph in Fig. 5.9. A dominating set $D$ of $G$ is minimum if no other dominating set has fewer vertices than $D$. The cardinality of a minimum dominating set of $G$ is called the domination number of $G$ and denoted by $\gamma(G)$. For the graph in Fig. $5.9 \gamma(G)=2$ and the vertex set ${b, f}$ is a minimum dominating set. We say a vertex in a dominating set dominates itself and all of its neighbors.

The government plans to establish fire stations in a new city in such a way that a locality or one of its neighbor localities will have a fire station. In a graph model of the city, where each vertex represents a locality and each edge represents the neighborhood of two localities, a dominating set gives a feasible solution for the locations of fire stations. If the government wishes to minimize the number of fire stations for budget constraint, a minimum dominating set gives a feasible solution.

Domination of vertices has been studied extensively due its practical applications in scenarios described above [4].

Domination number has a relation with diameter of a graph as we see in the following lemma.

Lemma 5.4.1 Let $G$ be a connected simple graph, $\gamma(G)$ be the domination number of $G$, and $\operatorname{diam}(G)$ be the diameter of $G$. Then
$$
\gamma(G) \geq\left\lceil\frac{\operatorname{diam}(G)+1}{3}\right\rceil .
$$
Proof Let $x$ and $y$ be two vertices of $G$ such that $d(x, y)=\operatorname{diam}(G)=k$, and let $P=u_0(=x), u_1, \ldots, u_k(=y)$ be a path of length $k$ in $G$ from $x$ to $y$. Let $D$ be a domination set of $G$. We now prove that each vertex in $D$ can dominate at most three vertices on $P$. Let $u$ be a vertex in $D$. If $u$ is on $P, u$ can dominate at most three vertices on $P: v$ itself and its (at most) two neighbors. If $u$ is not on $P, u$ can also dominate at most three vertices on $P$ and those vertices must be consecutive on $P$; otherwise, there would exist a path between $x$ and $y$ shorter than $P$, a contradiction to the definition of $\operatorname{diam}(G)$. Therefore, each vertex in $D$ dominates at most three vertices on $P$.

Since the number of vertices on $P$ is $k+1=\operatorname{diam}(G)+1, \gamma(G) \geq\left\lceil\frac{\operatorname{diam}(G)+1}{3}\right\rceil$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Factor of a Graphraceful Labeling

A factor of a graph $G$ is a spanning subgraph of $G$. A $k$-factor is a spanning $k$-regular subgraph. Clearly, a 1-factor is a perfect matching and exists only for graphs with an even number of vertices. A 2 -factor of $G$ is a disjoint union of cycles of $G$ if the 2 -factor is not connected; a connected 2-factor is a Hamiltonian cycle.

We now know Tutte’s condition [8] for 1-factor. A connected component $H$ of a graph is an odd component if $H$ has odd number of vertices. We denote by $o c(G)$ the number of odd components in a graph $G$. The following theorem is from Tutte [8].
Theorem 5.5.1 A graph $G$ has a l-factor if and only if oc $(G-S) \leq|S|$ for every $S \subseteq V(G)$.

If we delete the vertex $x$ from the graph in Fig.5.11(a), then we get two odd components. Taking $S={x}$, the graph violates the condition in Theorem 5.5.1, and hence it does not have a 1-factor. However, the graph in Fig. 5.11(b) satisfies the condition in Theorem 5.5.1 and it has a 1-factor as shown by thick edges.

We now see an application of Theorem 5.5.1 in the proof of Theorem 5.5.2 (due to Chungphaisan [9]) which gives a necessary and sufficient condition for a tree to have a 1 -factor. The proof presented here is due to Amahashi $[10,11]$.

Theorem 5.5.2 A tree $T$ of even order has a 1 -factor if and only if $o c(T-v)=1$ for every vertex $v$ of $T$.

Proof Assume that $T$ has a 1-factor $F$. Then for every vertex $v$ of $T$, let $w$ be the vertex of $T$ joined to $v$ by an edge of $F$, as illustrated in Fig. 5.12(a). It follows that the component of $T-v$ containing $w$ is odd, and all the other components of $T-v$ are even. Hence $o c(T-v)=1$. Suppose that $o c(T-v)=1$ for every $v \in V(T)$. It is obvious that for each edge $e$ of $T, T-e$ has exactly two components, and both of them are simultaneously odd or even. Define a set $F$ of edges of $T$ as follows: $F={e \in E(T): o c(T-e)=2}$. For every vertex $v$ of $T$, there exists exactly one edge $e$ that is incident with $v$ and satisfies $o c(T-e)=2$ since $T-v$ has exactly one odd component, where $e$ is the edge joining $v$ to this odd component. (See Fig.5.12(b).) Therefore $e$ is an edge of $F$, and thus $F$ is a 1-factor of $G$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH1230

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Dominating Set

对于图$G=(V, E)$,如果$V$中的每个顶点都在$D$或与$D$的顶点相邻,则顶点集$D \subseteq V(G)$就是$G$的支配集。如果$D$没有正确地包含$D$的支配集,那么$G$的支配集$D$就是最小的。顶点集${b, e, i}$是图5.9中的最小支配集。如果没有其他支配集的顶点数少于$D$,那么$G$的支配集$D$是最小的。最小支配集$G$的基数称为$G$的支配数,用$\gamma(G)$表示。对于图$5.9 \gamma(G)=2$中的图,顶点集${b, f}$是最小支配集。我们说支配集中的一个顶点支配它自己和它所有的邻居。

政府计划在新城市设立消防局,在一个地区或附近地区设立一个消防局。在城市图模型中,每个顶点代表一个位置,每条边代表两个位置的邻域,支配集给出了消防站位置的可行解。当政府希望在预算约束下使消防站数量最小化时,最小支配集给出了一个可行解。

由于顶点支配在上述场景中的实际应用,它已被广泛研究[4]。

支配数与图的直径有关系,如下面的引理所示。

设$G$为连通简单图,$\gamma(G)$为$G$的支配数,$\operatorname{diam}(G)$为$G$的直径。然后
$$
\gamma(G) \geq\left\lceil\frac{\operatorname{diam}(G)+1}{3}\right\rceil .
$$
设$x$和$y$为$G$的两个顶点,使得$d(x, y)=\operatorname{diam}(G)=k$;设$P=u_0(=x), u_1, \ldots, u_k(=y)$为$G$从$x$到$y$的一条长度为$k$的路径。设$D$为$G$的支配集。现在我们证明$D$上的每个顶点最多可以支配$P$上的三个顶点。设$u$是$D$的一个顶点。如果$u$在$P, u$上,那么它最多可以支配$P: v$上的三个顶点和它的(最多)两个邻居。如果$u$不在$P, u$也可以支配最多三个顶点的$P$和这些顶点必须是连续的$P$;否则,在$x$和$y$之间会存在一条比$P$短的路径,这与$\operatorname{diam}(G)$的定义相矛盾。因此,$D$中的每个顶点最多支配$P$上的三个顶点。

因为$P$上的顶点数是$k+1=\operatorname{diam}(G)+1, \gamma(G) \geq\left\lceil\frac{\operatorname{diam}(G)+1}{3}\right\rceil$。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Factor of a Graphraceful Labeling

图$G$的一个因子是$G$的生成子图。$k$ -因子是生成的$k$ -正则子图。显然,1因子是一种完美匹配,只存在于具有偶数个顶点的图中。如果2因子不连通,则$G$的2因子是$G$的环的不相交并;连通的2因子是一个哈密顿循环。

我们现在知道了Tutte条件[8]的一个因素。如果$H$的顶点数为奇数,则图的连通分量$H$为奇数分量。我们用$o c(G)$表示图$G$中奇数分量的个数。下面的定理来自Tutte[8]。
定理5.5.1图$G$有一个l因子当且仅当oc $(G-S) \leq|S|$对于每一个$S \subseteq V(G)$。

如果我们从图5.11(a)中的图中删除顶点$x$,那么我们得到两个奇数分量。取$S={x}$,图违反定理5.5.1中的条件,因此它不具有1因子。然而,图5.11(b)中的图满足定理5.5.1中的条件,其具有1因子,如粗边所示。

我们现在看到定理5.5.1在定理5.5.2(由于Chungphaisan[9])的证明中的一个应用,定理5.5.2给出了树具有1因子的充分必要条件。这里的证明是由Amahashi $[10,11]$提供的。

定理5.5.2偶阶树$T$有一个1因子当且仅当$o c(T-v)=1$对于$T$的每个顶点$v$。

假设$T$有一个1因子$F$。然后,对于$T$的每个顶点$v$,设$w$为$T$的顶点,并以$F$的边与$v$相连,如图5.12(a)所示。由此可知,$T-v$中包含$w$的分量为奇数,而$T-v$中其他所有分量均为偶数。因此,$o c(T-v)=1$。假设每个$v \in V(T)$对应$o c(T-v)=1$。很明显,对于$T, T-e$的每条边$e$都恰好有两个分量,并且它们同时都是奇数或偶数。定义$T$的边集$F$如下所示:$F={e \in E(T): o c(T-e)=2}$。对于$T$的每个顶点$v$,存在一条与$v$相关且满足$o c(T-e)=2$的边$e$,因为$T-v$正好有一个奇分量,其中$e$是连接$v$和这个奇分量的边。(见图5.12(b)。)因此$e$是$F$的一条边,因此$F$是$G$的一个因子。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH392

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH392

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Distances in Trees and Graphs

In this section, we study some distance parameters of graphs and trees. If $G$ has a $u, v$-path, then the distance from $u$ to $v$ is the length of a shortest $u, v$-path. The distance from $u$ to $v$ in $G$ is denoted by $d_G(u, v)$ or simply by $d(u, v)$. For the graph in Fig. 4.10, $d(a, j)=5$ although there is a path of length 8 between $a$ and $j$. If $G$ has no $u, v$-path then $d(u, v)=\infty$. The diameter of $G$ is the longest distance among the distances of all pair of vertices in $G$. The graph in Fig. 4.10 has diameter 6. The eccentricity of a vertex $u$ in $G$ is $\max {v \in V(G)} d(u, v)$ and denoted by $\epsilon(u)$. Eccentricities of all vertices of the graph in Fig. 4.10 are shown in the figure. The radius of a graph is $\min {u \in V(G)} \epsilon(u)$. The center of a graph $G$ is the subgraph of $G$ induced by vertices of minimum ecentricity. The maximum of the vertex eccentricities is equal to the diameter. The radius and the diameter of the graph in Fig. 4.10 is 3 and 6 respectively. The vertex $h$ is the center of the graph in Fig. 4.10. The diameter and the radius of a disconnected graph are infinite.

Since there is only one path between any two vertices in a tree, computing the distance parameters for trees is not difficult. We have the following lemma on the center of a tree.
Lemma 4.6.1 The center of a tree is a vertex or an edge.
Proof We use induction on the number of vertices in a tree $T$. If $n \leq 2$ then the entire tree is the center of the tree. Assume that $n \geq 3$ and the claim holds for any tree with less than $n$ vertices. Let $T^{\prime}$ be the graph obtained from $T$ by deleting all leaves of $T . T^{\prime}$ has at least one vertex, since $T$ has a non-leaf vertex as $n \geq 3$. Clearly $T^{\prime}$ is connected and has no cycle, and hence $T^{\prime}$ be a tree with less than $n$ vertices. By induction hypothesis the center of $T^{\prime}$ is a vertex or an edge. To complete the proof, we now show that $T$ and $T^{\prime}$ have the same center. Let $v$ be a vertex in $T$. Every vertex $u$ in $T$ which is at maximum distance from $v$ is a leaf. Since all leaves of $T$ have been deleted to obtain $T^{\prime}$ and any path between two non-leaf vertices in $T$ does not contain a leaf, $\epsilon_{T^{\prime}}(u)=\epsilon_T(u)-1$ for every vertex $u$ in $T^{\prime}$. Furthermore, the ecentricity of a leaf is greater than the ecentricity of its neighbor in $T$. Hence the In this section, we study some distance parameters of graphs and trees. If $G$ has a $u, v$-path, then the distance from $u$ to $v$ is the length of a shortest $u, v$-path. The distance from $u$ to $v$ in $G$ is denoted by $d_G(u, v)$ or simply by $d(u, v)$. For the graph in Fig. 4.10, $d(a, j)=5$ although there is a path of length 8 between $a$ and $j$. If $G$ has no $u, v$-path then $d(u, v)=\infty$. The diameter of $G$ is the longest distance among the distances of all pair of vertices in $G$. The graph in Fig. 4.10 has diameter 6. The eccentricity of a vertex $u$ in $G$ is $\max {v \in V(G)} d(u, v)$ and denoted by $\epsilon(u)$. Eccentricities of all vertices of the graph in Fig. 4.10 are shown in the figure. The radius of a graph is $\min {u \in V(G)} \epsilon(u)$. The center of a graph $G$ is the subgraph of $G$ induced by vertices of minimum ecentricity. The maximum of the vertex eccentricities is equal to the diameter. The radius and the diameter of the graph in Fig. 4.10 is 3 and 6 respectively. The vertex $h$ is the center of the graph in Fig. 4.10. The diameter and the radius of a disconnected graph are infinite.

Since there is only one path between any two vertices in a tree, computing the distance parameters for trees is not difficult. We have the following lemma on the center of a tree.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Graceful Labeling

A graceful labeling of a simple graph $G$, with $n$ vertices and $m$ edges, is a one-toone mapping $f$ of the vertex set $V$ into the set ${0,1,2, \ldots, m}$, such that distinct vertices receive distinct numbers and $f$ satisfies ${|f(u)-f(v)|: u v \in E(G)}=$ ${1,2,3, \ldots, m}$. The absolute difference $|f(u)-f(v)|$ is regarded as the label of the edge $e=(u, v)$ in the graceful labeling. The number received by a vertex in a graceful labeling is regarded as the label of the vertex. A graph $G$ is called graceful if $G$ admits a graceful labeling.

One can easily compute a graceful labeling of a path as follows. Start labeling of vertices (i.e., assigning labels to vertices) at either end. The first vertex is labeled by 0 and the next vertex on the path is labeled by $n-1$, the next vertex is labeled by 1 , the next vertex is labeled by $n-2$, and so on. Figure 4.12 illustrates a graceful labeling of a path. It is not difficult to observe that edges get labels $n-1, n-2, \ldots, 1$.

An interesting pattern of labeling exits for a graceful labeling of a “caterpillar.” A caterpillar is a tree for which deletion of all leaves produces a path. Observe Fig. 4.13 for an interesting pattern of graceful labeling of a caterpillar.

All trees are graceful — is the famous Ringel-Kotzig conjecture which has been the focus of many papers. Graphs of different classes have been proven mathematically to be graceful or nongraceful. All trees with 27 vertices are graceful was shown by Aldred and McKay using a computer program in 1998. Aryabhatta et. al showed that a fairly large class of trees constructed from caterpillars are graceful [7]. A lobster is a tree for which deletion of all leaves produces a caterpillar. Morgan showed that a subclass of lobsters are graceful [8].

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH392

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Distances in Trees and Graphs

在本节中,我们研究了图和树的一些距离参数。如果$G$有一个$u, v$ -path,那么从$u$到$v$的距离就是最短$u, v$ -path的长度。$G$中从$u$到$v$的距离用$d_G(u, v)$或简单地用$d(u, v)$表示。对于图4.10中的图$d(a, j)=5$,虽然$a$和$j$之间有一条长度为8的路径。如果$G$没有$u, v$ -path,则为$d(u, v)=\infty$。$G$的直径是$G$中所有顶点对的距离中最长的距离。图4.10中的图的直径为6。$G$中顶点$u$的偏心率为$\max {v \in V(G)} d(u, v)$,用$\epsilon(u)$表示。图4.10中所有顶点的偏心率如图所示。图的半径是$\min {u \in V(G)} \epsilon(u)$。图$G$的中心是由最小偏心顶点诱导的$G$的子图。顶点偏心率的最大值等于直径。图4.10中图形的半径为3,直径为6。顶点$h$是图4.10中图形的中心。不连通图的直径和半径都是无穷大的。

由于树中任意两个顶点之间只有一条路径,因此计算树的距离参数并不困难。我们在树的中心有下面的引理。
引理4.6.1树的中心是顶点或边。
我们使用归纳法处理树中顶点的个数$T$。如果$n \leq 2$,那么整个树就是树的中心。假设$n \geq 3$和声明适用于任何少于$n$个顶点的树。设$T^{\prime}$为通过删除$T . T^{\prime}$的所有叶子而从$T$得到的至少有一个顶点的图,因为$T$有一个非叶子顶点为$n \geq 3$。显然$T^{\prime}$是连通的,没有循环,因此$T^{\prime}$是一个顶点少于$n$的树。通过归纳法假设$T^{\prime}$的中心是一个顶点或一条边。为了完成证明,我们现在证明$T$和$T^{\prime}$有相同的中心。设$v$是$T$的一个顶点。$T$中距离$v$最大的每个顶点$u$都是一个叶结点。由于$T$的所有叶子都被删除以获得$T^{\prime}$,并且$T$中两个非叶子顶点之间的任何路径都不包含叶子,因此$\epsilon_{T^{\prime}}(u)=\epsilon_T(u)-1$对于$T^{\prime}$中的每个顶点$u$。此外,在$T$中,叶片的偏心性大于相邻叶片的偏心性。在本节中,我们研究了图和树的一些距离参数。如果$G$有一个$u, v$ -path,那么从$u$到$v$的距离就是最短$u, v$ -path的长度。$G$中从$u$到$v$的距离用$d_G(u, v)$或简单地用$d(u, v)$表示。对于图4.10中的图$d(a, j)=5$,虽然$a$和$j$之间有一条长度为8的路径。如果$G$没有$u, v$ -path,则为$d(u, v)=\infty$。$G$的直径是$G$中所有顶点对的距离中最长的距离。图4.10中的图的直径为6。$G$中顶点$u$的偏心率为$\max {v \in V(G)} d(u, v)$,用$\epsilon(u)$表示。图4.10中所有顶点的偏心率如图所示。图的半径是$\min {u \in V(G)} \epsilon(u)$。图$G$的中心是由最小偏心顶点诱导的$G$的子图。顶点偏心率的最大值等于直径。图4.10中图形的半径为3,直径为6。顶点$h$是图4.10中图形的中心。不连通图的直径和半径都是无穷大的。

由于树中任意两个顶点之间只有一条路径,因此计算树的距离参数并不困难。我们在树的中心有下面的引理。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Graceful Labeling

一个简单图$G$的优美标记,有$n$顶点和$m$边,是顶点集$V$到集合${0,1,2,\ldots, m}$的一对一映射$f$,使得不同的顶点得到不同的数字,并且$f$满足${|f(u)-f(V)|: u V \in E(G)}=$ ${{1,2,3, \ldots, m}$。将绝对差$|f(u)-f(v)|$作为优美标注中边$e=(u, v)$的标注。在优美标记中,一个顶点接收到的数字被视为该顶点的标记。图$G$被称为优美的,如果$G$允许优美的标记。

我们可以很容易地计算出一条路径的优美标记,如下所示。开始标记两端的顶点(即,为顶点分配标签)。第一个顶点被标记为0,路径上的下一个顶点被标记为$n-1$,下一个顶点被标记为1,下一个顶点被标记为$n-2$,以此类推。图4.12展示了一个优美的路径标记。不难观察到,边得到标签$n-1, n-2, \ldots, 1$。

一个有趣的标记模式出现了一个优雅的“毛虫”标记。毛虫是一棵树,删除所有的叶子会产生一条路径。观察图4.13,这是一个有趣的毛虫优雅的标记模式。

所有的树都是优雅的——这是著名的Ringel-Kotzig猜想,也是许多论文关注的焦点。不同类别的图在数学上被证明是优美的或非优美的。所有有27个顶点的树都是优美的,这是奥尔德雷德和麦凯在1998年用一个计算机程序展示的。Aryabhatta等人表明,有相当大的一类由毛虫构成的树是优雅的[7]。龙虾是一种树,它的所有叶子都被删除后会产生毛虫。Morgan指出,龙虾的一个亚类是优雅的[8]。

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微观经济学代写

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

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它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MA57500

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图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MA57500

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Hamiltonian Graphs

An Eulerian circuit visits each edge exactly once, but may visit some vertices more than once. In this section, we consider a round trip through a given graph $G$ such that every vertex is visited exactly once. The original question was posed by a well-known Irish mathematician, Sir William Rowan Hamilton.

Let $G$ be a graph. A path in $G$ that includes every vertex of $G$ is called a Hamiltonian path of $G$. A cycle in $G$ that includes every vertex in $G$ is called a Hamiltonian cycle of $G$. If $G$ contains a Hamiltonian cycle, then $G$ is called a Hamiltonian Graph.
Every Hamiltonian cycle of a Hamiltonian graph of $n$ vertices has exactly $n$ vertices and $n$ edges. If the graph is not a cycle, some edges of $G$ are not included in a Hamiltonian Cycle.

Not all graphs are Hamiltonian. For example, the graph in Fig. 3.6(a) is Hamiltonian, since $a, b, c, d, a$ is a Hamiltonian cycle. On the other hand, the graph in Fig. 3.6(b) is not Hamiltonian, since there is no Hamiltonian cycle in this graph. Note that the path $a, b, c, d, e$ is a Hamiltonian path in the graph in Fig. 3.6(b). Thus a natural question is: What is the necessary and sufficient condition for a graph to be Hamiltonian? Clearly a Hamiltonian graph must be connected and cannot be acyclic, but these are not sufficient. The graph in Fig. 3.6(b) is connected and not acyclic but it is not Hamiltonian. The following lemma gives a necessary condition which is not also sufficient.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Connectivity

The connectivity $\kappa(G)$ of a connected graph $G$ is the minimum number of vertices whose removal results in a disconnected graph or a single vertex graph $K_1$. A graph $G$ is $k$-connected if $\kappa(G) \geq k$. A separating set or a vertex cut of a connected graph $G$ is a set $S \subset V(G)$ such that $G-S$ has more than one component. If a vertex cut contains exactly one vertex, then we call the vertex cut a cut vertex. If a vertex cut in a 2-connected graph contains exactly two vertices, then we call the two vertices a separation-pair.

The edge connectivity $\kappa^{\prime}(G)$ of a connected graph $G$ is the minimum number of edges whose removal results in a disconnected graph. A graph is $k$-edge-connected if $\kappa^{\prime}(G) \geq k$. A disconnecting set of edges in a connected graph is a set $F \subseteq E(G)$ such that $G-F$ has more than one component. If a disconnecting set contains exactly one edge, it is called a bridge.

For two disjoint subsets $S$ and $T$ of $V(G)$, we denote [ $S, T]$ the set of edges which have one endpoint in $S$ and the other in $T$. An edge cut is an edge set of the form $[S, \bar{S}]$, where $S$ is a nonempty proper subset of $V(G)$ and $\bar{S}$ denotes $V(G)-S$.
We now explore the relationship among the connectivity $\kappa(G)$, the edge connectivity $\kappa^{\prime}(G)$, and the minimum degree $\delta(G)$ of a connected simple graph $G$. In a cycle of three or more vertices $\kappa(G)=\kappa^{\prime}(G)=\delta(G)=2$. For complete graphs of $n \geq 1$ vertices $\kappa(G)=\kappa^{\prime}(G)=\delta(G)=n-1$. For the graph $G$ in Fig.3.8, $\kappa(G)=1$,$\kappa^{\prime}(G)=2$ and $\delta(G)=3$. Whitney in 1932 showed that the following relationship holds [3].

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图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Hamiltonian Graphs

欧拉电路只访问每条边一次,但可能访问一些顶点不止一次。在本节中,我们考虑通过给定图$G$的往返行程,这样每个顶点都只访问一次。最初的问题是由著名的爱尔兰数学家威廉·罗文·汉密尔顿爵士提出的。

假设$G$是一个图表。在$G$中包含$G$的每个顶点的路径称为$G$的哈密顿路径。$G$中包含$G$中所有顶点的循环称为$G$的哈密顿循环。如果$G$包含哈密顿循环,则$G$称为哈密顿图。
一个含有$n$个顶点的哈密顿图的每个哈密顿循环都有$n$个顶点和$n$条边。如果图不是一个环,$G$的一些边不包含在哈密顿环中。

不是所有的图都是哈密顿图。例如,图3.6(a)中的图是哈密顿循环,因为$a, b, c, d, a$是哈密顿循环。另一方面,图3.6(b)中的图不是哈密顿图,因为图中没有哈密顿循环。注意,路径$a, b, c, d, e$是图3.6(b)图中的哈密顿路径。因此一个自然的问题是:一个图是哈密顿图的充要条件是什么?显然,哈密顿图必须是连通的,不能是无环的,但这是不够的。图3.6(b)中的图是连通的,不是无环的,但不是哈密顿的。下面的引理给出了一个必要条件,但不是充分条件。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Connectivity

连通图的连通性$\kappa(G)$$G$是指去除连通图或单顶点图的最小顶点数$K_1$。如果$\kappa(G) \geq k$,图形$G$是$k$连接的。连通图$G$的分离集或顶点切割是一个集$S \subset V(G)$,使得$G-S$有多个组件。如果一个顶点切面只包含一个顶点,那么我们称这个顶点切面为切面顶点。如果一个2连通图中的顶点切割恰好包含两个顶点,那么我们称这两个顶点为分离对。

连通图的边连通性$\kappa^{\prime}(G)$$G$是指去除连通图的最小边数。图是$k$ -边连通的,如果$\kappa^{\prime}(G) \geq k$。连通图中的断开边集是一个集$F \subseteq E(G)$,使得$G-F$有多个组件。如果一个断开集只包含一条边,它被称为桥。

对于$V(G)$的两个不相交的子集$S$和$T$,我们将[$S, T]$]表示为一个端点在$S$而另一个端点在$T$的边集。切边是形式为$[S, \bar{S}]$的边集,其中$S$是$V(G)$的非空固有子集,$\bar{S}$表示$V(G)-S$。
我们现在探索连通度$\kappa(G)$、边连通度$\kappa^{\prime}(G)$和连通简单图$G$的最小度$\delta(G)$之间的关系。在三个或更多顶点的循环中$\kappa(G)=\kappa^{\prime}(G)=\delta(G)=2$。对于$n \geq 1$顶点的完整图$\kappa(G)=\kappa^{\prime}(G)=\delta(G)=n-1$。对于图3.8中的$G$,分别为$\kappa(G)=1$、$\kappa^{\prime}(G)=2$和$\delta(G)=3$。Whitney(1932)表明以下关系成立[3]。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|CS150

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Union and Intersection of Graphs

Let $G_1=\left(V_1, E_1\right)$ and $G_2=\left(V_2, E_2\right)$ be two graphs. The union of $G_1$ and $G_2$, denoted by $G_1 \cup G_2$, is another graph $G_3=\left(V_3, E_3\right)$, whose vertex set $V_3=V_1 \cup V_2$ and edge set $E_3=E_1 \cup E_2$.

Similarly, the intersection of $G_1$ and $G_2$, denoted by $G_1 \cap G_2$, is another graph $G_4=\left(V_4, E_4\right)$, whose vertex set $V_4=V_1 \cap V_2$ and edge set $E_4=E_1 \cap E_2$.

Figures 2.10(a) and (b) show two graphs $G_1$ and $G_2$, and Figs. 2.10(c) and (d) illustrate their union and intersection, respectively.

Clearly, we can define the union and intersection of more than two graphs in a similar way. These operations on graphs can be used to solve many problems very easily. We now present such an application of these operations on two graphs [2].
Suppose there are $h+g$ people in a party; $h$ of them are hosts and $g$ of them are guests. Each person shakes hands with each other except that no host shakes hands with any other host. The problem is to find the total number of handshakes. As usual, we transform the scenario into a graph problem as follows. We form a graph with $h+g$ vertices; $h$ of them are black vertices, representing the hosts and the other $g$ vertices are white, representing the guests. The edges of the graph represent the handshakes. Thus, there is an edge between every pair of vertices except for that there is no edge between any pair of black vertices. Thus, the problem now is to count the number of edges in the graph thus formed. The graph is illustrated for $h=3$ and $g=4$ in Fig. 2.11(a).

To solve the problem, we note that the graph can be thought of as a union of two graphs: a complete graph $K_g$ and a complete bipartite graph $K_{h, g}$ as illustrated in Fig. 2.11(b). Since there is no common edge between the two graphs, their intersection contains no edges. Thus, the total number of edges in the graph (i.e., the total number of handshakes in the party) is $n(n-1) / 2+m \times n$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Complement of a Graph

The complement of a graph $G=(V, E)$ is another graph $\bar{G}=(V, \bar{E})$ with the same vertex set such that for any pair of distinct vertices $u, v \in V,(u, v) \in \bar{E}$ if and only if $(u, v) \notin E$. We often denote the complement of a graph $G$ by $\bar{G}$. Figure 2.12(b) illustrates the complement of the graph in Fig. 2.12(a). A null graph is the complement of the complete graph with the same number of vertices and vice versa. The following lemma is an interesting observation in terms of the complement of a graph.
Lemma 2.5.1 For any graph of six vertices, $G$ or $\bar{G}$ contains a triangle.
Proof Let $G$ be a graph of six vertices, and let $v$ be a vertex of $G$. Since the total number of neighbors of $v$ in $G$ and $\bar{G}$ is five, $v$ has at least three neighbors either in $G$ or in $\bar{G}$ by the pigeonhole principle. Without loss of generality we can assume that $v$ has three neighbors $x, y$ and $z$ in $G$. If any two of $x, y$, and $z$ are adjacent to each other, then $G$ contains a triangle. If no two of $x, y$, and $z$ are adjacent, then $x$, $y$, and $z$ will form a triangle in $\bar{G}$.

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图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Union and Intersection of Graphs

设$G_1=\left(V_1, E_1\right)$和$G_2=\left(V_2, E_2\right)$为两个图。$G_1$和$G_2$的并集,用$G_1 \cup G_2$表示,是另一个图$G_3=\left(V_3, E_3\right)$,其顶点集$V_3=V_1 \cup V_2$和边集$E_3=E_1 \cup E_2$。

同样,$G_1$和$G_2$的交集,用$G_1 \cap G_2$表示,是另一个图$G_4=\left(V_4, E_4\right)$,其顶点集$V_4=V_1 \cap V_2$和边集$E_4=E_1 \cap E_2$。

图2.10(a)和(b)显示了两个图$G_1$和$G_2$,图2.10(c)和(d)分别表示了它们的并集和交集。

显然,我们可以用类似的方法定义两个以上图的并和交。图上的这些操作可以很容易地用于解决许多问题。现在我们在两个图[2]上给出了这些运算的应用。
假设聚会中有$h+g$人;其中$h$是主人,$g$是客人。除了主人不与其他主人握手外,每个人都互相握手。问题是要找出握手的总数。像往常一样,我们将场景转换为图问题,如下所示。我们形成一个有$h+g$个顶点的图;其中$h$为黑色顶点,代表主人,$g$为白色顶点,代表客人。图的边缘表示握手。因此,除了任何一对黑色顶点之间没有边之外,每对顶点之间都有一条边。因此,现在的问题是计算这样形成的图中的边的数量。$h=3$和$g=4$的曲线图如图2.11(a)所示。

为了解决这个问题,我们注意到图可以被认为是两个图的并:如图2.11(b)所示的完全图$K_g$和完全二部图$K_{h, g}$。由于两个图之间没有共同的边,因此它们的交点不包含边。因此,图中边的总数(即一方中握手的总数)为$n(n-1) / 2+m \times n$。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Complement of a Graph

图$G=(V, E)$的补是另一个图$\bar{G}=(V, \bar{E})$,它具有相同的顶点集,使得对于任意一对不同的顶点$u, v \in V,(u, v) \in \bar{E}$当且仅当$(u, v) \notin E$。我们经常用$\bar{G}$表示图的补$G$。图2.12(b)为图2.12(a)图的补图。空图是具有相同顶点数的完全图的补图,反之亦然。下面的引理是关于图的补的一个有趣的观察。
引理2.5.1对于任何有六个顶点的图,$G$或$\bar{G}$包含一个三角形。
证明设$G$是一个有六个顶点的图,设$v$是$G$的一个顶点。由于$v$在$G$和$\bar{G}$中的邻居总数为5,因此根据鸽子洞原理,$v$在$G$或$\bar{G}$中至少有3个邻居。在不丧失一般性的情况下,我们可以假设$v$在$G$中有三个邻居$x, y$和$z$。如果$x, y$和$z$中的任意两个相邻,则$G$包含一个三角形。如果$x, y$和$z$中没有相邻的两个,那么$x$、$y$和$z$将在$\bar{G}$中形成一个三角形。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3020

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Graphs and Multigraphs

A graph $G$ is a tuple consisting of a finite set $V$ of vertices and a finite set $E$ of edges where each edge is an unordered pair of vertices. The two vertices associated with an edge $e$ are called the end-vertices of $e$. We often denote by $(u, v)$, an edge between two vertices $u$ and $v$. We also denote the set of vertices of a graph $G$ by $V(G)$ and the set of edges of $G$ by $E(G)$. A vertex of a graph is also called as a node of a graph.
We generally draw a graph $G$ by representing each vertex of $G$ by a point or a small circle and each edge of $G$ by a line segment or a curve between its two endvertices. For example, Fig. 2.1 represents a graph $G$ where $V(G)=\left{v_1, v_2, \ldots, v_{11}\right}$ and $E(G)=\left{e_1, e_2, \ldots, e_{17}\right}$. We often denote the number of vertices of a graph $G$ by $n$ and the number of edges of $G$ by $m$; that is, $n=|V(G)|$ and $m=|E(G)|$. We will use these two notations $n$ and $m$ to denote the number of vertices and the number of edges of a graph unless any confusion arises. Thus $n=11$ and $m=17$ for the graph in Fig. 2.1.

A loop is an edge whose end-vertices are the same. Multiple edges are edges with the same pair of end-vertices. If a graph $G$ does not have any loop or multiple edge, then $G$ is called a simple graph; otherwise, it is called a multigraph. The graph in Fig. 2.1 is a simple graph since it has no loop or multiple edge. On the other hand, the graph in Fig. 2.2 contains a loop $e_5$ and two sets of multiple edges $\left{e_2, e_3, e_4\right}$ and $\left{e_6, e_7\right}$. Hence the graph is a multigraph. In the remainder of the book, when we say a graph, we shall mean a simple graph unless there is any possibility of confusion.
We call a graph a directed graph or digraph if each edge is associated with a direction, as illustrated in Fig. 2.3(a). One can consider a directed edge as a one-way street. We thus can think an undirected graph as a graph where each edge is directed in both directions. We deal with digraphs in Chapter 8. We call a graph a weighted graph if a weight is assigned to each vertex or to each edge. Figure 2.3(b) illustrates an edge-weighted graph where a weight is assigned to each edge.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Adjacency, Incidence, and Degree

Let $e=(u, v)$ be an edge of a graph $G$. Then the two vertices $u$ and $v$ are said to be adjacent in $G$, and the edge $e$ is said to be incident to the vertices $u$ and $v$. The vertex $u$ is also called a neighbor of $v$ in $G$ and vice versa. In the graph in Fig.2.1, the vertices $v_1$ and $v_3$ are adjacent; the edge $e_1$ is incident to the vertices $v_1$ and $v_3$. The neighbors of the vertex $v_1$ in $G$ are $v_2, v_3 v_6, v_9$, and $v_{11}$.

The degree of a vertex $v$ in a graph $G$, denoted by $\operatorname{deg}(v)$ or $d(v)$, is the number of edges incident to $v$ in $G$, with each loop at $v$ counted twice. The degree of the vertex $v_1$ in the graph of Fig. 2.1 is 5. Similarly, the degree of the vertex $v_5$ in the graph of Fig. 2.2 is also 5 .

Since the degree of a vertex counts its incident edges, it is obvious that the summation of the degrees of all the vertices in a graph is related to the total number of edges in the graph. In fact the following lemma, popularly known as the “Degree-sum Formula,” indicates that summing up the degrees of each vertex of a graph counts each edge of the graph exactly twice.

Lemma 2.2.1 (Degree-sum Formula) Let $G=(V, E)$ be a graph with $m$ edges. Then $\sum_{v \in V} \operatorname{deg}(v)=2 m$.

Proof Every nonloop edge is incident to exactly two distinct vertices of $G$. On the other hand, every loop edge is counted twice in the degree of its incident vertex in $G$. Thus, every edge, whether it is loop or not, contributes a two to the summation of the degrees of the vertices of $G$.

The above lemma, due to Euler (1736), is an essential tool of graph theory and is sometimes refer to as the “First Theorem of Graph Theory” or the “Handshaking Lemma.” It implies that if some people shake hands, then the total number of hands shaken must be even since each handshake involves exactly two hands. The following corollary is immediate from the degree-sum formula.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3020

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Graphs and Multigraphs

图$G$是一个元组,由有限集$V$的顶点和有限集$E$的边组成,其中每条边是一个无序的顶点对。与一条边$e$相关联的两个顶点称为$e$的端顶点。我们通常用$(u, v)$表示两个顶点$u$和$v$之间的一条边。我们也用$V(G)$表示图的顶点集$G$,用$E(G)$表示图的边集$G$。图的顶点也称为图的节点。
我们通常通过用一个点或一个小圆表示$G$的每个顶点,用两个顶点之间的线段或曲线表示$G$的每个边来绘制图形$G$。例如,图2.1表示一个图形$G$,其中$V(G)=\left{v_1, v_2, \ldots, v_{11}\right}$和$E(G)=\left{e_1, e_2, \ldots, e_{17}\right}$。我们通常用$n$表示一个图的顶点数$G$,用$m$表示$G$的边数;即$n=|V(G)|$和$m=|E(G)|$。我们将使用这两个符号$n$和$m$来表示一个图的顶点数量和边的数量,除非出现任何混淆。因此,图2.1中的图形为$n=11$和$m=17$。

循环是端点相同的边。多条边是指具有相同端点对的边。如果一个图$G$没有任何环路或多条边,则称$G$为简单图;否则,它被称为多重图。图2.1中的图是一个简单的图,因为它没有环路和多条边。另一方面,图2.2中的图包含一个循环$e_5$和两组多边$\left{e_2, e_3, e_4\right}$和$\left{e_6, e_7\right}$。因此这个图是一个多图。在本书的其余部分,当我们说图形时,除非有任何混淆的可能,我们将指一个简单的图形。
我们称图为有向图或有向图,如果每条边都与一个方向相关联,如图2.3(a)所示。我们可以把有向边看作单行道。因此,我们可以把无向图看作是每条边都向两个方向有向的图。我们将在第8章讨论有向图。我们称一个图为加权图,如果一个权重被分配给每个顶点或每个边。图2.3(b)显示了一个边加权图,其中每个边都分配了一个权重。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Adjacency, Incidence, and Degree

设$e=(u, v)$为图的一条边$G$。那么两个顶点$u$和$v$在$G$中被称为相邻,并且边$e$被称为与顶点$u$和$v$相关。顶点$u$在$G$中也被称为$v$的邻居,反之亦然。在图2.1的图中,顶点$v_1$和$v_3$相邻;边$e_1$与顶点$v_1$和$v_3$相关。$G$中顶点$v_1$的邻居是$v_2, v_3 v_6, v_9$和$v_{11}$。

图$G$中顶点$v$的度数,用$\operatorname{deg}(v)$或$d(v)$表示,是$G$中关联到$v$的边数,在$v$处的每个循环计数两次。图2.1图中顶点$v_1$的度数为5。同样,图2.2中顶点$v_5$的度数也是5。

由于顶点的度数计算了它的关联边,很明显,图中所有顶点的度数之和与图中边的总数有关。事实上,下面的引理,通常被称为“度数和公式”,表明将图中每个顶点的度数相加,图中的每条边都精确地计算两次。

引理2.2.1(度和公式)设$G=(V, E)$是一个有$m$条边的图。然后$\sum_{v \in V} \operatorname{deg}(v)=2 m$。

证明每个非环边都与$G$的两个不同的顶点相关联。另一方面,在$G$中,每个循环边在其入射顶点的度数上被计数两次。因此,无论是否为循环,每条边对$G$的顶点度数之和的贡献都是2。

上述引理,由于欧拉(1736),是图论的一个重要工具,有时被称为“图论第一定理”或“握手引理”。这意味着如果有些人握手,那么握手的总数一定是偶数,因为每次握手都需要两只手。下面的推论是由次和公式直接得出的。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Subgraphs

如果你也在 怎样代写图论Graph Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图论Graph Theory有趣的部分原因在于,图可以用来对某些问题中的情况进行建模。这些问题可以在图表的帮助下进行研究(并可能得到解决)。因此,图形模型在本书中经常出现。然而,图论是数学的一个领域,因此涉及数学思想的研究-概念和它们之间的联系。我们选择包含的主题和结果是因为我们认为它们有趣、重要和/或代表主题。

图论Graph Theory通过熟悉许多过去和现在对图论的发展负责的人,可以增强对图论的欣赏。因此,我们收录了一些关于“图论人士”的有趣评论。因为我们相信这些人是图论故事的一部分,所以我们在文中讨论了他们,而不仅仅是作为脚注。我们常常没有认识到数学是一门有生命的学科。图论是人类创造的,是一门仍在不断发展的学科。

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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Subgraphs

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Let $H$ be a graph and $n \geqslant|H|$. How many edges will suffice to force an $H$ subgraph in any graph on $n$ vertices, no matter how these edges are arranged? Or, to rephrase the problem: which is the greatest possible number of edges that a graph on $n$ vertices can have without containing a copy of $H$ as a subgraph? What will such a graph look like? Will it be unique?

A graph $G \nsupseteq H$ on $n$ vertices with the largest possible number of edges is called extremal for $n$ and $H$; its number of edges is denoted by $\operatorname{ex}(n, H)$. Clearly, any graph $G$ that is extremal for some $n$ and $H$ will also be edge-maximal with $H \nsubseteq G$. Conversely, though, edge-maximality does not imply extremality: $G$ may well be edge-maximal with $H \nsubseteq G$ while having fewer than $\operatorname{ex}(n, H)$ edges (Fig. 7.1.1).

As a case in point, we consider our problem for $H=K^r$ (with $r>1$ ). A moment’s thought suggests some obvious candidates for extremality here: all complete $(r-1)$-partite graphs are edge-maximal without containing $K^r$. But which among these have the greatest number of edges? Clearly those whose partition sets are as equal as possible, i.e. differ in size by at most 1: if $V_1, V_2$ are two partition sets with $\left|V_1\right|-\left|V_2\right| \geqslant 2$, we may increase the number of edges in our complete $(r-1)$-partite graph by moving a vertex from $V_1$ to $V_2$.

The unique complete $(r-1)$-partite graphs on $n \geqslant r-1$ vertices whose partition sets differ in size by at most 1 are called Turán graphs; we denote them by $T^{r-1}(n)$ and their number of edges by $t_{r-1}(n)$ (Fig. 7.1.2). For $n<r-1$ we shall formally continue to use these definitions, with the proviso that – contrary to our usual terminologythe partition sets may now be empty; then, clearly, $T^{r-1}(n)=K^n$ for all $n \leqslant r-1$.

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In the context of flows, we have to be able to speak about the ‘directions’ of an edge. Since, in a multigraph $G=(V, E)$, an edge $e=x y$ is not identified uniquely by the pair $(x, y)$ or $(y, x)$, we define directed edges as triples:
$$
\vec{E}:={(e, x, y) \mid e \in E ; x, y \in V ; e=x y} .
$$
Thus, an edge $e=x y$ with $x \neq y$ has the two directions $(e, x, y)$ and $(e, y, x)$; a loop $e=x x$ has only one direction, the triple $(e, x, x)$. For given $\vec{e}=(e, x, y) \in \vec{E}$, we set $\bar{e}:=(e, y, x)$, and for an arbitrary set $\vec{F} \subseteq \vec{E}$ of edge directions we put
$$
\bar{F}:={\bar{e} \mid \vec{e} \in \vec{F}}
$$
Note that $\vec{E}$ itself is symmetrical: $\bar{E}=\vec{E}$. For $X, Y \subseteq V$ and $\vec{F} \subseteq \vec{E}$, define
$$
\vec{F}(X, Y):={(e, x, y) \in \vec{F} \mid x \in X ; y \in Y ; x \neq y},
$$
abbreviate $\vec{F}({x}, Y)$ to $\vec{F}(x, Y)$ etc., and write
$$
\vec{F}(x):=\vec{F}(x, V)=\vec{F}({x}, \overline{{x}}) .
$$
Here, as below, $\bar{X}$ denotes the complement $V \backslash X$ of a vertex set $X \subseteq V$. Note that any loops at vertices $x \in X \cap Y$ are disregarded in the definitions of $\vec{F}(X, Y)$ and $\vec{F}(x)$.

Let $H$ be an abelian semigroup, ${ }^2$ written additively with zero 0 . Given vertex sets $X, Y \subseteq V$ and a function $f: \vec{E} \rightarrow H$, let
$$
f(X, Y):=\sum_{\vec{e} \in \vec{E}(X, Y)} f(\vec{e})
$$

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图论代考

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正如第5.2节所讨论的,高色数可能作为一种纯粹的全局现象出现:即使一个图有很大的周长,因此局部看起来像一棵树,它的色数可能是任意高的。由于这种“全局依赖”显然很难处理,人们可能会对不发生这种现象的图感兴趣,即只有在存在局部原因的情况下,其色数才高。
在我们明确这一点之前,让我们注意图$G$的两个定义。最大的整数$r$使得$K^r \subseteq G$是$G$的团数$\omega(G)$,最大的整数$r$使得$\overline{K^r} \subseteq G$(诱导)是$G$的独立数$\alpha(G)$。显然是$\alpha(G)=\omega(\bar{G})$和$\omega(G)=\alpha(\bar{G})$。
如果每个诱导子图$H \subseteq G$都有色数$\chi(H)=\omega(H)$,即$\omega(H)$颜色的平凡下界总是足以为$H$的顶点上色,则称为完美图。因此,虽然证明形式为$\chi(G)>k$的断言通常是困难的,即使在原则上,对于给定的图$G$,它总是可以通过简单地展示一些$K^{k+1}$子图作为具有$k$颜色的不可着色性的“证书”来完成。

乍一看,完美图类的结构似乎有些做作:虽然它在诱导子图下是封闭的(如果仅通过显式定义),但它在取一般子图或超图时并不封闭,更不用说子图了(例子?)然而,完美性在图论中是一个重要的概念:图的几个基本类是完美的(似乎是侥幸),这一事实可能是这一点的表面迹象。 ${ }^3$

那么,什么样的图表是完美的呢?例如,二部图。不那么平凡的是,二部图的补也是完美的,这一事实等价于König的对偶定理2.1.1(练习36)。所谓的可比性图是完美的,区间图也是如此(参见练习);这两种情况在许多应用程序中都会出现。

为了详细地研究至少一个这样的例子,我们在这里证明弦图是完美的:一个图是弦图(或三角图),如果它的每个长度至少为4的环都有一个弦,即,如果它不包含除三角形以外的诱导环。

为了证明弦图是完美的,我们将首先描述弦图的结构。如果$G$是一个具有诱导子图$G_1, G_2$和$S$的图,例如$G=G_1 \cup G_2$和$S=G_1 \cap G_2$,我们说$G$是由$G_1$和$G_2$通过沿着$S$粘贴在一起而产生的。

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在流动的背景下,我们必须能够谈论边缘的“方向”。由于在多图$G=(V, E)$中,边$e=x y$不是由$(x, y)$或$(y, x)$对唯一标识的,因此我们将有向边定义为三元组:
$$
\vec{E}:={(e, x, y) \mid e \in E ; x, y \in V ; e=x y} .
$$
因此,具有$x \neq y$的边$e=x y$具有$(e, x, y)$和$(e, y, x)$两个方向;一个循环$e=x x$只有一个方向,即三重$(e, x, x)$。对于给定的$\vec{e}=(e, x, y) \in \vec{E}$,我们设置$\bar{e}:=(e, y, x)$,对于任意的边方向集$\vec{F} \subseteq \vec{E}$,我们设置
$$
\bar{F}:={\bar{e} \mid \vec{e} \in \vec{F}}
$$
注意$\vec{E}$本身是对称的:$\bar{E}=\vec{E}$。对于$X, Y \subseteq V$和$\vec{F} \subseteq \vec{E}$,定义
$$
\vec{F}(X, Y):={(e, x, y) \in \vec{F} \mid x \in X ; y \in Y ; x \neq y},
$$
将$\vec{F}({x}, Y)$缩写为$\vec{F}(x, Y)$等,并写上
$$
\vec{F}(x):=\vec{F}(x, V)=\vec{F}({x}, \overline{{x}}) .
$$
下面,$\bar{X}$表示顶点集$X \subseteq V$的补$V \backslash X$。注意,在$\vec{F}(X, Y)$和$\vec{F}(x)$的定义中,顶点$x \in X \cap Y$处的任何循环都将被忽略。

设$H$是一个阿贝尔半群,${ }^2$与0相加。给定顶点集$X, Y \subseteq V$和函数$f: \vec{E} \rightarrow H$,设
$$
f(X, Y):=\sum_{\vec{e} \in \vec{E}(X, Y)} f(\vec{e})
$$

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