赋权图中的圈

对2-连通赋权图G,本文证明了如下新结果若G满足对任意独立集S={u,v,w},存在x≠y∈S,使得dw(x)+dw(y)≥m,则图G或者包含Hamilton圈或者含权重≥m的圈,它推广了非赋权图及赋权图的相关已有结果.     

赋权图中的重路与重圈

给出了2-通非Hamilton赋权图中关于重路与重圈的2个新结果，推广了非赋权图的相关结果。     

赋权图中的重路与重圈

给出了2- 通非Hamilton赋权图中关于重路与重圈的2个新结果,推广了非赋权图的相关结果.     

Enomoto Hirohata和Ota猜想的改进

设K1,3表示顶点集为{ w,x,y,z},边集为{wx,wy,wz}的图,M1表示顶点集为{w,x,y,z},边集为{wx,wy,wz,yz}的图.dL(x,y)表示图L中的顶点x与y的距离.本文证明了设G是阶为n的3-连通图,s是一个整数(3≤s≤n).对G中的任一同构于K1,3或M1的导出子图L,如果d(x)<s/2并且dL(x,y)=2隐含着d(y)≥s/2,那么过G的每一边存在长≥s-1的圈.     

一类具有（m，r）-正交性的（g，f）-因子分解图

设g和f是定义在图G的顶点集合V(G)上的两个整数值函数。本文证明了如下结果：设r是一个正整数，G是一个(mg (m-1)r，mf)-图，1≤r≤m-1，且图中没有次数为mf的顶点。若对每个x∈V(G)均有g(x)≥r，H是G的有mr条边的子图，则G有(g，f)-因子分解与H(m，r)-正交。     

二部图的四圈覆盖

设k是正整数,G=（V1,V2;E）是一个二部图,满足｜V1｜=｜V2｜≥2k＋1,若对G中任意的两个顶点x∈V1,y∈V2,都有d（x）＋d（y）≥8/3k,则G恰好被k个独立的四圈所覆盖。     

邻域并与[a,b]-k-对等图

设G是一个n阶图,1≤a相似文献   

关于（g，f）-2-覆盖的二分图

设G是一个图，用V(G)和E(G)表示它的顶点集和边集，并设g和f是定义在V(G)上的两个整数值函数且对每个x∈V(G)有0≤g(x)≤f(x)，如果对每个x∈V(G)有g(x)≤dF(x)≤f(x)，则图G的一个支撑子图F称为G的一个(g，f)-因子。如果过G的任何两条边存在一个(g，f)-因子，则一个二分图G称为一个(g,f)-2-覆盖的二分图。本文给出了一个二分图是(g，f)-2-覆盖的二分图的一个充要条件。     

一类具有(m,r)-正交性的(g,f)-因子分解图

设g和f是定义在图G的顶点集合V(G)上的两个整数值函数.本文证明了如下结果设r是一个正整数,G是一个(mg+(m-1)r,mf)-图,1≤r≤m-1,且图中没有次数为mf的顶点.若对每个x∈V(G)均有g(x)≥r,H是G的有mr条边的子图,则G有(g,f)-因子分解与H(m,r)-正交.     

具有(n,k)-正交的(g,f)-因子分解的子图

设G是一个图,g和f是定义在V(G)上的两个整数函数且对每个x∈V(G)有g≤f.本文证明了如下结果设k是一个正整数,G是一个(mg+nk,mf-nk)-图,其中1≤n<m,H是G的任意一个有nk条边的子图.若对每个x∈V(G)有g≥k,则G中存在子图R,R具有(g,f)-因子分解与H(n,k)-正交.     

关于(g,f)-2-覆盖的二分图

设G是一个图,用V(G)和E(G)表示它的顶点集和边集,并设g和f是定义在V(G)上的两个整数值函数且对每个x∈V(G)有0≤g(x)≤f(x),如果对每个x∈V(G)有g(x)≤dF(x)≤f(x),则图G的一个支撑子图F称为G的一个(g,f)-因子.如果过G的任何两条边存在一个(g,f)-因子,则一个二分图G称为一个(g,f)-2-覆盖的二分图.本文给出了一个二分图是(g,f)-2-覆盖的二分图的一个充要条件.     

(g,f) -k-对等图的若干充分条件

若对图G的任何k条边,G有一个(g,f)-因子含它并且有另一个(g,f)-因子不含它,则称图G是(g,f)-k-对等图。本文证明了以下结论:设0相似文献   

分数覆盖图

设G是一个图,并设h是定义在图G的边集E(G)上的一个函数,使对任意的e∈E(G)有h(e)∈[0,1].令dhG (x)=∑e(∈)xh(e),则称dhG (x)是G中顶点x的分数度.若h满足对任意的x∈V(G)有g(x)≤dhG (x)≤f(x),则称h是G的一个分数(g,f)-因子.如果对图G中的任何两条边e1和e2,G都有一个分数(g,f)-因子h满足h(e1)=1和h(e2)=1,则称图G为分数(g,f)-2-覆盖图.本文给出了一个图是分数(g,f)-2-覆盖图的充分必要条件.     

一种考虑港城互动发展的线性回归模型

如果自变量确定，直接建立自变量x和因变量y的关系y=f（x），则可以很好地预测y。而在自变量与因变量都不确定的情况下，建立x与y的关系y=f（x），或者x=g（y）都不合理。本研究提出一种新的预测方法，即建立综合推导公式来预测x与y。通过实例证明，此公式能使x与y相互推导的总误差最小，是可行的。     

分数覆盖图

设G是一个图，并设h是定义在图G的边集E（G）上的一个函数，使对任意的eE（G）有h（e）∈[0，1]。令dG^h（x）=∑（e属于x）h（e），则称以dG^h（x）是G中顶点x的分数度。若h满足对任意的x∈V（G）有g（x）≤dG^h（x）≤f（x）,则称h是G的一个分数（g，f）-因子。如果对图G中的任何两条边e1和e2，G都有一个分数（g，f）-因子h满足h（e1）=1和h（e2）=1。则称图G为分数（g，f）-2-覆盖图。本文给出了一个图是分数（g，f）-2-覆盖图的充分必要条件。     

(g,f)-消去图的一个充分条件

设G是一个图,F是G的一个完全因子且ω(F)≥2,g和f是定义在V(G)上的两个整数值函数且对所有的x∈V(G)有0≤g(x)     

基于组合赋权与TOPSIS的极地探险娱乐设备选型

针对极地冲锋舟的选型要考虑多种因素、主观判断难以得出最优方案的问题,提出了基于组合赋权与优劣解距离法(TOPSIS)的设备选型方案.该方法通过组合赋权的方式实现对评价指标的赋权:首先根据相关的极地法规、法案及船级社的要求,建立了包含设备性能、经济性、携带便利性和顾客体验指标4个方面的选型指标体系;然后运用决策试验与评价实验室(DEMATEL)主观赋权法与熵权法(EWM)客观赋权法相结合的方式对指标体系进行组合赋权;最后采用TOPSIS计算备选方案与理想方案的相对接近度.计算结果表明:该方法降低了设备选型的盲目程度,即决策者在设备选型的过程中能够选出符合需求的最优方案,对极地探险娱乐设备的选型具有一定的指导意义.     

（0，mf-m＋1）-图的正交（0，f）-因子分解

设G是一个图，是定义在V（G）上的整数值函数且对A↓∈V（G）有f（x）≥2k．设H1，H2，…，Hk是G的k个顶点不相交的子图，且｜E（Hi）｜=m，1≤i≤k．证明了每个（0，mf-m＋1）-图G有一个（0,f）-因子分解正交于Hi（i=1，2，…，k）．     

（g,f,k）-临界图的一个充分条件

设G是一个图，F是G的一个完全因子且ω（F）≥2，g和f是定义在V（G）上的两个整数值函数，且对所有的x∈V（G）有0≤g（x）〈f（x）．本文证明：若对F的每个分支C，G—V（C）是（g,f，k）-临界图，则G本身也是（g,f，k）-临界图．     

（g,f）-消去图的一个充分条件

设G是一个图,F是G的一个完全因子且ω（F）≥2,g和f是定义在V（G）上的两个整数值函数且对所有的x∈V（G）有0≤g（x）〈f（x）.证明了若对F的每个分支C，G—V（C）是（g,f）-消去图，则G本身也是（g,f）-消去图．