高度图的邻点可区别的全染色界的一点注

A.C.Burris猜想:对于一个简单图G,它的邻点可区别的全色数aχt(G)≤Δ(G) 3其中Δ(G)表示G的最大度,本文证明了对Δ(G)=|V(G)|-1时,猜想为真.     

关于θ-图的邻点可区别全染色

u，v两点间连三条内部不相交的路且至多有一条长度为1的图，称为θ-图．设G是阶至少为2的连通图，k是正整数，f是V(G)∪E(G)到{1，2，3，…，k}的映射，对任意u∈V(G)，记C(u)={f(u)}∪{f(uv)|uv∈E(G)，v∈V(G)}．如果：1)对任意uv，vw∈E(G)u≠w，有f(uv)≠f(vw)；2)对任意uv∈E(G)，有f(u)≠f(v)，f(u)≠f(uv)，f(v)≠f(uv)；3)对任意uv∈E(G)，有C(u)≠C(v)，那么称f为G的k-邻点可区别全染色(简记为k-AVDTC)，称min{k|G有k-邻点可区别全染色}为G的邻最可区别全色数，记作Xat(G)．本文得到了θ-图的邻点可区别全染色。     

一类完全r-部图的邻点可区别全染色

一个正常的全染色满足相邻点的点染色及关联边的色集不同时，称为邻强全染色，其所用最少染色数称为邻强全色数(或邻点可区别的全色数)．给出了一类特殊的完全γ-部图邻点可区别的全色数．     

图Cm∨Cn的Smarandachely邻点可区别全色数

图的一个正常全染色满足相邻点的色集合互不包含时被称为Smarandachely邻点可区别全染色.使图G存在使用了k种色的Smarandachely邻点可区别全染色的最小数k称为图G的Smarandachely邻点可区别全色数,其中任意一点的色集合为该点所染色与其关联边所染色的并.文章给出了当(m相似文献   

联图Fs ∨ Km,n的邻点可区别全色数

设G是简单图,k是正整数,f是V(G)∪E(G)到{1,2,…,k}的映射.对任意u∈V(G),记C(u)={f(u)}U{f(uv)|uv∈E(G),v∈V(G)}.如果f为G的正常全染色,且对任意uv∈E(G),有C(u)≠C(v).那么称f为G的k-邻点可区别全染色(简记为k-AVDTC).称xat(G)=min{k|图G存在k-AVDTC}为G的邻点可区别全色数.给出了联图Fs ∨ Km,n的邻点可区别全色数.     

若干多重联图的邻点可区别E-全染色

G（V,E）是一个简单图,忌是一个正整数,f是一个V（G）∪E（G）到{1,2,…,k}的映射．如果任意uv∈E（G）,则f（u）≠f（v）,f（u）≠f（uv）,f（v）≠f（uv）,C（u）≠C（v）,称,是图G的邻点可区别E-全染色,称最小的数k为图G的邻点可区别E-全色数．本文给出了扇与星、路、圈间的多重联图的邻点可区别E-全色数．其中C（u）={f（u）}∪{f（uv）｜uv∈E（G）}．     

联图Cm∨Wn的邻点可区别全染色

对于阶数至少为2的简单连通图G(V,E)的一个κ-正常全染色.若f还满足对任意uv∈E(G),有C(u)≠C(v),其中C(u)={f(u)}U{f(uv)|uv∈E(G),v∈V(G)},那么称f为G的κ-邻点可区别的全染色(简记为κ-AVDTC),称min{κ| G有κ-邻点可区别的全染色}为G的邻点可区别的全色数,记作χaf(G).本文得到了联图CmVWn的全色数.     

联图PmVSn,n的邻点可区别全染色

简单连通图G(V,E)的κ-正常全染色f称为邻点可区别的,如果对G(V,E)的任意相邻两顶点,其顶点的颜色及关联边的颜色构成的集合不同.这样的κ中最小者称为G(V,E)的邻点可区别全色数.研究了路与双星图的联图PmV Sn,n邻点可区别的全染色问题,得到了联图PmV Sn,n邻点可区别的全色数.     

若干冠图的邻点可区别的V-全染色

根据圈与圈(星、扇、轮)构造的冠图的结构性质,应用分析和构造函数法研究了邻点可区别V-全色数,得到了Gm·Gn,Gm,·Sn,Gm,·Fn和Cm·Wn的邻点可区别V-全色数,进一步验证了图的邻点可区别V-全染色猜想.     

联图Pm∨Sn，n的邻点可区别全染色

简单连通图G（V,E）的k-正常全染色,称为邻点可区别的,如果对G（V,E）的任意相邻两顶点,其顶点的颜色及关联边的颜色构成的集合不同。这样的k中最小者称为G（V,E）的邻点可区别全色数。研究了路与双星图的联图Pm∨Sn,n邻点可区别的全染色问题,得到了联图Pm∨Sn,n邻点可区别的全色数。     

积图邻强边色数的注记

给出了积图邻强边色数的两个定理.在此基础上,证明了:对积图T×Wm,T×Fm和T×Sm,当T的最大度点不相邻时,它们的邻强边色数均为Δ(T) m.当T的最大度点相邻时,它们的邻强边色数均为Δ(T) m 1.其中T为n(n≥3)阶树图.Wm,Fm与Sm分别为m 1(m≥4)阶的轮,扇和星图.     

Kesern图的邻强边着色

设图G(V,E)为简单图,其点数不小于3．则其邻强边染色是指对于图G(V,E),若σ：E→{1,2,…,n}为其一正常着色,A↑u,v∈V,当uv∈E（G）时,若c(u)≠c(v),其中c(u)={σ（uv)|uv∈E(G))},则称σ为G的邻强边着色,记X′as(G)=min{k|k为G的k-邻强边着色法}。本文将通过特别的方法来记图的染色过程。并通过对图的着色以下结果：K（5,2）,K（6,2）,K（7,2）邻强边色数分别为4,7,11,其中K（m,n)表n个元素中,m元素的Kesern图。     

极大外平面图边面全色数的注记

设G是2-连通的平面图,证明了若G是最大度△（G）=5的极大外平面图,则其边面全色数χef(G)=5。     

关于Sm∨Fn的边色数和点色数

并研究了m 1阶的星Sm和n 1阶的扇Fn的联图Sm∨Fn的边染色和点染色,得到了Sm∨Fn的边色数和点色数.     

关于图的谱半径的新的上界

主要得到了一个关于图的谱半径的新的上界,并举例说明在某些情况下我们的结果是好的.     

串图的边色数

设G（V,E）为连通简单图,V（G）={v10,v20,…,vp0}.M(G,n)称为G的n级串图,其中V（M（G,n))={vij|i=1,2,…,p;j=0,1,…,,n},E(M(G,n))={vjkvjk|i=1,2,…,n;0≤k≤n,且vi0vj0∪E（G）}∈{vijvij 1|i=1,2,…,p;j=0,1,…,n-1}。证明了对于n≥1,M(G,n)的边色数为其最大度△（M（G,n））。     

关于图的覆盖数的神经网络模型的一点注

在文献「１,２」中建立了确定图的覆盖数的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型。但该模型实际上确定了图的另一类参数即控制数。图的控制集是指Ｖ（Ｇ）的一子集Ｓ包含于Ｖ,使得Ｓ∪Ｎ（Ｓ）＝Ｖ（Ｇ）,其中Ｎ（Ｓ）为Ｓ中的元素的邻点的集合,图的控制数为点数制集中的点数,即能覆盖Ｇ所有的顶点的最少的顶点数。本文对此作以更正。