关于优美图的若干结果

研究了几类特殊图的补图的优美性，获得了一些新结果，并说明了用此方法可以探讨一些多边图的非优美性。     

图的边函数控制数

本文定义了图的边控制函数及边函数控制数，并得到了3－正则图和4－正则图及完全图的边函数控制数。     

多重联图全染色的一点注

研究了多个点边不交简单图的联图的全色数.     

图Km,UKnUKp的优美性

得到了图Ｋｍ∪Ｋｎ∪Ｋｐ是优美图的充分必要条件。     

基于边权重图神经网络的一阶逻辑前提选择

为提高自动定理证明器在大规模问题中证明问题的能力,前提选择任务应运而生.由于公式图的有向性,主流的图神经网络框架只能单向地对节点进行更新,且无法编码公式图中子节点间的顺序.针对以上问题,提出了带有边类型的双向公式图表示方法,并提出了一种基于边权重的图神经网络（edge-weight-based graph neural network,EW-GNN）模型用于编码一阶逻辑公式.该模型首先利用相连节点的信息来更新对应边类型的特征表示,随后利用更新后的边类型特征计算邻接节点对中心节点的权重,最后利用邻接节点的信息双向地对中心节点进行更新.实验比较分析表明：基于边权重的图神经网络模型在前提选择任务中表现得更加优越,其在相同的测试集上比当前最优模型的分类准确率高了约1%.     

扇形图和广义扇形图的边控制集划分

通过分类讨论、归纳总结的方法,研究了一些与扇形图有关的图的边控制集划分问题,并对已有文献关于扇形图Fn的集边控制数结论及其证明过程进行了优化改进。还推广提出了广义扇形图Fm,n,并且得到了其较为精确的集边控制数。     

若干图的边联结数

本文得到了Ｈａｌｉｎ－图和θ－图的边联结数。     

非连通图C2n+1∪Gn-1的优美性

证明了非连通图C2n+1∪Gn-1是优美图,其中C2n+1是有2n+1个顶点的圈,Gn-1是任意一个有n-1条边的优美图。     

△（G）=3时的Halin图的边面全色数

研究３－正则Ｈａｌｉｎ图的边面全色数问题,证明了《最大度△（Ｈｇ）≥７及△（Ｈｇ）＝４,５,６的Ｈａｌｉｎ图的边面全色数》一文提出的如下猜想成立：对△（Ｇ）＝３时的Ｈａｌｉｎ图有４≤Ｘｅｆ（Ｇ）≤,这里△（Ｇ）表示图Ｇ的最大度数,Ｘｅｆ表示图Ｇ的边面全色数。     

关于优美图边数的一个上界

证明当ｎ≥２５时，ｎ阶优美图的最多边数ｆ（ｎ）＜（ｎ／２）－ｎ，并以此探讨了圈补图的优美性。     

关于冠图与queens-图的若干结果

文献[3]引入了queens-图的概念.一个(0,1)-矩阵A的queens-图的点集对应于A中的1,两个点邻接当且仅当它们对应的1在A的同一条线上.一个基本问题是判断哪些图是queens-图,该文证明了两类冠图是queens-图.     

关于图的集控制数

设G是一个图,如果V(G)能划分为t个两两不交的控制集Dt(i=1,2,…,t),则称G有t-控制集划分.图G的集控制数定义为d(G)=max{ t|G有t-控制集划分}.该文主要研究乘积图与联图的集控制问题,给出其集控制数的界限,并确定一些特殊图的集控制数.     

关于三叶图的能量变换

图的能量是图的邻接矩阵的特征值的绝对值之和，记为E（G）。用G（n，r）表示为具r个圈的n阶仙人掌图集，当r=3且每个圈为三角形时，称图G为三叶图。主要讨论n阶三叶图之间的能量变换关系。首先得到m（G，k）与bi（G）的关系；其次得到此类图之间满足变换关系Ⅰ、Ⅱ下的能量关系；并证得当T≌Sk，k〉12时的三叶图具有最小能量。     

图的符号圈控制

文[1～2]中引入了图的两种边控制概念,即符号边控制和符号星控制.本文引入了图的符号圈控制概念,得到了符号圈控制数的下界,并确定了几类特殊图的符号圈控制数.     

图的反符号全控制数

设G=(VE)是一个无孤立顶点的图,一个函数f:V{-1,+1}称为图G的一个反符号全控制函数,如果f(N(v))≤1对任何点v V(G)成立。图G的反符号全控制数记为γrst(G)=max{f(V)|f为图G的一个反符号全控制函数}。该文对图的反符号全控制函数进行了研究,获得了一般图的反符号全控制数的若干界限,确定了完全图和完全二部图的反符号全控制数。     

关于图的反符号圈控制数

摘要：引入了图的反符号圈控制的概念,设G=（V,E）是一个非空图,一个函数f：E→{＋1,-1}对G中每一个无弦圈C均有∑e∈E（G）f（e）≤0成立,则称厂为图G的一个反符号圈控制函数,而γ′rsc（G）=max{∑e∈E（G）f（e）｜f为图G的反符号圈控制函数｜称为图G的反符号圈控制数。给出了图的反符号圈控制数的界限,刻画了满足γ′rsc（G）=-｜E（G）｜＋2的所有连通图G,并且确定了图与补图以及几类特殊图的反符号圈控制数。     

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.     

The Dimensions of Graphs and Constructions of Their Bases

IntroductionGraph G,considered in this paper,is finiteand simple with vertex set V ( G) and edge setE( G) .Let d( x,y) denote the distance between xand y in G and W={w1,w2 ,…,wk}denote the or-dered set of V( G) .For any given v∈V( G) ,therepresentation of v with respect to W is the k- vec-tor:r( v| W) ={d( v,w1) ,d( v,w2 ) ,…,d( v,wk) }.The ordered set W is called a resolving set of G ifr( u| W) =r( v| W) implies that u=v for all pairs{u,v}of vertices of G. A resolving set of G with…     

关于图的反减圈控制数

设G=（V,E）是一个图,C为G的导出圈,函数厂：E→｜＋1,0,-1｜,如果对任意e∈E（C）均有∑f（e）≤0成立,则称f为图G的一个反减圈控制函数,称ymc（G）=max{∑f（e）｜f为G的反减圈控制函数,e∈E（G）}为图G的反减圈控制数．本文给出了图的反减圈控制数的上界和极大平面图及几类特殊图的反减圈控制数．     

图的符号树控制数

引入了图的符号树控制的概念,给出一个连通图G的符号树控制数γr（G）的一个上界和一个下界,说明了这两个界限均是最好可能的,并确定几类特殊图的符号树控制数,这包括了圈、轮图、完全图和完全二部图．