具有k条割边的图的Hosoya指数

来源 :安徽大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jk479150
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
一个图的Hosoya 指数定义为该图的匹配数(或独立边集数)之和.Hosoya 指数是一个重要的拓扑指数,它与分子图所代表的化合物的某些物理化学特性,例如:总π-电子能,沸点等,有密切的关系.一些特定图类的Hosoya 指数的界的研究是图论研究中的重要课题之一.   本文主要研究具有两个最大度顶点的树与给定割边的单圈图、双圈图以及连通图的Hosoya 指数下界.   本文的结构如下:   第一章除了介绍一些Hosoya 指数的研究背景和常用的图论术语及符号外,还介绍了本文的研究问题和结果.   第二章讨论给定割边数的单圈图和双圈图的Hosoya 指数的下界.在2.1节里,给出了一类特殊的单圈图的Hosoya 指数的下界及相应的极值图;在2.3 节和2.4 节里,分别得到了具有给定割边数的单圈图和双圈图的Hosoya 指数的下界及相应的极值图.   第三章研究具有k 条割边的图的Hosoya 指数的下界.在3.1节和3.2 节里,分别给出2 边连通图和至少具有一条割边的图的Hosoya 指数的紧的下界.   第四章讨论了具有两个最大度顶点的树的Hosoya 指数的极值图.
其他文献
这篇硕士论文主要研究了三类失去紧性的半线性椭圆方程解的存在性,主要运用了变分的基本方法,如极小极大原理,山路引理,集中紧性原理等。   在绪论中我们回顾本文所讨论问题的
学位
本文在自反的Banach空间中介绍和研究了一类新的广义强非线性混合似变分不等式,﹤N(Tu,Au,Gu),η(v,u)+b(gu,v)-b(gu,u)a(u,v-u)≥0.为了证明上述广义强非线性混合似变分不等式有解,构造
神经网络的研究开始于上个世纪四十年代,现在已经广泛的应用于模式识别、联想记忆以及组合优化等领域.目前,国内外许多学者建立了各种各样的神经网络模型,如Hopfield神经网络
图的着色问题一直是图论中的重要问题,并且在离散数学和组合分析中有着重要的应用。很多领域所涉及的问题都与图的着色理论相关,例如:排课表问题、排序问题、存储问题等等,正是基