【摘 要】
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随着互连网络的快速发展,互连网络的可靠性引起人们的广泛关注.互连网络的拓扑结构可以用一个连通图表示,将处理器看作图的一个顶点,两个处理器之间的链路看作一条边.图的连通度是衡量互连网络可靠性的重要参数,传统的连通度已经不能准确地评估互连网络的可靠性.因此,各种类型的条件连通度的概念被提出,比如极大局部（边）连通度、额外（边）连通度、分支（边）连通度等.在第二章中,我们给出了增广立方体AQn的边容错极
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随着互连网络的快速发展,互连网络的可靠性引起人们的广泛关注.互连网络的拓扑结构可以用一个连通图表示,将处理器看作图的一个顶点,两个处理器之间的链路看作一条边.图的连通度是衡量互连网络可靠性的重要参数,传统的连通度已经不能准确地评估互连网络的可靠性.因此,各种类型的条件连通度的概念被提出,比如极大局部（边）连通度、额外（边）连通度、分支（边）连通度等.在第二章中,我们给出了增广立方体AQn的边容错极大局部边连通度和一对多容错极大局部连通度以及增强超立方体Qn,k的3-额外连通度.在由大规模处理器所组成的互连网络中,难以保证所有的处理器和链路都在无故障地运行.为了确保互连网络的可靠性,需要快速准确地找出网络中的故障处理器并对其进行维修或更换.在第三章中,我们给出了k-正则互连网络在PMC模型、MM*模型和（f1,f2）-BPMC模型下的h-边容许可诊断度以及在（f1,f2）-BPMC模型下的f1-可诊断度.此外,我们还用概率诊断算法计算出了基于增强超立方体的多处理器系统的故障概率诊断度.
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