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New inequalities for network distance measures by using graph spectra

机译:使用曲线谱来网络距离测量的新不等式

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摘要

Eigenvalues of graph-theoretical matrices often reflect structure properties of networks (graphs) meaningfully. In this paper, we explore inequalities for graph distance measures which are based on topological indices. Some of these indices are based on eigenvalues of graph-theoretical matrices. We here consider the adjacency matrix, the Laplacian matrix and signless Laplacian matrix. Besides proving the inequalities, we discuss the usefulness of these measures and state some conjectures. (C) 2016 Published by Elsevier B.V.
机译:图形理论矩阵的特征值通常反映了网络(图表)的结构属性。 在本文中,我们探讨了基于拓扑指数的图距离措施的不等式。 其中一些指数基于图形理论矩阵的特征值。 我们在这里考虑邻接矩阵,拉普拉斯矩阵和无特征拉普拉斯矩阵。 除了证明不平等的情况下,我们讨论了这些措施的有用性和国家的一些猜想。 (c)2016年由Elsevier B.V发布。

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