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基于少边均匀超图度数的图熵极值性

组合数学 2017-09-28 v1

摘要

H\mathcal{H} 为具有 nn 个顶点的超图。假设 d1,d2,,dnd_1,d_2,\ldots,d_nH\mathcal{H} 各顶点的度数。基于度数的 H\mathcal{H} 的第 tt 阶图熵定义为 Idt(H)=i=1n(ditj=1ndjtlogditj=1ndjt)=log(i=1ndit)i=1n(ditj=1ndjtlogdit), I_d^t(\mathcal{H}) =-\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{d_i^{t}}{\sum_{j=1}^{n}d_j^{t}}\log\frac{d_i^{t}}{\sum_{j=1}^{n}d_j^{t}}\right) =\log\left(\sum_{i=1}^{n}d_i^{t}\right)-\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{d_i^{t}}{\sum_{j=1}^{n}d_j^{t}}\log d_i^{t}\right), 其中 tt 为实数,对数以 2 为底。在本文中,当 H\mathcal{H} 分别属于所有均匀超树、单圈均匀超图和双圈均匀超图时,我们获得了 t=1t=1Idt(H)I_d^t(\mathcal{H}) 的上下界。

关键词

引用

@article{arxiv.1709.09594,
  title  = {Extremality of graph entropy based on degrees of uniform hypergraphs with few edges},
  author = {Dan Hu and Xueliang Li and Xiaogang Liu and Shenggui Zhang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09594},
  year   = {2017}
}