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因为 github 不支持 latex,所以我在csdn上放一份副本。
Ch01 图中的游动
图
G 的邻接矩阵(adjacency matrix) 是复数域上的
p×p 阶矩阵
AAA=AAA(G),其
(i,j) 元
aij 等于与
vi 和
vj 相关联的边的条数,故
AAA 是一个实对称矩阵(从而有实特征值)。
1.1 定理
对任意整数
l≥1,矩阵
A(G)l 的
(i,j) 元等于从
G 中从
vi 到
vj 的长为
l 的游动的条数。
1.2 推论
在图
G 中固定两个顶点
vi 和
vj.设邻接矩阵
AAA(G) 的特征值为
λ1,...,λp.则存在实数
c1,...,cp 使得对任意
l 都有
AAA(G)ijl=c1λ1l+...+cpλpl
事实上,如果
U 是满足
U−1AAAU=diag(λ1,...,λp) 的实正交矩阵,那么
ck=uikujk
Proof:
AAAlAAAijl=U⋅diag(λ1l,...,λpl)U−1=U⋅diag(λ1l,...,λpl)UT=k∑uikλklujk
Q.E.D.
定义:图
G 的一个闭游动是一个起点与终点相同的游动。
因此长度为
l 的闭游动的总(total)条数
fG(l) 由下式给出
fG(l)=i=1∑pAAAiil=tr(AAAl)
1.3 推论
如果
AAA(G) 有特征值
λ1,...,λp,那么
G 中长为
l 的闭游动的条数为
fG(l)=λ1l+...+λpl
于是,我们可以通过算两次的方法来计算特征值:
用组合推理来对图中的游动计数,而结果反过来可以确定
G 的特征值。
1.4 引理
令
JJJ 表示
p×p 阶全
1 矩阵,则
JJJ 的特征值为
p(
1 重)和
0(
p−1 重)。
Proof:
rank(JJJ)=1,于是有
p−1 个特征值为
0,再由
tr(JJJ)=p 所以唯一非零特征值为
p.
Q.E.D.
1.5 命题
完全图
Kp 的特征值有:重数为
p−1 的特征值
−1,重数为
1 的特征值
p−1.
1.6 推论
完全图
Kp 中从顶点
vi 出发的长为
l 的闭游动的总条数是
(AAA(Kp)l)ii=p1((p−1)l+(p−1)(−1)l).
Proof:
练习 1.1中给出了另一种巧妙的组合证明。
AAAlfor i̸=j,AAAijl=(J−I)l=k=0∑l(−1)l−k(kl)Jk(note Jk=pk−1J, J0=I)=k=1∑l(−1)l−k(kl)pk−1J+(−1)lI=p1((p−1)l−(−1)l)
Q.E.D.
注意到一个有趣的事实:如果
i̸=j,那么
(AAA(Kp)l)ii−(AAA(Kp)l)ij=(−1)l
另外,
Kp 中长为
l 的游动的总条数为
i=1∑pj=1∑p(AAA(Kp)l)ij=p(p−1)l
1.7 引理
设
α1,...,αr 和
β1,...,βs 是非零复数,并使得对任意正整数
l 都有
α1l+...+αrl=β1l+...+βsl
则
r=s 且
{α} 恰是
{β} 的置换。
Proof:
(生成函数),取
∣x∣<1,将上式乘以
xl 并对所有的
l≥1 求和,级数收敛,且
1−α1xα1x+...+1−αrxαrx=1−β1xβ1x+...+1−βsxβsx(1.7)
于是得到一个恒等多项式,且有无限的零点,于是系数相等,
因此式
(1.7) 对所有复数
x (除了分母为
0)成立.
固定一个
γ̸=0,将式
(1.7) 乘以
1−γx 并令
x→1/γ,左边为等于
γ 的
αi 的个数,而右边为等于
γ 的
βj 的个数。
Q.E.D.
Ex01
1.
(巧题) 给出推论1.6的组合证明,即
Kp(完全图)中某个顶点到其自身的长为
l 的闭游动的条数是
p1((p−1)l+(p−1)(−1)l).
Proof:
记从某个顶点出发的
l 游动到其他顶点的条数为
Al,闭游动的条数为
Bl.
考察从某顶点开始的
l 游动的所有条数:
(p−1)l=(p−1)Al+Bl.
另,注意到:
Bl+1−Al+1=(p−1)Al−((p−2)Al+Bl)=Al−Bl.
于是
Bl−Al=(−1)l.
即得:
Bl=p1((p−1)l+(p−1)(−1)l).
Q.E.D.