代数组合论 - 第一章 图中的游动

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Ch01 图中的游动

G G 的邻接矩阵(adjacency matrix) 是复数域上的 p × p p\times p 阶矩阵 A = A ( G ) \pmb A= \pmb A(G) ,其 ( i , j ) (i,j) a i j a_{ij} 等于与 v i v_i v j v_j 相关联的边的条数,故 A \pmb A 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 l\ge 1 ,矩阵 A ( G ) l A(G)^l ( i , j ) (i,j) 元等于从 G G 中从 v i v_i v j v_j 的长为 l l 的游动的条数。

1.2 推论

在图 G G 中固定两个顶点 v i v_i v j v_j .设邻接矩阵 A ( G ) \pmb A(G) 的特征值为 λ 1 , . . . , λ p \lambda_1,...,\lambda_p .则存在实数 c 1 , . . . , c p c_1,...,c_p 使得对任意 l l 都有
A ( G ) i j l = c 1 λ 1 l + . . . + c p λ p l \pmb A(G)^l_{ij}=c_1\lambda_1^l+...+c_p\lambda_p^l
事实上,如果 U U 是满足 U 1 A U = d i a g ( λ 1 , . . . , λ p ) U^{-1}\pmb AU=diag(\lambda_1,...,\lambda_p) 的实正交矩阵,那么
c k = u i k u j k c_k=u_{ik}u_{jk}
Proof:
A l = U d i a g ( λ 1 l , . . . , λ p l ) U 1 = U d i a g ( λ 1 l , . . . , λ p l ) U T A i j l = k u i k λ k l u j k \begin{aligned} \pmb A^l & = U\cdot diag(\lambda_1^l,...,\lambda_p^l)U^{-1} \\ & = U\cdot diag(\lambda_1^l,...,\lambda_p^l)U^T \\ \pmb A_{ij}^l & = \sum_k u_{ik} \lambda_k^l u_{jk} \\ \end{aligned}
Q . E . D . Q.E.D.

定义:图 G 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 l 的闭游动的(total)条数 f G ( l ) f_G(l) 由下式给出
f G ( l ) = i = 1 p A i i l = t r ( A l ) f_G(l)=\sum_{i=1}^p \pmb A_{ii}^l=tr(\pmb A^l)

1.3 推论

如果 A ( G ) \pmb A(G) 有特征值 λ 1 , . . . , λ p \lambda_1,...,\lambda_p ,那么 G G 中长为 l l 的闭游动的条数为
f G ( l ) = λ 1 l + . . . + λ p l f_G(l)=\lambda_1^l+...+\lambda_p^l

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 G 的特征值。

1.4 引理

J \pmb J 表示 p × p p\times p 阶全 1 1 矩阵,则 J \pmb J 的特征值为 p p 1 1 重)和 0 0 p 1 p-1 重)。

Proof:

r a n k ( J ) = 1 rank(\pmb J)=1 ,于是有 p 1 p-1 个特征值为 0 0 ,再由 t r ( J ) = p tr(\pmb J)=p 所以唯一非零特征值为 p p .

Q . E . D . Q.E.D.

1.5 命题

完全图 K p K_p 的特征值有:重数为 p 1 p-1 的特征值 1 -1 ,重数为 1 1 的特征值 p 1 p-1 .

1.6 推论

完全图 K p K_p 中从顶点 v i v_i 出发的长为 l l 的闭游动的总条数是
( A ( K p ) l ) i i = 1 p ( ( p 1 ) l + ( p 1 ) ( 1 ) l ) . (\pmb A(K_p)^l)_{ii}=\frac{1}{p}((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。
A l = ( J I ) l = k = 0 l ( 1 ) l k ( l k ) J k ( n o t e   J k = p k 1 J ,   J 0 = I ) = k = 1 l ( 1 ) l k ( l k ) p k 1 J + ( 1 ) l I f o r   i j , A i j l = 1 p ( ( p 1 ) l ( 1 ) l ) \begin{aligned} \pmb A^l & = (J-I)^l \\ & = \sum_{k=0}^l (-1)^{l-k}\binom{l}{k}J^k \qquad\qquad (note\ J^k=p^{k-1}J,\ J^0=I) \\ & = \sum_{k=1}^l (-1)^{l-k}\binom{l}{k}p^{k-1}J + (-1)^l I \\ for\ i\neq j,\quad \pmb A_{ij}^l & = \frac{1}{p}((p-1)^l - (-1)^l) \end{aligned}
Q . E . D . Q.E.D.

注意到一个有趣的事实:如果 i j i \neq j ,那么
( A ( K p ) l ) i i ( A ( K p ) l ) i j = ( 1 ) l (\pmb A(K_p)^l)_{ii} - (\pmb A(K_p)^l)_{ij} = (-1)^l
另外, K p K_p 中长为 l l 的游动的总条数为
i = 1 p j = 1 p ( A ( K p ) l ) i j = p ( p 1 ) l \sum_{i=1}^p \sum_{j=1}^p (\pmb A(K_p)^l)_{ij} = p(p-1)^l

1.7 引理

α 1 , . . . , α r \alpha_1,...,\alpha_r β 1 , . . . , β s \beta_1,...,\beta_s 是非零复数,并使得对任意正整数 l l 都有
α 1 l + . . . + α r l = β 1 l + . . . + β s l \alpha_1^l+...+\alpha_r^l=\beta_1^l+...+\beta_s^l
r = s r=s { α } \{\alpha\} 恰是 { β } \{\beta\} 的置换。

Proof:

(生成函数),取 x < 1 |x|<1 ,将上式乘以 x l x^l 并对所有的 l 1 l\ge 1 求和,级数收敛,且
(1.7) α 1 x 1 α 1 x + . . . + α r x 1 α r x = β 1 x 1 β 1 x + . . . + β s x 1 β s x \frac{\alpha_1 x}{1-\alpha_1 x}+...+\frac{\alpha_r x}{1-\alpha_r x} = \frac{\beta_1 x}{1-\beta_1 x}+...+\frac{\beta_s x}{1-\beta_s x} \tag{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 ) (1.7) 对所有复数 x x (除了分母为 0 0 )成立.

固定一个 γ 0 \gamma\neq 0 ,将式 ( 1.7 ) (1.7) 乘以 1 γ x 1-\gamma x 并令 x 1 / γ x\to 1/\gamma ,左边为等于 γ \gamma α i \alpha_i 的个数,而右边为等于 γ \gamma β j \beta_j 的个数。

Q . E . D . Q.E.D.

Ex01

1.

(巧题) 给出推论1.6的组合证明,即 K p K_p (完全图)中某个顶点到其自身的长为 l l 的闭游动的条数是 1 p ( ( p 1 ) l + ( p 1 ) ( 1 ) l ) . \frac{1}{p}((p-1)^l+(p-1)(-1)^l).

Proof:

记从某个顶点出发的 l l 游动到其他顶点的条数为 A l A_l ,闭游动的条数为 B l B_l .

考察从某顶点开始的 l l 游动的所有条数: ( p 1 ) l = ( p 1 ) A l + B l . (p-1)^l=(p-1)A_l+B_l.

另,注意到: B l + 1 A l + 1 = ( p 1 ) A l ( ( p 2 ) A l + B l ) = A l B l . B_{l+1}-A_{l+1}=(p-1)A_l-((p-2)A_l+B_l)=A_l-B_l.

于是 B l A l = ( 1 ) l . B_l-A_l=(-1)^l.

即得: B l = 1 p ( ( p 1 ) l + ( p 1 ) ( 1 ) l ) . B_l=\frac{1}{p}((p-1)^l+(p-1)(-1)^l).

Q . E . D . Q.E.D.

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