BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR

Benzer belgeler
BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Matrislerin Hadamard Çarpımı Üzerine *

RANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)


1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.

DUAL KUATERNİYONLAR ÜZERİNDE SİMPLEKTİK GEOMETRİ E. ATA

32. Kardinal Say lar, Tan m ve lk Özellikler

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

v = ise v ye spacelike vektör,

Polinom İnterpolasyonu

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 1 sh Ocak 2000

0,1,..., n p polinomu bulma işlemine interpolasyon ve px ( )

SERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras*

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

30 %30iskonto oranı bulunur.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

İleri Diferansiyel Denklemler

Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONVEKS OLMAYAN ÇOK KRİTERLİ OPTİMİZASYON ve PORTFÖY SEÇİMİ PROBLEMİ

Bernoulli Say lar Üzerine Ali Nesin /

16. Dörtgen plak eleman

[ ]{} []{} []{} [ ]{} g

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

İspatlarıyla Türev Alma Kuralları

ÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

f n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

UZAYDA VEKTÖRLER ve DOĞRU DÜZLEM

5. Ders. Dağılımlardan Rasgele Sayı Üretilmesi Ters Dönüşüm Yöntemi

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

3. Bir kabı, biri 17 diğeri 55 litre su alan ölçeklendirilmemiş iki kap yardımıyla tam olarak 1 litre suyla nasıl doldurursunuz açıklayınız. (10 P.

6. NORMAL ALT GRUPLAR

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

COMPARISON OF PARAMETERIZATION METHODS USED FOR B- SPLINE CURVE INTERPOLATION

İDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon)

1. GAZLARIN DAVRANI I

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu


III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

ab H bulunur. Şu halde önceki önermenin i) koşulu da sağlanır ve H G bulunur.

ifadesi ile, n kişilik bir topluluktakilerinin doğum günlerinin tümünün farklı olması olasılığını

ü ü üü ş ş ş Ü ÜÜ ü ü üü ş ü ş ş ö ç ş ş ç ş ü ü ü ç ç ş ü ş ş ü ü ü ö ş ö ş ö ş ş ç ş ü ş ç ş Ç ç Ü öü ü ü üü ü ü üü ç ş ç ş ö ö ü ç ş ç ş ş ö ç ş ö

σ σ τ τ ; σ 4τ s σ FBr F em 1 10 N t d x A Makine Tasarımı I-Formüller 2017/2018 Mukavemet Varsayımları: Maksimum şekil değiştirme enerjisi varsayımı

IDDM YARDIMIYLA TERS MATRİS HESAPLAMA. Kadınhanı, KONYA, e-posta:

DERS 7. En Küçük Kareler Yöntemi

BASİT ŞANS ÖRNEKLEMESİ

LİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi

PARÇALI ARİTMETİK DEĞİŞİMLİ GERİ ÖDEMELERE SAHİP ORTAKLIĞA DAYALI KONUT FİNANSMAN MODELİ

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

İMALAT YÖNTEMLERİ II Prof.Dr. İrfan AY TEL VE ÇUBUK ÇEKMENİN MEKANİĞİ

2.2. Fonksiyon Serileri

YÖNLÜ HOMOTOPİ TEORİSİ. Esra DALAN

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ Nisan. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

DAĞITIM PROBLEMİNİN OPTİMALLİK KOŞULLARININ İNCELENMESİ (INVESTIGATION OF OPTIMALITY CONDITIONS OF THE TRANSPORTATION PROBLEM)

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Bölüm 5: Hareket Kanunları

Đst201 Đstatistik Teorisi I

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Bir Kompleks Sayının n inci Kökü.

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Aralığın İç Noktasında Süreksizliğe Sahip Dirac Operatörünün Spektral Özellikleri

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

ISBN Sertifika No: 11748

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

Yalıtımlı Duvarlarda Isı Geçişinin Kararlı Periyodik Durum için Analizi

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

T.C. SÜLEYMAN DEM REL ÜN VERS TES FEN B L MLER ENST TÜSÜ ÇOKLU D Z LER VE ONLARIN STAT ST KSEL YAKINSAKLI I

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

RANKI İKİ OLAN SERBEST METABELYEN LİE CEBİRLERİ İÇİN BİR KOMUTATÖR TESTİ

Sınır Koşullarının Spektral Parametreyi İçerdiği İmpulsive Sturm-Liouville Sınır-Değer Problemi İçin Düz ve Ters Problemler

Transkript:

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes, Fe Eebyat Faültes,Mateat Bölüü, KIR(EHR serfebuyuose@gal.co ÖZET Bu çalı.aa G = ( V, E) br graph ve AG ( ) o.ulu atrs, ( ) ola üzere PG ( ) = AG ( ). DG ( ) DG otaları ereceler atrs çarpı atrs taılaı. ve bu taılaa atrs e büyü özeer ç sıırlar buluu.tur. Aahtar sözcüler: Graph, Ko3ulu Matrs, Öze6er AMS (000) subect classfcato:05c50.ö Blgler G = ( V, E), otalar ües V { v v v } =,,..., ola br bast graph olsu. v ola üzere v ereces, olara taılaır. v otasıa o.u otaları ereceler ortalaası a olara alaırılır. G graphıa bütü otaları ereces brbre e.t se graph regüler br graph olur. Eer G graphıı her otalarıı ereces se G ye regüler br graph er. Br grapha bütü otalar brbre o.u se graph ta graph olara alaırılır. Ta graphlar ( ) regülerr. Br G graphıı o.ulu atrs AG ( ) = ( a ).eler öyle : ( vv V) a = 0 : er urulara G bast graph oluua AG ( ) her br ö.ege eleaı sıfır ola (0,) setr atrstr. V

DG ( ), G graphıı ö.ege eleaları otaları erecelere olu.a br ö.ege atrs ola üzere L( G) = D( G) A( G).ele taılaa atrs G graphıı Laplace Matrs olara alaırılır. Lteratüre G bast br graph ola üzere AG ( ) ve LG ( ) atrsler e büyü öz eerler (spetral yarıçap) sıırları çalı.ılı.tır. Buu yaı sıra KG ( ) = DG ( ) + AG ( ).ele br atrs olu.turulup bu atrse e büyü öz eer ç sıırlar buluu.tur [4]. Bz bu çalı.aıza PG ( ) = AGDG ( ) ( ) olaca bçe br PG ( ) çarpı atrs alara, PG ( ) = ( p ), : eer p = 0 : er urua olaca bçe taılı tpe bu atrs öz eerlere sıırlar bulaya çalı.tı.. P(G) Matrs Spetral Yarıçapı ç Sıırları Öere G graphı, -regüler graph se PG ( ) = AG ( ) ır. spat: G, -regüler graph oluua her otası ç = ır. AG ( ) o.ulu atrs ve PG ( ) çarpı atrs taılarıa PG ( ) = AG ( ) oluuu göre olayır. Teore G -regüler br graph se, G br öz eerr. Üstel spetral yarıçapı ır. Terse olara, asu erece G br öz eer se G regüler olalıır [5]. Öere 3 G, -regüler br graph olsu. AG ( ) o.ulu atrs öz eerler (,,..., ) se PG ( ) öz eerler (,,..., ) r. spat. G=(V,E), -regüler graph olsu. AG ( ) o.ulu atrs öz eer ve x= ( x, x,..., x ) T e bu öz eere göre öz vetör alalı., eyf br x öz ble.e ç br öz eer oluua x = A( G) x : { } x = x () yazablrz. Der tarafta (,,..., ), PG ( ) atrs öz eerler olsu. PG ( ) = AG ( ) ve AG ( ) le PG ( ) öz vetörler ayı oluua, x öz vetörüü e göre e öz vetör olara alablrz. O hale

x = P( G) x { } x = x : { } x =. x : () yazablrz. () ve () e x = x = alablrz. Bezer etotlar er öz eerler çe uygulaııa, eerz. Böylece (,,..., ) = (,,..., ) oluu görülür. = ( ) Souç 4 G regüler br graph ola üzere, AG ( ) o.ulu atrs spetral yarıçapı ve PG ( ) çarpı atrs spetral yarıçapı olsu. Bu tatre spat: Teore ve Öere 3 e spatı a.arır. = r. ele Souç 5 G ta graph se (,,..., ) (( ),( ),...,( ) ) = ır. spat. G br ta graph se ( ) -regüler graphtır. Öere3 e ( ) (,,..., ) = ( ),( ),...,( ) oluu görülür. Teore 6 G balatılı graph ve, AG ( ) spetral yarıçapı olsu. Bu tatre, { : }, = { : } { : } T v v E = v v E ; T = vv E = otasıı ereces ve ola üzere, v otasıa o.u ola otaları ereceler ortalaası, v ır. [] ax : T (3) Teore 7 G balatılı graph ve, AG ( ) spetral yarıçapı olsu. Bu tatre, = { : vv E} ;, v otasıı ereces ve, v otasıa o.u ola otaları ereceler ortalaası ola üzere ax : ır. [] (4)

Teore 8 G ( V, E) Bu tatre, = -regüler graph ve, PG ( ) atrs spetral yarıçapı olsu. { : }, = { : } { : } T v v E = v v E ; T = vv E = otasıı ereces ve ola üzere, v otasıa o.u ola otaları ereceler ortalaası, v r. ( ) ax : T (5) spat. (4) e.tszle, ax :. G -regüler oluua; PG ( ) öz eer ç, = yazılablr ve (4) e.tszle yere oyulursa, ax :.ax : ele elr. G -regüler oluua, = ır ve T = = oluuu göre olayır. Gerçete, T = : = : = : = = { } { } { } e.tl buluur. ( yuarıa e.tszlte, T. T. T. ( )( ) ( ) T T T T, 4 3 3 = = = 4 T üzeleeler yapılırsa, ( ) ax : T ele elr. Teore 9 G balatılı graph ve, PG ( ) spetral yarıçapı olsu. Bu tatre, { : } T = ola üzere { T } ax : (6) ele elr. E.tl G graphıı regüler olası uruua salaır. spat. ( ) PG atrs (, ) eleaı;

: eer p = 0 : er urulara olara taılıır. Gersgor Teore e göre [], PG ( ) her br öz eer R = p olaca bçe { : p R} = s e az brer. Böylece ax { : } = ax { T : } yazablrz. ( e.tl uruuu gösterel. G graphı regüler olsu. Bu tatre, ç T = : = : =. = { } { } ele elr. Souç 4 e se e.tl salaıı görülür. Teore 0 G balatılı graph ve, PG ( ) spetral yarıçapı olsu. Bu tatre, Buraa { : } ax : = ve, otasıa o.u otaları ereceler ortalaasıır. E.tl ç gere ve yeter o.ul G graphıı regüler br graph olasıır. (7) spat. M( G) ö.ege eleaları MG ( ) PGMG ( ) ( ) atrs (, ) e olu.a br ö.ege atrs ola üzere c eleaı : eer 0 : er urulara bçer. MG ( ) PGMG ( ) ( ) atrs satırlarıa Gersgor Teore uygulaırsa, ax : : = ax : ele eerz. ( G -regüler br graph olsu. O hale ve = { : } = { : } = { : } { : } = = = 3 ç = ır.bu tatre,

oluua = ele elr. Ye Souç4 ullaılırsa e.tl görülür. Teore G graphı otalı ve earlı balatılı br graph olsu., PG ( ) atrs spetral yarıçapı ve, otasıa o.u otaları ereceler ortalaası ola üzere r. + : (8) spat. DG ( ) DG ( ) PGDG ( ) ( ) bçe olur., ( ) eleaları otaları erecelere olu.a br ö.ege atrs ola üzere, atrs ü.üel. DG : eer 0 :.. ( ) PGDG ( ) ( ) PG spetral yarıçapı ve (,,..., ) öz ble.e ( x = ) ve her ç yazablrz. (9) faes ç yazarsa ; X x x x T atrs (, ) eleaı =, e göre br öz vetörü alalı. x x olsu. (,,..., ) DG ( ) PGDGX ( ) ( ) X X x x x T = öz vetörü ç = (9) x = x = x (0) ele eerz. Ye (9) faes ç yazarsa ; x x = () ele eerz. () her tarafıı le çarpıp, olaca bçe üzere her yaıa toplaı alıırsa, = { x } : olur. Her ç x oluua, { } : ()

yazılablr. Der tarafta Cae E.tszl [3] ullaılırsa, + : = + : = + : ve buraa se + : buluur. Souç G graphı otalı ve earlı balatılı br graph olsu., PG ( ) atrs spetral yarıçapı ve, otasıa o.u otaları ereceler ortalaası = : alalı. Bu tatre, ola üzere, { } r. + : (3) spat Teore 9 a ola üzere ç (8) e sıır salaııa ve = :,,..., oluua spatı göre olayır. { } { } Teore 3 G balatılı graph ve, PG ( ) spetral yarıçapı olsu. Bu tatre, ax {{ : } : } (4) r. spat. öz eer, ( ) X = x, x,..., x, e göre br öz vetörü alalı. Bu öz vetörü, br öz ble.e e e.t( x =), er öz ble.eler e e e.t veya e üçü abul eeblrz. Ya x = ve bütü lar ç x alablrz. PG ( ) atrs ç PG spetral yarıçapı ve ( ) PGX ( ) = X (5) yazarız. (5) u. e.tle, x = x { } T

. e.tle se, { x } = (6) { } x = x (7) ele eerz. (7) her tarafıı le çarpıp, topla alıırsa, = { x } : ele eerz. Her ç x oluua, yazablrz. { x } : { } olaca bçe üzere Öre 4 Notaları V = {,, 3, 4, 5} ües, earları E = {{, },{, 3 },{, 5 },{, 4 },{, 3 },{ 3, 4 },{ 3, 5 },{ 4, 5} } üese olu.a br G = ( V, E) graphıı ve V = {,, 3, 4}, E = {{, },{, 4 },{, 4 },{,3 },{ 3, 4} } ola üzere G = ( V, E ) graphıı alalı. Bu graphlar ç, ( PG ( )) =,4 ve ( PG ( )) = 6,6 öz eerler oalılı olara verls. Yuarıa verle graphları e büyü öz eerler ç (spetral yarıçapı) sıırlar a.aıa souçta verl.tr: (6) (7) (3) (4) G 4,9,4 G 7 8,4 7,8 6,7 Souç: Bz.ye aar PG ( ) = AGDG ( ) ( ) atrs olu.turara, bu atrs e büyü öz eer ç sıırlar bulu. Buu yaı sıra P ( G) = D( G) A( G) atrs e olu.turablrz. Kolaylıla görülecetr ( PG) ( ) T T T T T ( ) = P( G). Gerçete, PG ( ) = ( AGDG ( ) ( )) = DG ( ) AG ( ) = DG ( ) AG ( ) = P( G)

buluur. Matrs Teors e br atrs öz eerler ayı zaaa traspozuu a öz eerler olacaıa verle sıırlar P( G) ç e geçerl olacatır. KAYNAKLAR [] Kar Ch. Das a Pawa Kuar, Bous o the greatest egevalue of graphs, Ia J. pure appl. Math.,34(6)(003),97-95. [] Marv Marcus, Hery Mc, A survey of Matrx Theory a atrx equaltes, Ally a Baco Ic., Bosto (964),46 [3] D. e Cae, A upper bou o the su squares of egrees a graph, Dscrete Math. 85(998), 45-48. [4] Kar Ch. Das, A characterzato o Graph whch acheve the upper bous for the largest Laplaca egevalue of a Graph, Lear Algebra Appl.,376(004), 73-86. [5] C.Gosl a G.Royle, Algebrac graph theory, Grauate Texts Matheatcs, Vol.07, Sprger, 00