在组合数学中,扩展图(英語:Expander graph)是一种具有强连通性质的稀疏图,可用边扩展性、顶点扩展性或图谱扩展性三种方式来量化。扩展图的构造问题引导了多个数学分支上的研究,并且在计算复杂性理论、计算机网络设计和编码理论上有诸多应用[1]。
对于有限、无向、连通的多重图,扩展性是一种能够衡量其连通强弱的指标。直观而言,扩展性较强意味着图中任何「不太大」的顶点集均有较大的边界,也就是说集合内外的交互很强。
连通图的扩展性有的弱,有的强。例如道路的扩展性很弱,而完全图的扩展性最强。可以看出,稠密图比稀疏图更“容易”具备强扩展性。但人们希望构造一类鱼与熊掌兼得的图:既能保持稀疏性,又具备很强的扩展性。具备这样“矛盾”属性的图就是一张扩展图;矛盾对立越深,扩展图越优良。
用数学语言表达如下:若一张图图有 个顶点、最大度为 、扩展性为 ,那么就称它为-扩展图。 越小(即图越稀疏)且 越大(即扩展性越强),则扩展图的性质越优异。
作为扩展图定义中的关键参数之一,“扩展性”的精确概念可用不同方式来量化。下文将讨论边扩展性、顶点扩展性和谱扩展性三种量化方式。
当 是d-正则图时,可以借助线性代数中的特征值理论来定义扩展性,称作谱扩展性。具体而言,设 是图 的邻接矩阵,其中 记录了顶点 之间的边数[5]。因为 是实对称矩阵,根据谱定理知道它有 个实特征值 。可以证明它们都落在区间 内。
由于 是正则图,所以 上的均匀分布 是矩阵 的特征向量,对应特征值 ,即 。图 的谱间距(spectral gap)定义为 ,它可以用作扩展性的量度。
上面定义的三种量化方式虽然形式上有差别,但在本质上相互联系。对于d-正则图,我们有
因此,当度是常数时,前两种量化方式并无实质区别。
对于d-正则图,Dodziuk和Alon、Milman 证明了
这一不等式与马尔可夫链的Cheeger不等式有本质联系。
教科书和文献综述
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研究论文
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