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基于归一化拉普拉斯谱的谱距离及其在复杂网络上的应用

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摘要

第一章绪论

1.1复杂系统科学的描述

1.2图论的简要介绍

1.3谱图理论的简要介绍

1.4谱距离研究的重要性

1.5本文纲要

第二章基础知识和研究背景

2.1图论基础

2.1.1基本概念和定义

2.1.2图的表示矩阵和特征值

2.2复杂网络的基本类型

2.2.3 Barabási-Albert无标度网络模型

2.3构型、能量和分形

2.3.1构型

2.3.2能量

2.3.3分形

2.4同谱图

第三章图上的谱距离

3.1图的拉普拉斯谱

3.1.1基础知识

3.1.2拉普拉斯谱的图像

3.1.3拉普拉斯谱和图的结构

3.2谱距离

3.2.1图的谱类

3.2.2一般图之间的谱距离

3.2.3特殊图之间的谱距离

3.2.4经典网络的谱距离

第四章基于Wasserstein距离的谱距离

4.1权重图的谱测度、谱距离

4.1.1谱测厦

4.1.2谱距离

4.2直径估计

4.2.1定理

4.2.2相关证明

4.3特殊图的谱距离

4.4生物网络上的d1谱距离

第五章谱距离在生物网络中的应用

5.1相关背景

5.1.1系统发生树

5.1.2标记图的编辑距离

5.2生物网络上的应用

5.2.1蛋白质网络

5.2.2新陈代谢网络

第六章总结与展望

6.1工作总结

6.2工作展望

参考文献

科研成果

致谢

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摘要

复杂系统科学是一门研究复杂系统的交叉学科。图论是用来研究复杂网络的重要工具。通常情况下,复杂系统可以抽象为复杂网络。网络中的节点用来表示特定的对象,节点间的边用来表示特定对象间的相互作用。为了解释复杂系统中的特定现象和理解网络上的动力学,科学家们提出了许多模型和参数。 在复杂系统科学的研究中,寻找一类复杂系统的个性和探求多个复杂系统的共性是非常重要的研究课题。例如,三种经典网络模型(Erd(o)s-Rényi随机网络模型、Watts-Strogatz小世界网络模型、Barabási-Albert无标度网络模型)可以很好的解释复杂网络中一些特征,同时也为复杂网络的初步分类提供了依据。此外,一些与复杂系统功能相关的参量也用来表示复杂网络的结构特性。例如,构型,大量存在于生物网络中,可以很好的反应网络的局部结构信息。一个更具普遍意义的问题是,如果迅速准确的比较不同网络的结构差异性。 近年来,谱图理论的发展为思考这个问题带来新的视角和提供新的方法。图的结构信息可以从图的谱中获取,许多研究表明,谱图理论和黎曼几何存在非常紧密的关系。例如归一化拉普拉斯算子的第一非零特征值可以用来约束黎曼流形的Cheeger常数。也能通过观察这个算子谱的图像对经典网络进行初步分类。图的归一化拉普拉斯算子谱已被证实含有大量图的结构信息,毫无疑问,谱图理论对于理解和研究图结构起着至关重要的作用。基于此提出了图上的谱距离,用以衡量图的结构差异性。 两个节点数分别为N和N'的图G(VE)和图G'(V',E'),它们的归一化拉普拉斯算子的谱可以写为:0=λ0≤λ1≤…λN-1≤2and0=λ'0≤λ'1≤…λ'N'-1≤2.定义图G和图G'的谱距离为D(G,G'):D(G,G')=||ρG(x)-ρG'(x)|dx,N-1其中ρG(x)=1/NN-1∑i=01/√2πσ2e-(x-λi)/2σ22为图G的归一化拉普拉斯算子的谱分布,σ为磨平参数。很明显,这个谱距离取值在区间[0,2]中。因为同谱图的存在,谱距离D是一个伪度量。 基于图的归一化拉普拉斯谱,研究了图的谱类,探讨了它的渐进行为,并计算了特殊网络的谱类。证明了当图的节点数趋近于无穷时,有限步的编辑操作(例如删边、加边、删点、加点)不会改变图的谱类。而属于同一谱类的图之间的谱距离在节点数趋近无穷时趋近于零。对于一般图而言,谱距离收敛到零的速度为O(1/N)。而对于一些特殊图,谱距离收敛到零的速度为O(1/N2)。此外,计算谱距离的复杂度为O(N2)。以上这些结论表明,谱距离可以用于快速准确比较图结构的差异性。 接着,用概率测度之间的Wasserstein距离定义了图之间的另一种谱距离,即用概率测度的LpWasserstein距离定义了带权图之间的谱距离dp。当p=1时,通过对这个谱距离的讨论,证明了图空间关于d1的直径为1。 模拟显示,谱距离可以在很大范围内随着演化距离的增长而增长。基于此,可以利用网络之间的谱距离来反应真实网络结构的差异性,从而探寻生物网络的进化关系。对于真实的生物网络(蛋白质网络和新陈代谢网络),通过计算网络间的谱距离,可以构建物种间的系统发生树。从构建树和标准树的四元组距离的比较可以看出,即使计算谱距离不需要网络节点的标记信息,谱距离也能很好地用于构建物种间的系统发生树.

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