Spectral properties of the eccentricity matrix of graphs
Spectral properties of the eccentricity matrix of graphs
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图的偏心率矩阵的谱特性
DOI：
10.1016/j.dam.2019.10.015
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发表时间：
2020-05
影响因子：
1.1
通讯作者：
Belardo Francesco
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Jianfeng;Lu Mei;Lu Lu;Belardo Francesco
图G的偏心率矩阵E（G）是从距离矩阵导出的，通过对每行和每列只保留最大的距离，并在剩余的1中保留零。图G的E-特征值是其偏心矩阵E（G）的特征值。图G的E-谱是其E-特征值的多重集，其中最大的一个是E-谱半径。本文研究了E-谱的代数性质。特别地，我们给出了具有割点的连通图的偏心矩阵不可约的一个条件。后者部分回答了Wang等人提出的问题。（2018年）。我们确定了图的E-谱半径的上下界，并确定了相应的极值图。最后，我们研究了图的最小E-特征值，并列出了阶数为8的树的E-特征值。
The eccentricity matrix E (G) of a graph G is derived from the distance matrix by keeping for each row and each column only the largest distances and leaving zeros in the remaining ones. The E-eigenvalues of a graph G are those of its eccentricity matrix E (G). The E-spectrum of G is the multiset of its E-eigenvalues, where the largest one is the E-spectral radius. In this paper, we proceed to study the algebraic properties of the E-spectrum. In particular, we give a condition to connected graphs with cut vertices so that their eccentricity matrices are irreducible. The latter partially answers the problem given in Wang et al.(2018). We determine the lower and upper bounds for the E-spectral radius of graphs, and we identify the corresponding extremal graphs. Finally, we investigate the least E-eigenvalue of graphs, and list the E-eigenvalues of trees with order 8.
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最小特征值至少为 3 的图及其格
影响因子：
1.7
作者：
Jack H Koolen;Jae Young Yang;Qianqian Yang
通讯作者：
Qianqian Yang
DOI：
10.1007/1-4020-2721-4_1
发表时间：
2011-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Ya
通讯作者：
B. Ya
影响因子：
1.8
作者：
H. Günthard;H. Primas
通讯作者：
H. Günthard;H. Primas
DOI：
10.1016/j.disc.2019.05.033
发表时间：
2019-09
期刊：
Discret. Math.
影响因子：
--
作者：
Jianfeng Wang;Lu Lu-Lu;M. Randic;Guozheng Li
通讯作者：
Jianfeng Wang;Lu Lu-Lu;M. Randic;Guozheng Li
影响因子：
1.1
作者：
D. Cvetkovic;P. Rowlinson
通讯作者：
D. Cvetkovic;P. Rowlinson