Eigenvectors of the discrete Laplacian on regular graphs—a statistical approach
Eigenvectors of the discrete Laplacian on regular graphs—a statistical approach
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正则图上离散拉普拉斯算子的特征向量——一种统计方法
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Y. Elon
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Y. Elon
为了描述随机正则图特征向量的结构，我们研究了与不同顶点相关的特征向量分量之间的相关性。此外，我们提供了数值观察结果，表明特征向量遵循高斯分布。根据这一假设，我们重建了在数值模拟中观察到的节点结构的一些属性，但迄今为止尚未得到解释（Dakel 等人 2007 APPROX-RANDOM pp 436-48）。
In an attempt to characterize the structure of eigenvectors of random regular graphs, we investigate the correlations between the components of the eigenvectors associated with different vertices. In addition, we provide numerical observations, suggesting that the eigenvectors follow a Gaussian distribution. Following this assumption, we reconstruct some properties of the nodal structure which were observed in numerical simulations, but were not explained so far (Dakel et al 2007 APPROX-RANDOM pp 436–48).