Given a finite, simple, connected graph $G=(V,E)$ with $|V|=n$, we consider the associated graph Laplacian matrix $L = D - A$ with eigenvalues $0 = \lambda_1 < \lambda_2 \leq \dots \leq \lambda_n$. One can also consider the same graph equipped with positive edge weights $w:E \rightarrow \mathbb{R}_{> 0}$ normalized to $\sum_{e \in E} w_e = |E|$ and the associated weighted Laplacian matrix $L_w$. We say that $G$ is conformally rigid if constant edge-weights maximize the second eigenvalue $\lambda_2(w)$ of $L_w$ over all $w$, and minimize $\lambda_n(w')$ of $L_{w'}$ over all $w'$, i.e., for all $w,w'$, $$ \lambda_2(w) \leq \lambda_2(1) \leq \lambda_n(1) \leq \lambda_n(w').$$ Conformal rigidity requires an extraordinary amount of symmetry in $G$. Every edge-transitive graph is conformally rigid. We prove that every distance-regular graph, and hence every strongly-regular graph, is conformally rigid. Certain special graph embeddings can be used to characterize conformal rigidity. Cayley graphs can be conformally rigid but need not be, we prove a sufficient criterion. We also find a small set of conformally rigid graphs that do not belong into any of the above categories; these include the Hoffman graph, the crossing number graph 6B and others. Conformal rigidity can be certified via semidefinite programming, we provide explicit examples.


翻译:给定一个有限、简单、连通图 $G=(V,E)$,其中 $|V|=n$,我们考虑其关联的图拉普拉斯矩阵 $L = D - A$,特征值为 $0 = \lambda_1 < \lambda_2 \leq \dots \leq \lambda_n$。同样可考虑该图配备正边权 $w:E \rightarrow \mathbb{R}_{> 0}$(归一化为 $\sum_{e \in E} w_e = |E|$)及其关联的加权拉普拉斯矩阵 $L_w$。若在所有权值 $w$ 上常数边权最大化 $L_w$ 的第二特征值 $\lambda_2(w)$,且在所有 $w'$ 上最小化 $L_{w'}$ 的 $\lambda_n(w')$,即对所有 $w,w'$ 有 $$ \lambda_2(w) \leq \lambda_2(1) \leq \lambda_n(1) \leq \lambda_n(w'),$$ 则称 $G$ 为共形刚性。共形刚性要求图 $G$ 具有非凡的对称性。每个边传递图都是共形刚性的。我们证明每个距离正则图(从而每个强正则图)都是共形刚性的。某些特殊图嵌入可用于刻画共形刚性。凯莱图可能具有共形刚性但非必然,我们证明了一个充分判据。我们还发现了一小类不属于上述任何类别的共形刚性图,包括霍夫曼图、交叉数图 6B 等。共形刚性可通过半定规划验证,我们提供了显式实例。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Identity-aware Graph Neural Networks
Arxiv
14+阅读 · 2021年1月25日
Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets
Arxiv
17+阅读 · 2020年6月7日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
13+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
14+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Identity-aware Graph Neural Networks
Arxiv
14+阅读 · 2021年1月25日
Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets
Arxiv
17+阅读 · 2020年6月7日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员