It is known that the generating function associated with the enumeration of non-backtracking walks on finite graphs is a rational matrix-valued function of the parameter; such function is also closely related to graph-theoretical results such as Ihara's theorem and the zeta function on graphs. In [P. Grindrod, D. J. Higham, V. Noferini, The deformed graph Laplacian and its application to network centrality analysis, SIAM J. Matrix Anal. Appl. 39(1), 310--341, 2018], the radius of convergence of the generating function was studied for simple (i.e., undirected, unweighted and with no loops) graphs, and shown to depend on the number of cycles in the graph. In this paper, we use technologies from the theory of polynomial and rational matrices to greatly extend these results by studying the radius of convergence of the corresponding generating function for general, possibly directed and/or weighted, graphs. We give an analogous characterization of the radius of convergence for directed unweighted graphs, showing that it depends on the number of cycles in the undirectization of the graph. For weighted graphs, we provide for the first time an exact formula for the radius of convergence, improving a previous result that exhibited a lower bound. Finally, we consider also backtracking-downweighted walks on unweighted digraphs, and we prove a version of Ihara's theorem in that case.


翻译:已知有限图上非回溯游走枚举的生成函数是参数的有理矩阵值函数,该函数与图论结果(如伊原定理和图上的ζ函数)密切相关。在[P. Grindrod, D. J. Higham, V. Noferini, The deformed graph Laplacian and its application to network centrality analysis, SIAM J. Matrix Anal. Appl. 39(1), 310–341, 2018]中,针对简单图(即无向、无权重且无自环的图)研究了生成函数的收敛半径,并表明其取决于图中的环数。本文利用多项式与有理矩阵理论的技术,通过研究一般图(可能是有向图和/或加权图)对应生成函数的收敛半径,大幅推广了这些结果。对于有向无权重图,我们给出了收敛半径的类似刻画,表明其取决于图无向化过程中的环数。对于加权图,我们首次给出了收敛半径的精确公式,改进了一个仅给出下界的先前结果。最后,我们还考虑了无向图上的回溯降权游走,并在此情形下证明了伊原定理的一个版本。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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 · 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 · 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 · 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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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 · 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 · 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 · 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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员