Let $q$ be an odd prime power, let $n\ge 2$, and let $V\subsetneq \mathbb F_{q^n}$ be a proper $\mathbb F_q$-vector subspace. Given a nonzero quadratic form $Q(X,Y)\in \mathbb F_{q^n}[X,Y]$, we consider the graph $Γ(Q,V)$ that naturally arises from the condition $Q(X,Y)\in V$. We determine all quadratic forms $Q$ for which $Γ(Q,V)$ is undirected for every $V$. Besides the case $Q(x,y)=XY$, studied earlier by the second author, this essentially leads to the forms $X^2\pm Y^2$ and the family $Q_b(X, Y):=X^2+bXY+Y^2, b\ne 0$. We then study connectedness and clique number for the corresponding graphs. Our results reveal a clear contrast between these cases. The graphs $Γ(X^2\pm Y^2, V)$ are well structured, disconnected and their clique number can be as large as $\# V$. On the other hand, the family $Q_b$ seems to yield less structured graphs: the graphs are connected (in fact, of diameter $2$) if $\# V\ge q^{3n/4}$ and, in many cases, their clique number is $o(\# V)$. Our proofs are mainly based on character sums, while requiring a few algebraic and combinatorial ideas. We end the paper with some open problems and remarks, including a short discussion of the complementary case where $q$ is even.


翻译:设 $q$ 为奇素数幂,$n\ge 2$,且 $V\subsetneq \mathbb F_{q^n}$ 是 $\mathbb F_q$ 的一个真向量子空间。给定一个非零二次型 $Q(X,Y)\in \mathbb F_{q^n}[X,Y]$,我们考虑由条件 $Q(X,Y)\in V$ 自然导出的图 $Γ(Q,V)$。我们确定了所有使得 $Γ(Q,V)$ 对每个 $V$ 均为无向图的二次型 $Q$。除了此前由第二作者研究的 $Q(x,y)=XY$ 情形外,这本质上归结为形式 $X^2\pm Y^2$ 以及族 $Q_b(X, Y):=X^2+bXY+Y^2, b\ne 0$。随后,我们研究了相应图的连通性和团数。我们的结果揭示了这些情形之间的显著对比:图 $Γ(X^2\pm Y^2, V)$ 结构明确、不连通,其团数可达 $\# V$;而族 $Q_b$ 似乎产生结构较弱的图:当 $\# V\ge q^{3n/4}$ 时,这些图是连通的(事实上直径为 $2$),且在多数情况下其团数为 $o(\# V)$。我们的证明主要基于特征和,同时辅以少量代数和组合思想。论文最后给出了一些未解决问题与评注,包括对 $q$ 为偶数情形的简短讨论。

0
下载
关闭预览

相关内容

【牛津博士论文】无限维空间中的广义变分推断
专知会员服务
20+阅读 · 2025年8月11日
图神经网络最近这么火,不妨看看我们精选的这七篇
人工智能前沿讲习班
37+阅读 · 2018年12月10日
技术贴│R语言13种相关矩阵图
R语言中文社区
15+阅读 · 2018年11月26日
干货——图像分类(下)
计算机视觉战队
14+阅读 · 2018年8月28日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
【论文】深度学习的数学解释
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月15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
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 · 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
0+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
Arxiv
0+阅读 · 5月24日
Arxiv
0+阅读 · 4月25日
Arxiv
0+阅读 · 3月29日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
4+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
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
【牛津博士论文】无限维空间中的广义变分推断
专知会员服务
20+阅读 · 2025年8月11日
相关资讯
图神经网络最近这么火,不妨看看我们精选的这七篇
人工智能前沿讲习班
37+阅读 · 2018年12月10日
技术贴│R语言13种相关矩阵图
R语言中文社区
15+阅读 · 2018年11月26日
干货——图像分类(下)
计算机视觉战队
14+阅读 · 2018年8月28日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
【论文】深度学习的数学解释
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月15日
相关基金
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
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 · 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
0+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