Regular ring lattices (RRLs) are defined as peculiar undirected circulant graphs constructed from a cycle graph, wherein each node is connected to pairs of neighbors that are spaced progressively in terms of vertex degree. This kind of network topology is extensively adopted in several graph-based distributed scalable protocols and their spectral properties often play a central role in the determination of convergence rates for such algorithms. In this work, basic properties of RRL graphs and the eigenvalues of the corresponding Laplacian and Randi\'{c} matrices are investigated. A deep characterization for the spectra of these matrices is given and their relation with the Dirichlet kernel is illustrated. Consequently, the Fiedler value of such a network topology is found analytically. With regard to RRLs, properties on the bounds for the spectral radius of the Laplacian matrix and the essential spectral radius of the Randi\'{c} matrix are also provided, proposing interesting conjectures on the latter quantities.


翻译:正则环格(RRL)定义为由环图构造的特殊无向循环图,其中每个节点与按顶点度数逐步间隔的邻居对相连。这类网络拓扑被广泛应用于多种基于图的分布式可扩展协议中,其谱特性常对确定此类算法的收敛速度起核心作用。本文研究了RRL图的基本性质以及相应拉普拉斯矩阵和Randi\'{c}矩阵的特征值,给出了这些矩阵谱的深层刻画,并阐述了它们与狄利克雷核的关系。由此,解析求解了该网络拓扑的Fiedler值。针对RRL,还提供了拉普拉斯矩阵谱半径和Randi\'{c}矩阵本质谱半径的界值性质,并针对后者提出了有趣的猜想。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026|ECA:面向开放式图文生成的高效持续对齐
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:58
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
10+阅读 · 6月13日
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
13+阅读 · 6月12日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员