For a connected simple graph $G$ on $n$ vertices with chromatic number $χ$, the distance Laplacian matrix is $\DL(G)=\operatorname{diag}(\Tr_G(v_1),\dots,\Tr_G(v_n))-D(G)$, where $D(G)$ is the distance matrix and $\Tr_G(v)=\sum_{u\in V(G)} d_G(u,v)$ is the transmission. The eigenvalues of $\DL(G)$ are ordered as $\partial^{L}_1(G)\ge \partial^{L}_2(G)\ge \cdots \ge \partial^{L}_n(G)=0$. Building on the chromatic lower bound $\partial^{L}_1(G)\ge n+\ceil{n/χ}$ and subsequent developments, we prove a \emph{color-class majorization principle}: if $(\ell_1,\dots,\ell_χ)$ are the color-class sizes in an optimal $χ$-coloring with $\ell_1\ge\cdots\ge\ell_χ$, then the first $\ell_1-1$ distance Laplacian eigenvalues satisfy $\partial^{L}_i(G)\ge n+\ell_1$, for $1\le i\le \ell_1-1$. This gives sharp lower bounds on the number of eigenvalues above the chromatic threshold $b_χ=n+\ceil{n/χ}$, thereby refining distribution theorems of [Aouchiche and Hansen, Filomat, 2017] and [Pirzada and Khan LAA, 2021]. We further refine clique/independent-set based multiplicity results by deriving explicit chromatic criteria in terms of neighborhood compression, and we generalize the extremal problem for minimum $\partial^{L}_1$ at fixed chromatic number by characterizing the balanced complete multipartite minimizers. Finally, we present a Ky Fan type result, and complement-component consequences of the majorization principle.


翻译:对于顶点数为$n$、色数为$\chi$的连通简单图$G$,其距离拉普拉斯矩阵定义为$\DL(G)=\operatorname{diag}(\Tr_G(v_1),\dots,\Tr_G(v_n))-D(G)$,其中$D(G)$是距离矩阵,$\Tr_G(v)=\sum_{u\in V(G)} d_G(u,v)$为传递度。$\DL(G)$的特征值按降序排列为$\partial^{L}_1(G)\ge \partial^{L}_2(G)\ge \cdots \ge \partial^{L}_n(G)=0$。基于色数下界$\partial^{L}_1(G)\ge n+\ceil{n/\chi}$及后续发展,我们证明了\textbf{色类优控原理}:若$(\ell_1,\dots,\ell_\chi)$为最优$\chi$着色中的色类大小且满足$\ell_1\ge\cdots\ge\ell_\chi$,则前$\ell_1-1$个距离拉普拉斯特征值满足$\partial^{L}_i(G)\ge n+\ell_1$($1\le i\le \ell_1-1$)。该结果给出了色数阈值$b_\chi=n+\ceil{n/\chi}$以上特征值个数的尖锐下界,从而改进了[Aouchiche and Hansen, Filomat, 2017]与[Pirzada and Khan LAA, 2021]的分布定理。我们进一步通过邻域压缩导出显式色数判别准则,完善了基于团/独立集的重数结果,并刻画了最小$\partial^{L}_1$在固定色数下的极值问题——平衡完全多部图是唯一极小元。最后,我们提出Ky Fan型结果以及优控原理的补分量推论。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM-CHI会议是第一次人机交互的国际会议。CHI(发音为kai)是一个研究人员和实践者聚集在一起讨论最新互动技术的地方。官网链接:http://chi2019.acm.org/
如何用latext画神经网络?这个PlotNeuralNet能帮到你
专知会员服务
26+阅读 · 2022年1月15日
必须收藏!MIT-Gilbert老爷子《矩阵图解》,一张图看透矩阵
最新《图理论》笔记书,98页pdf
专知
51+阅读 · 2020年12月27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
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9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
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
2+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
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
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 50分钟前
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:33
相关VIP内容
如何用latext画神经网络?这个PlotNeuralNet能帮到你
专知会员服务
26+阅读 · 2022年1月15日
必须收藏!MIT-Gilbert老爷子《矩阵图解》,一张图看透矩阵
相关基金
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
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
2+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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员