36、广义Mycielski图浸入数的研究

广义Mycielski图浸入数的研究

1. 引言

在图论中,广义Mycielski构造是一种重要的图变换方法。当应用广义Mycielski构造时,图的一些性质会发生变化,例如色数通常增加不超过1,但某些类图的浸入数可能会有更显著的变化。本文将深入探讨广义Mycielski图的浸入数相关问题,包括定理证明和具体例子分析。

2. 基本概念与定理证明

2.1 构造$K_t$浸入

考虑一个辅助的$K_{t - 1}$图,根据Vizing定理,它可以用至多$t - 1$种颜色进行适当的边着色。将$K_{t - 1}$的顶点标记为$b_1, \cdots, b_{t - 1}$,边的颜色标记为$a_1, a_2, \cdots, a_{t - 1}$。在图$G$的$K_t$浸入中,使用路径$b_i - a_k - b_j$,其中$a_k$是辅助图中边$b_ib_j$的颜色。由于边着色是适当的,图$G$的任何边在这些路径分配中不会被使用两次,从而定义了一个$K_t$浸入。

2.2 定理1证明

定理1:设$m \geq 1$为整数,且$im(G) = t$,则$im(\mu_m(G)) \geq t + 1$。
证明步骤如下:
1. 根据命题1,可在图$G$中选择一个具有不同邻点性质的$K_t$浸入。设$v_1, \cdots, v_t$为浸入的终端,$v_{f(1)}, \cdots, v_{f(t)}$为它们的不同邻点。
2. 当$m = 1$时,使用图$G$中的浸入,并添加一个与图$G$中所有顶点相邻的终端$w$。
3. 当$m = 2$时,为了在$\mu_2(G)$中形成一个$

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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