10、图同构问题的多项式时间算法研究

图同构多项式算法研究

图同构问题的多项式时间算法研究

1. p-群中集合稳定子的确定

在研究图同构问题时,p-群中集合稳定子的确定是一个重要的基础。下面我们将详细介绍如何高效地确定任意 p-群中的集合稳定子。

首先,考虑对称群的 Sylow p-子群中的集合稳定子。有如下引理:
设 (G < Sym(X)) 是群 (A < Sym(X_1)) 和 (B < Sym(X_2)) 的直积,(Y) 是 (X) 的子集,则 (G_Y = A_{Y\cap X_1}×B_{Y\cap X_2})。基于此引理,我们只需考虑传递的情况。

接下来,我们面临一个问题:
给定 (n = p^h) 次对称群的 Sylow p-子群 (P) 的生成元,以及置换域的子集 (Y),确定 (P) 中 (Y) 的集合稳定子 (P_Y) 的生成元。

解决这个问题的思路如下:
- 考虑与 (P) 相关的锥图 (X = (V, E)),根据 (P) 的置换域中对应点是否在 (Y) 中,为每个叶子节点标记两种标签之一。
- 确定尊重这种标记的图自同构子群的生成元。除了最后一步,其他步骤都很直接,最后一步我们使用树同构算法的变体来完成。

树同构算法总结及修改:
设 (V_k) 是树(这里考虑 (X) 的 BFS 树)中距离根节点为 (k) 的顶点集合。从叶子节点到根节点,我们考虑每个集合 (V_k),将以 (V_k) 中顶点为根的子树分类为同构类。对于 (V_k) 中的每个顶点 (v),我们为其附加一个数字,用于标识以 (v) 为根的子树的同构类。具体操作如下:
- 对于有标记的叶子节点,分类很清晰。
- 设 (v)

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【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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