单圈图的邻点全和可区别全染色

用结构分析法完整刻画单圈图U的邻点全和可区别全染色,并得到当U■C_(n)且n■0(mod 3)时,ftndiΣ(U)=Δ(U)+2;其他情况下,ftndiΣ(U)=Δ(U)+1.表明邻点全和可区别全染色猜想在任意单圈图上都成立.

双圈图的邻点强可区别全染色

本文研究了双圈图的邻点强可区别全染色问题,并利用结构分析法给出了双圈图的邻点强可区别全色数的上界.即,当G是以∞-图为基图的双圈图时,则χ_(ast)(G)≤△(G)+2;其他χ_(ast)(G)≤△(G)+3.从而验证了张忠辅等提出的平面图的邻点强可区别全染色猜想在双圈图上是成立的.

若干路的冠图的邻点可区别V-全染色

根据路与完全图(星、扇、轮、路、圈)构造的冠图的结构性质,应用分析和构造函数法研究了邻点可区别V-全染色,得到了路与完全图(星、扇、轮、路、圈)构造的冠图的邻点可区别V-全色数.

图的邻点全和可区别全染色

设f:V(G)∪E(G)→{1,2,…,k}是图G的一个正常k-全染色。令φ(x)=f(x)+eЭx/∑f(e)+∑y∈N(x)/∑f(y),其中N(x)={y∈V(G)|xy∈E(G)}。对任意的边uv∈E(C),若有Φ(u)≠Φ(v)成立,则称f是图G的一个邻点全和可区别k-全染色。图G的邻点全和可区别全染色中最小的颜色数k叫做G的邻点全和可区别全色数,记为f tndi∑(G)。本文确定了路、圈、星、轮、完全二部图、完全图以及树的邻点全和可区别全色数,同时猜想:简单图G(≠K2)的邻点全和可区别全色数不超过△(G)+2。

P_n×P_m的邻点强可区别的全染色

讨论路的笛卡尔积的邻点可区别的全染色问题,给出路的笛卡尔积Pn×Pm的邻点强可区别的全色数为χast(Pn×Pm)=5 n=2,m≥2或m=n=36 min{n。

图的邻点强可区别的Ⅵ-全染色

提出了图的邻点强可区别的Ⅵ-全染色的概念,即:AST-Ⅵ-染色,并讨论了它的基本性质及路、圈、完全二部图、完全图、树、3-正则图的邻点强可区别的Ⅵ-全色数.

若干冠图的邻点可区别的V-全染色

根据圈与圈(星、扇、轮)构造的冠图的结构性质,应用分析和构造函数法研究了邻点可区别V-全色数,得到了Cm.Cn,Cm.Sn,Cm.Fn和Cm.Wn的邻点可区别V-全色数,进一步验证了图的邻点可区别V-全染色猜想.

中间图的邻点强可区别全染色

通过分类讨论、归纳探究,在图的点边集合与色集合间构造了一种一一对应关系来研究路和圈的中间图的邻点强可区别全染色,并得到了它们的邻点强可区别全染色数.

随机图的邻点可区别V-全染色算法

图G的邻点可区别V-全染色就是相邻的边、顶点与其关联边必须染不同的颜色,同时要求相邻顶点的色集合也不相同,所用的最少颜色数称为图G的邻点可区别V-全色数.根据邻点可区别V-全染色的约束规则,设计了一种启发式的邻点可区别V-全染色算法.该算法借助染色矩阵及色补集合逐步迭代交换,每次迭代交换后判断目标函数值,当目标函数值满足要求时染色成功.给出了算法的详细描述以及算法分析和算法测试结果.实验结果表明,该算法有很好的执行效率,并可以得到随机图的邻点可区别V-全色数,验证了邻点可区别V-全染色猜想,并且算法的时间复杂度不超过O(n3).

若干Mycielski图的邻点可区别V-全染色

研究了路、圈、扇、轮的Mycielski图的邻点可区别的V-全染色.根据Mycielski图的构造特征,利用构造函数法,构造了一个从点边集V(G)∪E(G)到色集合{1,2,…,k}的函数,给出了一种染色方案,得到了路、圈、扇、轮的Mycielski图的邻点可区别的V-全色数.

P_n×P_m图的邻点可区别全染色和邻点强可区别全染色

对Pn×Pm图的邻点可区别全染色和邻点强可区别全染色问题进行了探讨,给出了染色数公式Xat(Pn×Pm)={4 n=m=2 5 n=2 m≥3,ast(pn×pm)=6 n≥3 n≥3{5 n=m=25 n=2 m≥3 6 n≥3

若干倍图的邻点全和可区别全染色

为了进一步研究图的邻点全和可区别全染色问题,该文根据倍图的结构性,通过穷染法和染色算法,得到了路、圈、星、扇、轮、完全二部图以及树的倍图的邻点全和可区别全色数的精确值.

C_(3m)×C_(3n)、C_(4m)×C_(4n)的邻点强可区别全染色及全色数

给出了图C3m×C3n、C4m×C4n的一种全染色方法,并证明了该染色是邻点强可区别的,从而得到了C3m×C3n、C4m×C4n的邻点强可区别的全色数:aχst(C3m×C3n)=6、aχst(C4m×C4n)=6.此结果尚未见其他文件报道.

一类图的邻点被扩展和可区别全染色

根据完全多部图的特点,得到完全三部图和完全四部图的邻点被扩展和可区别全色数≤2,并证明Flandrin等(Discussiones Mathematicae Graph Theory,2017,37(1):29-37.)提出的NESDTC猜想对于完全三部图和完全四部图成立.最后对完全多部图的NESD问题作部分研究.

路和圈的笛卡尔积的邻点强可区别全染色

本文介绍了部分特殊图类的笛卡尔积图的邻点可区别全染色的有关重要结论,并在此基础上讨论n阶路和n阶圈的笛卡尔积Pn×Cn的邻点强可区别全染色,得到了n阶路和n阶圈的笛卡尔积Pn×Cn的邻点强可区别全然色数χast()Pn×Cn=6。

图的邻点强可区别V-全色数的一个上界

应用概率论中的Lovasz一般局部引理得出了图的邻点强可区别V-全色数的上界,证明了对阶数不小于3且不含孤立边的简单图G的邻点强可区别V-全色数不超过49△,△≥5。

齿轮图的邻点强可区别的全染色

利用穷举法和组合分析法讨论了齿轮图Wn(n≥3且n≠4)的邻点强可区别的全染色,通过构造具体染色得到了齿轮图Wn(n≥3且n≠4)的邻点强可区别的全色数。

几个笛卡儿积图的邻点强可区别的EI-全染色

给出了笛卡儿积图Pm×Sn,Pm×Fn,Pm×Pn,Pm×Wn,Pm×Cn的邻点强可区别的EI-全色数.

完全蛛网图及渔网图的邻点可区别V-全染色

借助完全蛛网图和完全渔网图的结构特点,研究了这两类图的邻点可区别V-全染色问题,运用构造法和色调整技术给出了两类图邻点可区别V-全染色,并得到了邻点可区别V-全色数.同时也验证了图的邻点可区别V-全染色猜想.

蛛网图的邻点可区别V-全染色

研究了蛛网图的邻点可区别V-全染色.根据蛛网图的结构特点,利用穷染的方法,得到了蛛网图的邻点可区别V-全色数.进一步验证了图的邻点可区别V-全染色猜想.