随着网络硬件的快速发展,处理器之间的通信使得网络显得越来越重要。我们通常用一个图代表一个互联网络,图中的点表示处理器,边表示两个处理器之间的关系.传统的连通度是评估网络可靠性和容错能力的一个重要参数.连通度越大,网络的容错能力越强.然而,评估一个网络的容错能力时,总是假设一个点的所有邻点会同时错误,这在真实的多重处理系统中是不可能的事情.为了更精确的评估网络的容错能力,Harary介绍了条件连通度的概念.随后,g-外连通度和Rq-连通度被陆续提出来.尽管已有许多和连通度相关的参数被用来评估网络的容错能力,但是这些都仅仅只考虑单个元素(点或边)的错误情况.然而,在实际情况中,邻接的点之间互相影响且错误点的邻点会变的更加脆弱一些,它们错误的可能性大一些.要注意的是,网络和子网越来越多地成为当今技术的芯片.这意味着一个芯片中的某些点错误后,那么就可以认为这个芯片损坏了.这些都促使人们从某种结构的角度研究网络的容错性,而不是基于单个节点.在这些想法之下,林正宽等人提出了图的结构连通的概念,沙比尔等人介绍了图的结构边连通的概念.设G =(V,E)是一个点集为V,边集为E的图.T是图G的一个确定的连通子图.图G的T-子结构连通度汽ks(G;T)(resp.T-子结构边连通度λs(G;T))是G中互不相交的连通子图构成的集合F = {H1,H2,…,Hm}的最小基数,满足每个Hi都是T的连通子图且G-F(resp.G-E(F))不连通.当每个Hi同构于T时,我们称为T-结构连通度k(G;T)(resp.T-结构边连通度λ(G;T)).我们通过研究局部扭立方体LTQn的结构连通度及子结构连通度来评估它的容错能力.本文不仅给出了k(LTQn;T 和ks(LTQn;T)(T∈{Pl,C2k,K1,4}),还给出了 λ(LTQn;T)和 λs(LTQn;T)(T∈{P4,C4,K1})。