【摘 要】
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随着信息网络的飞速发展,许多与之相关的理论性问题越来越引起人们的重视,其中之一就是网络稳定性.一个网络的稳定性是在已知某些网络节点损坏的情况下衡量该网络是否能够正常工作的能力.这是网络设计和构造的基本思想之一.一个网络可以模型为一个图,网络的稳定性可以由该图的各种连通性指标来衡量.在本文中我们研究了其中一个参数,就是限制性边连通度.一个连通图G = (V,E)的一个边子集S叫做一个k限制性边割,如
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随着信息网络的飞速发展,许多与之相关的理论性问题越来越引起人们的重视,其中之一就是网络稳定性.一个网络的稳定性是在已知某些网络节点损坏的情况下衡量该网络是否能够正常工作的能力.这是网络设计和构造的基本思想之一.一个网络可以模型为一个图,网络的稳定性可以由该图的各种连通性指标来衡量.在本文中我们研究了其中一个参数,就是限制性边连通度.一个连通图G = (V,E)的一个边子集S叫做一个k限制性边割,如果G ? S是不连通的,并且G ? S的每一个分支至少含有k个点.一个图的k限制性边连通度,记为λk(G),就是最小的k限制性边割所含边的数目.从这个参数的最近一些研究结果来看,λk越大,网络就越稳定.定义ξk(G) = min{ω(S) : ,|S| = k且G[S]连通},这里ω(S) = |[S,V (G)\S]|是一端点在S中,另一端点在V (G)\S中边的数目.在大多数情况下,ξk(G)是以λk(G)为上界的.因此在这种意义下一个图G称做λk最优的,如果λk(G) =ξk(G).问题的关键是对于一般的k,一定存在λk最优图吗?如果是,那么问题就是找到一些λk最优图使得它们可以作为比较好的网络拓扑结构.这个问题可以通过研究完全二部图得到肯定的回答.而且,我们发现Harary图的第一类和第二类也是λk最优的.事实上,λk的具体数值可以精确的计算出.论文组织结构如下.在1.1节,我们主要介绍稳定性参数的一些背景和一些基本概念. 1.2节介绍本文所做的主要结果.第2章证明我们的主要结果.完全二部图,第一类Harary图(我们所熟悉的圈的幂图),第二类Harary图的λk最优性分别在2.1, 2.2, 2.3节中证明.本文证明过程中所用到的主要方法是数学归纳法.
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由于神经网络在应用方面的巨大潜力,很多学者都致力于神经网络的理论研究,并取得了许多很好的成果.本文主要涉及高阶模糊细胞神经网络的稳定性和周期解的存在性研究.其中包括:具有常时滞和变时滞高阶模糊细胞神经网络的稳定性以及周期解的存在性的研究.本文的主要内容可以概述如下:1.首先在第一节的第一小节,简单介绍了神经网络.在随后的第二小节,介绍了模糊细胞神经网络的产生及意义.在第三小节中,介绍了模糊细胞神经
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