Graph Spectra for Complex Networks
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Graph Spectra for Complex Networks
Cambridge University Press
ISBN: 9781009366809
Fecha de Publicación:
2023 September 9
Precio: $64.99
Breve Descripción
Esta introducción concisa y autónoma desarrolla la teoría espectral de grafos desde cero, con el álgebra lineal y la teoría de polinomios desarrolladas en las partes posteriores. El libro se centra en las propiedades y límites de los valores propios de las matrices de adyacencia, laplaciana y de resistencia efectiva de un gráfico. El objetivo del libro es recopilar propiedades espectrales que puedan ayudar a comprender el comportamiento o las principales características de las redes del mundo real.
Breve descrição
Esta introdução concisa e independente desenvolve a teoria dos grafos espectrais do zero, com álgebra linear e teoria polinomial desenvolvidas nas partes subsequentes. O livro enfoca as propriedades e limites dos autovalores das matrizes de adjacência, laplaciana e de resistência efetiva de um gráfico. O objetivo do livro é coletar propriedades espectrais que possam ajudar a compreender o comportamento ou as principais características das redes do mundo real.
Full description
This concise and self-contained introduction builds up the spectral theory of graphs from scratch, with linear algebra and the theory of polynomials developed in the later parts. The book focuses on properties and bounds for the eigenvalues of the adjacency, Laplacian and effective resistance matrices of a graph. The goal of the book is to collect spectral properties that may help to understand the behavior or main characteristics of real-world networks. The chapter on spectra of complex networks illustrates how the theory may be applied to deduce insights into real-world networks. The second edition contains new chapters on topics in linear algebra and on the effective resistance matrix, and treats the pseudoinverse of the Laplacian. The latter two matrices and the Laplacian describe linear processes, such as the flow of current, on a graph. The concepts of spectral sparsification and graph neural networks are included.
Formal Science
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