劉遠(yuǎn)超，趙海興，梁 靜

（1.青海師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，青海西寧810008；2.青海師范大學(xué)計算機學(xué)院，青海西寧810008）

均勻遞歸樹（Uniform Recursive Tree，URT）是隨機圖中一種很重要的模型。隨著URT模型在中世紀(jì)家族宗譜以及流行疾病傳播等領(lǐng)域中的應(yīng)用[1-3]，人們又提出了確定性均勻遞歸樹（Deterministic Uniform Recursive Tree，DURT）的模型，對 DURT 的網(wǎng)絡(luò)特性的研究已經(jīng)有了很多的結(jié)果[4-9]。這些結(jié)果從多個方面展示了DURT的網(wǎng)絡(luò)特性，例如度分布、平均路徑長度、介數(shù)分布以及度相關(guān)性等。

對于DURT的譜的研究也同樣有大量的結(jié)果[4-5，10]。其中在文獻(xiàn)[4]中提出，DURT的拉普拉斯矩陣的特征值隨生成過程呈現(xiàn)出迭代的關(guān)系?；谶@個結(jié)果，我們提出了推廣的拉普拉斯矩陣Lk=kD-A，通過對推廣的拉普拉斯矩陣的特征值進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)DURT的拉普拉斯矩陣特征值的迭代關(guān)系也同樣適用于鄰接矩陣的特征值。同時對無符號拉普拉斯矩陣做同樣的推廣，對其特征值分析也發(fā)現(xiàn)了同樣的迭代關(guān)系，并且對于相同的，推廣的無符號拉普拉斯矩陣的特征值與推廣的拉普拉斯矩陣的特征值是一致的，這些結(jié)果與二部圖（樹）的拉普拉斯矩陣的特征值與無符號拉普拉斯矩陣特征值是一致的結(jié)論是相吻合的。

文中通過構(gòu)造推廣的拉普拉斯矩陣，并對其特征值進(jìn)行分析得到的這些結(jié)果，對我們進(jìn)一步了解DURT生成過程中特征值的變化提供一些幫助。

1 DURT的生成模型

DURT是一個通過逐次迭代的過程產(chǎn)生的.我們用t表示網(wǎng)絡(luò)的生成的步數(shù)，用Ut表示經(jīng)過t步之后生成的DURT模型。于是DURT的生成過程為：當(dāng)t=0時，U0是由兩個頂點以及與之相連的一條邊構(gòu)成；當(dāng)t≥1時，Ut通過在Ut-1的基礎(chǔ)上的每一個頂點產(chǎn)生一條邊以及與這條邊相連的一個新頂點，前四步的生成過程如圖1所示。

圖1 DURT生成過程的前4步

圖1中，每一步中的白色的頂點即為新生成的頂點。

用nt表示第t步中頂點的數(shù)目，用mt表示第t步中邊的數(shù)目，那么顯然有

因為這個網(wǎng)絡(luò)是個樹，于是

在這個網(wǎng)絡(luò)中頂點的最大度是t+1，并且是第0步中就存在的那兩個頂點。

2 推廣的拉普拉斯矩陣

文中是基于文獻(xiàn)[4]的基礎(chǔ)上做的進(jìn)一步的研究，文獻(xiàn)[4]提出DURT的拉普拉斯矩陣的特征值隨生成過程呈現(xiàn)出迭代關(guān)系。于是我們設(shè)想DURT的拉普拉斯矩陣為什么會存在遞歸關(guān)系，它的拉普拉斯矩陣有何特別之處。于是我們構(gòu)造了推廣的拉普拉斯矩陣Lk=kD-A，并對推廣的拉普拉斯矩陣的特征值進(jìn)行分析。

圖的拉普拉斯矩陣和無符號拉普拉斯矩陣的譜的研究已經(jīng)有了大量的結(jié)果[10-15]，本文未說明的符號和專用名詞參考文獻(xiàn)[16]。

我們用At表示DURT第t步的鄰接矩陣，那么鄰接矩陣滿足下面的遞歸關(guān)系：

這里的每一個塊都是2t×2t的矩陣，It-1是一個單位矩陣。

這里N1=(x-k)It-1-kDt-1+At-1，N2=f(x)It-1-kDt-1+At-1以及。

根據(jù)等式（6）我們可以得到：

根據(jù)這個遞歸關(guān)系式，我們可以得到下面的遞歸關(guān)系式：

因此我們可以從式子（9）中由第t步的特征值推出第t+1步的特征值：

式子（10）是一個很重要的遞推關(guān)系式，因為我們根據(jù)這個式子由每一步的特征值都可以直接推出下一步的特征值。

定理1：推廣的拉普拉斯矩陣的第步的特征值為λ1=k-1和λ2=k+1。

證明：

所以第0步的特征值是λ1=k-1和λ2=k+1。

定理2：DURT的鄰接矩陣也滿足遞歸關(guān)系，并且特征值關(guān)于點對稱。

證明：當(dāng)k=0時，推廣的拉普拉斯矩陣就是-A，由定理1，-A的兩個特征值是±1，因此A的兩個特征值也是±1。于是根據(jù)等式（10）我們可以得到第1步中的4個特征值

顯然有x1=-x4，x2=-x3。從而我們可以根據(jù)式子（10）推出DURT的鄰接矩陣的第t步的特征值有以下性質(zhì)：

即鄰接矩陣的特征值關(guān)于零點對稱（如圖2所示）。

圖2 當(dāng)t=0,1,2時網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣的特征值分布

當(dāng)k=1時，即拉普拉斯矩陣。第0步的兩個特征值由定理1可知是1和2。并且根據(jù)式子（10），我們把0和2代入之后發(fā)現(xiàn)0所迭代出的兩個特征值是0和2，所以0和2是DURT生成過程中每一步的拉普拉斯矩陣的特征值。同時由于每一步中都有0和2，所以第t步中的特征值將全部出現(xiàn)在第t+1步中。

定理3∶0和2是DURT每一步的拉普拉斯矩陣的特征值，并且第t步中的特征值將全部出現(xiàn)在第t+1步中，且出現(xiàn)的位置是奇數(shù)位置（特征值按照遞增排序）。

證明：由于第0步的特征值是0和2，并且0所迭代出的兩個特征值是0和2，所以0和2是每一步中的特征值。

假定由第0步的特征值0在第t+1步所迭代出的所有特征值記為Tt+1，那么第1步中的特征值0在第t+1步中所迭代出的特征值就是Tt，所以第t步中的特征值將全部出現(xiàn)在第t+1步中，如圖3所示。

圖3 當(dāng)t=0,1,2時網(wǎng)絡(luò)的拉普拉斯矩陣的特征值分布

對于它們出現(xiàn)的位置我們由數(shù)學(xué)歸納法證明：

根據(jù)式子（10），我們由數(shù)學(xué)歸納法：

當(dāng)t=1時的4個特征值

假設(shè)當(dāng)t=n-1時也成立，即第t=n-1步中的奇數(shù)位置的特征值與第t=n-2步中的特征值完全相同，所以在第t=n步中，由第t=n-1步中的奇數(shù)位置的特征值所迭代出的特征值與第t=n-1步中的特征值完全相同。根據(jù)式子（10），第t=n-1步中的每一個特征值所迭代出的兩個特征值中一個嚴(yán)格小于1，另一個嚴(yán)格大于1。且由可知λ越大，x1的值也就越大，從而第t=n-1步中的2n個特征值所迭代出的第t=n步中的前2n個特征值的位置就是第t=n-1步中的2n個特征值的位置。同理，第t=n步中的后2n個特征值也是第t=n-1步中特征值的位置，所以當(dāng)t=n時，定理是成立的。

當(dāng)k=-1時，即負(fù)的無符號拉普拉斯矩陣，由定理1可知，此時的特征值為0和-2，我們利用式子（10）代入0和-2：

此時的結(jié)果與k-1時恰好是相反數(shù)的關(guān)系，且為負(fù)的無符號拉普拉斯矩陣的特征值，故無符號拉普拉斯矩陣的特征值與拉普拉斯矩陣的特征值是一致的，所以我們的推廣滿足二部圖（樹）的拉普拉斯矩陣與無符號拉普拉斯矩陣的特征值是一致的這一定理。

定理4：DURT的推廣的拉普拉斯矩陣的特征值與推廣的無符號拉普拉斯矩陣的特征值是一致的。

證明：由二部圖（樹是一種特殊的二部圖）的拉普拉斯矩陣特征值與無符號拉普拉斯矩陣的特征值是一致的就很容易的聯(lián)想到這一點了。因為當(dāng)k取負(fù)值的時候就是負(fù)的推廣的拉普拉斯矩陣，因此對于k取負(fù)值的時候的特征值進(jìn)行分析，然后再取相反數(shù)就是推廣的無符號拉普拉斯矩陣的特征值。所以由上面普通拉普拉斯矩陣的特征值和無符號拉普拉斯矩陣特征值的關(guān)系進(jìn)行同樣的分析即可得到這個結(jié)果。

3 結(jié) 論

基于DURT的拉普拉斯矩陣的特征值的迭代關(guān)系，我們通過構(gòu)造推廣的拉普拉斯矩陣（無符號拉普拉斯矩陣），并且通過同樣的方法進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)DURT的鄰接矩陣也存在同樣的遞歸關(guān)系，這是本文的一個核心部分，同時根據(jù)推廣的拉普拉斯矩陣的特征值分析，也驗證了樹（DURT本身就是一棵樹）的拉普拉斯矩陣特征值與無符號拉普拉斯矩陣的特征值是一致的。

文中基于DURT的模型而構(gòu)造了推廣的拉普拉斯矩陣，在未來的研究中，我們期待利用推廣的拉普拉斯矩陣這一工具，在更多的模型中挖掘出更多的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)以及代數(shù)性質(zhì)。

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