Characteristic polynomial and eigenvalues of antiadjacency matrix of directed unicyclic flower vase graph
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research discussed the characteristic polynomial and eigenvalues of antiadjacency matrix of directed unicyclic flower vase graph. The entries of the antiadjacency matrix of a directed graph represent the presence or the absence of a directed arc from one vertex to the others. If A is the adjacency matrix of a graph <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi>G</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>→</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> </mml:mrow> </mml:math> , then the antiadjacency matrix B of graph <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi>G</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>→</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> </mml:mrow> </mml:math> is B = J − A , where J is the square matrix with all entries equal to one. The general form of characteristic polynomial coefficients of the antiadjacency matrix of directed unicyclic flower vase graph can be obtained by calculating the sum of determinants of the antiadjacency matrices of all induced cyclic and acyclic subgraphs, while the eigenvalues were obtained by using polynomial factorization and Horner’s method. This paper gives the characteristic polynomial coefficients and eigenvalues of antiadjacency matrix of directed unicyclic flower vase graph. The characteristic polynomial can be considered as a function that depends on the number of vertices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».