Bell's Degree Variance and Degree Deviation in Graphs: Analyzing Optimal Graphs Based on These Irregularity Measures
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 7
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_COAM-10-1_007
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1404
چکیده مقاله:
An irregularity measure (IM) of a connected graph G is defined as a non-negative graph invariant that satisfies the condition IM(G) = ۰ if and only if G is a regular graph. Among the prominent degree-based irregularity measures are Bell's degree variance, denoted as Var_B(G), and degree deviation, represented as S(G). Specifically, they are defined by the equations Var_B(G) = \frac{۱}{n} \sum_{i=۱}^{n} \left( d_i - \frac{۲m}{n} \right)^۲ and S(G)=\sum_{i=۱}^n \left|d_i- \frac{۲m}{n}\right |, where m is the number of edges and n is the number of vertices in G. This paper studies the properties of Bell's degree-variance and degree deviation for acyclic, unicyclic, and cactus graphs. Our analysis shows how these measures relate to graph topology and structure, influencing the overall irregularity. Additionally, we identify and analyze optimal graphs that minimize both irregularity measures, providing insights into their implications for network design, data structure optimization, and real-world applications. This study contributes to the understanding of graph irregularity and offers a framework for future research into irregularity measures across different classes of graphs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohsen Sayadi
Department of Mathematics, Tafresh University, ۳۹۵۱۸-۷۹۶۱۱, Tafresh, Iran
Hasan Barzegar
Department of Mathematics, Tafresh University, ۳۹۵۱۸-۷۹۶۱۱, Tafresh, Iran
Saeid Alikhani
Department of Mathematical Sciences, Yazd University, ۸۹۱۹۵-۷۴۱, Yazd, Iran.
Nima Ghanbari
Department of Mathematical Sciences, Yazd University, ۸۹۱۹۵-۷۴۱, Yazd, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :