Hub Number of Incidence and Power Graph
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 58
فایل این مقاله در 5 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_GADM-9-1_006
تاریخ نمایه سازی: 29 شهریور 1404
چکیده مقاله:
In graph theory, a set H \subseteq V (G) is defined as a hub set if every pair of non-adjacent vertices outside H can be interconnected by a path that exclusively traverses through the internal vertices contained in H. The hub number of a graph G refers to the minimal cardinality of such a hub set, providing crucial insights into the structural connectivity of the graph. This paper delves into the exploration of the hub number across various graph structures, specifically focusing on incidence graphs and square graphs, both of which possess unique characteristics impacting their connectivity properties. We establish theoretical bounds for the hub numbers of these graphs, facilitating a clearer understanding of their structural complexities. Furthermore, we derive explicit values for the hub numbers of several special types of graphs, including path graphs, star graphs and complete graphs. Through rigorous analysis and evaluation, this study contributes to the broader field of connectivity in graphs by not only identifying the hub numbers for specific examples but also by proposing methodologies for their computation. These findings have important implications for applications in network design and graph optimization, enhancing the utility of hub sets in practical scenarios.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Abolfazl Bahmani
Department of Mathematics, University of Zanjan, Zanjan, Iran
Ozra Naserian
Department of Mathematics, Zanjan Branch, Islamic Azad university, Zanjan, Iran
Mohammad Reza Ghaemi
Department of Mathematics, University of Zanjan, Zanjan, Iran
Mohammad Reza Bonabifard
Department of Mathematics, University of Zanjan, Zanjan, 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 :