Application of semidefinite programming to maximize the spectral gap produced by node removal

Naoki Masuda, Tetsuya Fujie, Kazuo Murota

研究成果: Chapter

3 被引用数 (Scopus)

抄録

The smallest positive eigenvalue of the Laplacian of a network is called the spectral gap and characterizes various dynamics on networks. We propose mathematical programming methods to maximize the spectral gap of a given network by removing a fixed number of nodes. We formulate relaxed versions of the original problem using semidefinite programming and apply them to example networks.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルComplex Networks IV
ホスト出版物のサブタイトルProceedings of the 4th Workshop on Complex Networks CompleNet 2013
出版社Springer Verlag
ページ155-163
ページ数9
ISBN(印刷版)9783642368431
DOI
出版ステータスPublished - 2013
外部発表はい

出版物シリーズ

名前Studies in Computational Intelligence
476
ISSN(印刷版)1860-949X

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  • 人工知能

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「Application of semidefinite programming to maximize the spectral gap produced by node removal」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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