An Implementation of the Eigenvalue Localization Algorithm for Threshold Graphs in Python
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| Data de Publicação: | 2025 |
| Outros Autores: | , |
| Tipo de documento: | Artigo |
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| Título da fonte: | Revista Ciência e Natura (Online) |
| Texto Completo: | https://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/90148 |
Resumo: | A threshold graph of order n may be characterized by a binary sequence (b1, b2, … , bn). We shall present the particulars of the algorithm known as Diagonalize, which provides the location of the eigenvalues of the adjacency matrix of a threshold graph, relying solely on its geometry, without the need for direct manipulations with the matrix itself. We shall observe that the binary characterization is a facilitative tool for a linear implementation of this algorithm in Python. |
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An Implementation of the Eigenvalue Localization Algorithm for Threshold Graphs in PythonUma Implementação do Algoritmo de Localização de Autovalores de Grafos Threshold em PythonThreshold graphDiagonalize algorithm ImplementationPythonGrafo thresholdAlgoritmo DiagonalizeImplementaçãoPythonA threshold graph of order n may be characterized by a binary sequence (b1, b2, … , bn). We shall present the particulars of the algorithm known as Diagonalize, which provides the location of the eigenvalues of the adjacency matrix of a threshold graph, relying solely on its geometry, without the need for direct manipulations with the matrix itself. We shall observe that the binary characterization is a facilitative tool for a linear implementation of this algorithm in Python.Um grafo threshold de ordem n pode ser caracterizado através de uma sequência binária (b1, b2, … , bn). Apresentaremos os detalhes do algoritmo conhecido como Diagonalize, que fornece a localização dos autovalores da matriz de adjacência de um grafo threshold apenas baseando-se na geometria deste, sem recorrer a manipulações diretas com a matriz em si. Veremos que a caracterização binária é uma ferramenta facilitadora para uma implementação linear deste algoritmo em Python.Universidade Federal de Santa Maria2025-02-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/9014810.5902/2179460X90148Ciência e Natura; Vol. 47 No. esp. 1 (2025): IV Jornada de Matematica e Matematica aplicada UFSM; e90148Ciência e Natura; v. 47 n. esp. 1 (2025): IV Jornada de Matematica e Matematica aplicada UFSM; e901482179-460X0100-8307reponame:Revista Ciência e Natura (Online)instname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMporhttps://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/90148/65989Copyright (c) 2025 Ciência e Naturainfo:eu-repo/semantics/openAccessEckhardt, Andressa de OliveiraLazzarin, João RobertoTura, Fernando Colman2025-05-21T12:44:48Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/90148Revistahttps://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/indexPUBhttps://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/oaicienciaenatura@ufsm.br || centraldeperiodicos@ufsm.br2179-460X0100-8307opendoar:2025-05-21T12:44:48Revista Ciência e Natura (Online) - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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