拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix)
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拉普拉斯矩阵是图论中用到的一种重要矩阵,给定一个有n个顶点的图 G=(V,E),其拉普拉斯矩阵被定义为 L = D-A,D其中为图的度矩阵,A为图的邻接矩阵。例如,给定一个简单的图,如下(例子来自wiki百科):

把此“图”转换为邻接矩阵的形式,记为A:

把W的每一列元素加起来得到N个数,然后把它们放在对角线上(其它地方都是零),组成一个N×N的对角矩阵,记为度矩阵D,如下图所示。其实度矩阵(对角线元素)表示的就是原图中每个点的度数,即由该点发出的边之数量。

根据拉普拉斯矩阵的定义L = D-A,可得拉普拉斯矩阵L 为:

显然,拉普拉斯矩阵都是对称的。此外,另外一种更为常用的拉普拉斯矩阵形式是正则化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian),定义为:

该矩阵中的元素由下面的式子给出:

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