摘要： 
K为图G的MarKov转移算子，则我们称算子L = I - K为图G的（归一化）Laplacian算子。通过研究L，我们就能把握Laplacian二次型E[f]=⟨f, Lf⟩的特性，从而把握图G的特性，这是谱图理论中至关重要的一点。事实上，我们可以找到Laplacian算子的n个相互正交的规范化特征向量（范数为1）及其对应的特征值。而这事实上和我们在线性代数课程中所学过的谱定理密切相关。我们前面证明过Markov转移算子K是自伴的，则L=I−K也是自伴的（事实上，又由于⟨f, Lf⟩⩾0，L还是半正定的）。 阅读全文
K为图G的MarKov转移算子，则我们称算子L = I - K为图G的（归一化）Laplacian算子。通过研究L，我们就能把握Laplacian二次型E[f]=⟨f, Lf⟩的特性，从而把握图G的特性，这是谱图理论中至关重要的一点。事实上，我们可以找到Laplacian算子的n个相互正交的规范化特征向量（范数为1）及其对应的特征值。而这事实上和我们在线性代数课程中所学过的谱定理密切相关。我们前面证明过Markov转移算子K是自伴的，则L=I−K也是自伴的（事实上，又由于⟨f, Lf⟩⩾0，L还是半正定的）。 阅读全文