图K(r,2)的邻强边色数

本文给出了每部有2个点的完全r-部图(r≥2)的邻强边色数.     

两类积图的邻点可区别全染色

本文.证明了,当n≥2时,Xat(K_n×K′_n)=2n;当p,q≥2时,Xat(C_(2p)×K_(2q))=2q 3,其中K_n×K′_n是两个不同标号完全图的积图,C_(2p)×K_(2q)是偶圈和偶阶完全图的积图.     

星和完全等二部图联图的点可区别均匀边染色

研究了星与完全等二部图的联图Sm∨Kn,n的点可区别均匀边染色。     

k-方体图邻点可区别全色数

本文证明k-方体图(k≥2)的邻点可区别的全色数为k+2.     

路的字典积的邻和可区别边染色

图G的正常[k]-边染色σ是指颜色集合为[k]={1,2,…,k}的G的一个正常边染色.用w_σ（x）表示顶点x关联边的颜色之和,即w_σ（x）=∑_e∋x σ（e）,并称w_σ（x）关于σ的权.图G的k-邻和可区别边染色是指相邻顶点具有不同权的正常[k]-边染色,最小的k值称为G的邻和可区别边色数,记为χ'_∑（G）.现得到了路P_n与简单连通图H的字典积P_n[H]的邻和可区别边色数的精确值,其中H分别为正则第一类图、路、完全图的补图.     

极大外平面图的星边染色

如果图G的一个正常边染色使得G中没有长为4的路或4-圈是2-边染色的,则称此染色是G的一个星边染色.对G进行星边染色所需的最少颜色数称为G的星边色数,记作x′s(G).该文证明了最大度为4的极大外平面图的星边色数等于6,对任一n(≥8)阶极大外平面图Gn,有6≤x′s(Gn)≤n-1成立,并且上界和下界都是可达的.     

P_n~2和P_n~(n-1)的均匀邻强边色数

对阶至少为3的简单连通图G的k-正常边染色法f,若对任意uv∈E(G)有C(u)≠C(v),Ei-Ej 1,i,j=1,2,…,k.其中C(u)={f(uv)uv∈E(G)},Ei={uv f(uv)=i,uv∈E(G)},则称f为G的一k-均匀邻强边染色,简称k-EASEC.并称χe′as(G)=min{k k-EASEC of G}为G的均匀邻强边色数.给出了图Pn2与Pnn-1的均匀邻强边色数.     

P2n和Pnn-1的均匀邻强边色数

对阶至少为3的简单连通图G的k-正常边染色法f,若对任意uv∈E(G)有C(u)≠C(v),||E|-|Ej||≤1,i,j=1,2,…,k.其中C(u)={f(uv)|uv∈E(G)},Ei={uv|f(uv)=i,uv∈E(G)},则称f为G的一k-均匀邻强边染色,简称k-EASEC.并称Xeas(G)=min{k|k-EASEC of G}为G的均匀邻强边色数.给出了图P2n与Pnn-1的均匀邻强边色数.     

基于满意关联度的人力资源管理的可拓方法

本文首先提出了人才、企业满意关联度的概念 ,并利用满意关联度及满意标准将一个地区的人才划分为四类 ,对应四个不同的状态 :1人才与企业均满意 . 2人才不满意 ,但企业满意 . 3人才满意 ,但企业不满意 . 4人才与企业均不满意 .然后 ,运用马尔柯夫分析法确定了地区人才的稳态概率 ,它是衡量地区人力资源管理方法优劣及人才稳定程度的一个重要数量指标 .最后 ,根据可拓学及人力资源管理的思想方法 ,提出了促成人才状态合理转移的相应措施     

图的半强积的邻点可区别染色

两个简单图G与H的半强积G·H是具有顶点集V(G)×V(H)的简单图,其中两个顶点(u,v)与(u',v')相邻当且仅当u=u'且vv'∈E(H),或uu'∈E(G)且vv'∈E(H).图的邻点可区别边(全)染色是指相邻点具有不同色集的正常边(全)染色.统称图的邻点可区别边染色与邻点可区别全染色为图的邻点可区别染色.图G的邻点可区别染色所需的最少的颜色数称为邻点可区别染色数,并记为X_a~((r))(G),其中r=1,2,且X_a~((1))(G)与X_a~((2))(G)分别表示G的邻点可区别的边色数与全色数.给出了两个简单图的半强积的邻点可区别染色数的一个上界,并证明了该上界是可达的.然后,讨论了两个树的不同半强积具有相同邻点可区别染色数的充分必要条件.另外,确定了一类图与完全图的半强积的邻点可区别染色数的精确值.