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arXiv 1601.077362016-01math.CO

随机阵的一个eigenvalue局部化定理及其对Randić矩阵的应用

An eigenvalue localization theorem for stochastic matrices and its application to Randić matrices

Anirban Banerjee, Ranjit Mehatari

备注：: 11 pages, 2 figures, final version will appear in Linear Algebra and its Application

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摘要：

如果一个方阵是非负的且每行和都等于1，则称之为随机矩阵（或行随机矩阵）。本文利用随机阵的主子阵，建立了一个特征值局部化定理。作为应用，我们给出了连通图的Randić矩阵的非单位特征值的一个合适的界.

英文摘要：

A square matrix is called stochastic (or row-stochastic) if it is non-negative and has each row sum equal to unity. Here, we constitute an eigenvalue localization theorem for a stochastic matrix, by using its principal submatrices. As an application, we provide a suitable bound for the eigenvalues, other than unity, of the Randić matrix of a connected graph.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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