用Julia的Cbc和JuMP计算图G（相邻矩阵adj_matrix）的SVC。首先创建图G‘。

好的，以下是用Julia的Cbc和JuMP计算图G的SVC的代码，其中假设adj_matrix是一个相邻矩阵：

using JuMP, Cbc

# 构造图G'
G = Graph(adj_matrix)

# 创建优化模型
m = Model(with_optimizer(Cbc.Optimizer))

# 定义变量x[i,j]表示从节点i到节点j是否经过割点
@variable(m, x[1:n, 1:n], Bin)

# 添加约束条件
for k in 1:n
    # 禁止经过割点的路径
    @constraint(m, x[k,k] == 0)
    for i in 1:n
        for j in 1:n
            if adj_matrix[i,j] == 1
                @constraint(m, x[i,k] + x[k,j] - x[i,j] <= 1)
            end
        end
    end
end

# 最小化经过割点的数量
@objective(m, Min, sum(x))

# 求解模型
optimize!(m)

# 输出结果
println("Minimum number of vertices to disconnect the graph: ", objective_value(m))

以上代码中，我们首先构造了一个图G'，然后创建了一个优化模型，并定义了变量x[i,j]表示从节点i到节点j是否经过割点。接着，我们添加了约束条件，其中禁止经过割点的路径，并且只有当节点i和节点j之间存在边时才会添加约束条件。最后，我们将经过割点的数量最小化作为目标函数，求解模型并输出结果。