无K3子图的互连网络在PMC模型下的条件可诊断性研究

"这篇论文探讨了无K3子图的互连网络在PMC模型下的条件可诊断性，这是衡量网络可靠性和故障诊断能力的关键指标。PMC模型是系统诊断中的经典模型，众多研究者在此基础上进行了深入研究。文章证明了在网络没有K3子图的情况下，如果度数δ(G)至少为9并且任意两个节点的共同邻居不超过2，那么图G满足2δ(G)-1条件可诊断；同样，如果δ(G)至少为6，共同邻居数不超过2，二部图G也是2δ(G)-1条件可诊断的。该研究由曹骞、陈琪、张书奎和林政宽合作完成，得到了国家自然科学基金和江苏省多项项目的资助。" 本文是一篇关于互连网络可诊断性的学术论文，重点关注在 PMC（Perfect Matchings and Coverings）模型下，不存在K3子图的网络条件可诊断性的研究。可诊断度是评估互连网络可靠性和故障定位能力的关键参数，它决定了网络在部分节点发生故障时，能否有效地识别出这些故障节点。PMC模型因其在系统诊断中的应用广泛，成为许多研究的基础。 在本文中，作者们提出了一个新的理论成果：当网络图G中不存在K3子图（即不含三个顶点完全相连的小图）时，若图G的最小度数δ(G)大于或等于9，并且任何两个节点的共同邻居数不超过2，那么图G满足2δ(G)-1的条件可诊断性。这意味着网络可以准确诊断出至少2δ(G)-1个故障节点。此外，他们还发现，如果δ(G)至少为6，同时满足相同条件，二部图G同样具有这样的可诊断性。 这一发现对于优化网络设计、提高故障恢复效率和保证网络稳定性具有重要意义。通过限制网络结构以避免K3子图的出现，可以在一定程度上确保网络在出现故障时能够进行有效诊断，这对于大规模、复杂网络系统的可靠性保障有着积极的作用。 该研究由曹骞、陈琪、张书奎和林政宽四位研究人员共同完成，他们分别在无线传感器网络、物联网和网络安全等领域有深入研究。此论文受到了国家自然科学基金和江苏省“六大人才高峰”项目的资助，同时得到苏州市融合通信重点实验室的支持。这些基金和项目的支持，为该领域的深入研究提供了必要的资源和条件。