¿Qué es un algoritmo de recorrido?

El algoritmo de recorrido en profundidad o DFS, explora sistemáticamente las ramas o aristas del grafo de manera que primero se visitan los nodos o vértices adyacentes a los visitados más recientemente. De esta forma se va “profundizando” en el grafo, es decir, alejándose progresivamente del nodo inicial [2].

¿Qué entiendes por emparejamiento?

Es una palabra se define como la acción y resultado de emparejar o emparejarse, en juntar o unir una persona, cosa o elemento, en formar un par o pareja, colocar al nivel con otra cosa o también de soldar o trabar una puerta o ventana de manera que se ajuste pero no cerrar.

¿Qué son las matrices de adyacencia?

En sociometría, a las matrices de adyacencia se les conoce como sociomatrices, y se utilizan como una forma de notación alternativa y complementaria a los sociogramas. Son además una de las formas de denotar redes sociales para el análisis de redes sociales. ↑ Wasserman y Faust, 2013, «Notaciones para los datos de redes sociales», pp. 99-120.

¿Cómo se calcula la adyacencia de un grafo?

Si el grafo es ponderado, entonces en lugar de un 1 se suma el peso de la arista respectiva. Finalmente, se obtiene una matriz que representa el número de aristas (relaciones) entre cada par de nodos (elementos). Existe una matriz de adyacencia única para cada grafo (sin considerar las permutaciones de filas o columnas), y viceversa.

¿Cómo se calcula la diagonalización de una matriz?

Como A es matriz simétrica, por el teorema espectral tiene una diagonalización A = P − 1 D P con P una matriz invertible y D una matriz diagonal cuyas entradas son los eigenvalores λ 1, …, λ n de A. Como los eigenvalores son no negativos, podemos considerar la matriz diagonal E cuyas entradas son los reales λ 1, …, λ n.

¿Cuál es el elemento de la misma posición de la matriz?

Si denotamos por a i j a i j al elemento de la fila i i y columna j j de la matriz A A, entonces, el elemento de la misma posición de la matriz k ⋅ A k · A es k ⋅ a i j k · a i j. La única posibilidad de que k ⋅ A k · A sea la matriz nula es que k = 0 k = 0 o que todos los a i j a i j sean 0 y, por tanto, A = 0 A = 0.