文摘

之前的研究表明大量化合物的分子结构之间的相关性及其化学特性。了解生物分子的物理特性和生物功能的帮助下可以提高拓扑指数基于他们的分子结构。Eccentricity-connectivity指标,描述分子结构基于距离,已经应用于各种生物活动的数学模型。在本文中,我们计算的具体公式不同版本的第一种主导David-derived eccentricity-connectivity指数网络。研究结果可以应用于计算机辅助分子设计方法在制药工程。

1。介绍和初步结果

Cheminformatics是一个新领域,结合化学、数学和信息科学。利用图论化学是普遍存在的。化学图论是数学的一个拓扑分支化学化学出现数学,利用图论模型。已经有大量的研究在这一领域在过去的几十年里。这一理论在化学科学领域发挥着重要作用。提供一些参考,演示这一领域的重要性(1,2]。

识别图,一个数字的数字,一个多项式,整数,序列或矩阵都可能被利用。拓扑图由数值称为基于距离定义拓扑指数,在图的自同构过程中保持不变,正是图的拓扑结构(3,4]。

我们有一个蜂窝网络 这是 - - - - - -维。添加一个新的顶点划分 一半。优势应该连接到新的顶点在每个六边形细胞细胞内的四个单位分开。十字路口顶点应该添加新的优势。必要的顶点和边的蜂窝网络必须被删除。每个水平边缘一半除以添加一个新的顶点。进化图被称为主导David-derived网络。主导的David-derived网络设计的第一种 ,的维度 ,可能是由连接两个顶点的学位 作为一个边缘,不是在边境(5]。

让 有一个图表 是一家集非空的顶点,然后呢 是一组边缘。有许多的连通图的拓扑指数可用于研究化合物。这个假设对化学的发展有深远的影响的研究很少引用(6,7]。如果 , 属于 ,的距离 之间的 和 等于任何最短路径的长度吗 链接 和 。偏心是数学上定义为最大的距离 和任何顶点 (8]。在一个数学的风格,

总偏心指数(9是作为 在哪里 表示顶点的离心率( )Farooq和马利克(10]。

平均偏心率 的图是 在哪里 表示顶点按照引用的总数(2,11- - - - - -13]。

萨格勒布指数 的图是

2。主要结果

第一种控制David-derived网络 ,甚至维度在这一节中,讨论以及亲密的方程数拓扑指数。在这里你可以找到经验终止的后果总偏心指数,平均偏心指数,eccentricity-based萨格勒布指数(14]。的秩序和大小 是 和 ,在范围内的 是 。学习更多关于偏心指数,看到15- - - - - -18]。

2.1。结果支配David-Derived 1型网络

主导David-derived网络由一个蜂窝结构材料化学的研究是至关重要的低密度、高压缩性。其他航空相关材料的应力也使用这些结构研究。 显示在图1。的顶点分区 显示在表1和2。我们处理偏心 和总偏心萨格勒布指数。


图1
主导David-derived第一类型的网络
表1
顶点的分区 。
表2
顶点的分区 。
2.2。我:当 (Mod )

四个顶点的怪癖 为 ,在哪里 。四个顶点的怪癖 为 ,在哪里 。

定理1。考虑一个图 的维度 , 在 (国防部4),总偏心指数

证明。考虑 的维度 , , (国防部4)评估总偏心指数如下,利用顶点的分区表1与方程(2)。 经过计算,我们

定理2。考虑一个图 的维度 , 在 (国防部4),平均偏心指数

证明。考虑 的维度 , , (mod )评估平均偏心指数如下,利用顶点的分区表1与方程(3)。 经过计算,我们

定理3。考虑一个图 的维度 , 在 (国防部4),萨格勒布偏心指数

证明。考虑 的维度 , , (国防部4)评估萨格勒布偏心指数如下,利用顶点的分区表1与方程(4)。 经过计算,我们

2.3。案例二:当 (国防部4)

四个顶点的怪癖 为 ,在哪里 。四个顶点的怪癖 为 ,在哪里 。

定理4。考虑一个图 的维度 , 在 (国防部4),总偏心指数

证明。考虑 的维度 , , (国防部4)评估总偏心指数如下,利用顶点的分区表2与方程(2)。 经过计算,我们

定理5。考虑一个图 的维度 , 在 (国防部4),平均偏心指数

证明。考虑 的维度 , , (国防部4)评估平均偏心指数如下,利用顶点的分区表2与方程(3)。 经过计算,我们

定理6。考虑一个图 的维度 , 在 (国防部4),萨格勒布偏心指数

证明。考虑 的维度 , , (国防部4)评估萨格勒布偏心指数如下,利用顶点的分区表2与方程(4)。 经过计算,我们

3所示。结论

主导David-derived网络说明从蜂巢的形成有很强的影响研究。在化合物的研究,材料密度和过度压缩。这些阵型然后用于研究菌株在不同飞机材料结构。因此,我们开展重大课题研究,将为生化有机网络研究是有用的。探讨第一种主导David-derived网络 ,拓扑指数基于网络的偏心,偏心 ,平均偏心率 ,和萨格勒布指数 被使用。创建新网络和体系结构是我们感兴趣的是在未来。在那之后,我们将调查他们的拓扑指数,这将是非常有用的理解底层拓扑。

数据可用性

没有数据被用于这项研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。