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添加71字节 、 2020年4月22日 (三) 17:10
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第二种变体中,超图中的边可以指向其他边,同时不用考虑必须形成有向非循环图的要求。这允许超图具有边的循环,而不需要有任何节点。例如,考虑由两条边e1和e2组成的,节点个数为零的广义超图,使得<math>e_1 = \{e_2\}</math>且<math>e_2 = \{e_1\}</math>。因为这个循环是无限递归的,所以边的集合违反了基础公理。具体来说,对于这样的超图,不存在节点集的封闭传递。虽然这样的结构乍看起来可能很奇怪,但只要注意到它的Levi图的等价延伸不再是二分图,而是一般的有向图,就可以很容易地去理解。
 
第二种变体中,超图中的边可以指向其他边,同时不用考虑必须形成有向非循环图的要求。这允许超图具有边的循环,而不需要有任何节点。例如,考虑由两条边e1和e2组成的,节点个数为零的广义超图,使得<math>e_1 = \{e_2\}</math>且<math>e_2 = \{e_1\}</math>。因为这个循环是无限递归的,所以边的集合违反了基础公理。具体来说,对于这样的超图,不存在节点集的封闭传递。虽然这样的结构乍看起来可能很奇怪,但只要注意到它的Levi图的等价延伸不再是二分图,而是一般的有向图,就可以很容易地去理解。
   −
根据定义,这种超图的广义关联矩阵是一个方阵,其秩等于节点和边的总数。因此,对于上面的示例,关联矩阵为XX。
+
根据定义,这种超图的广义关联矩阵是一个方阵,其秩等于节点和边的总数。因此,对于上面的示例,关联矩阵为:
 +
<math>\left[ \begin{matrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{matrix} \right].</math>。
    
==Hypergraph learning==   
 
==Hypergraph learning==   
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