通过邻接矩阵判断两个图同构
邻接矩阵定理？
邻接矩阵定理？
用一个一维数组存放图中所有顶点数据；用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，这个二维数组称为邻接矩阵
如何判断两个图是否同构？
两个图的顶点集合之间能够建立一一对应的映射，对应的顶点之间保持边的一一对应关系。也可以通过图的邻接矩阵来探讨。一个图的邻接矩阵经过有限次的互换行或列的变换变成另一个图的邻接矩阵，则两个图同构。
什么是数据可视化？
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
数据可视化可以解决的方向
最传统的就是企业报表，常规报表的可视化展示。业务部门的数据分析，结果用BI分析或者是dashboard报告；数据分析、数据挖掘之后的可视化展示。企业全局运营的大屏展示核心业务的监控：BOSS驾驶舱、城市交通管控中心、交易大厅、生产设备运营等等。派可数据的实际大屏展示效果如下：
实际展示：
无向图的邻接矩阵一定是什么矩阵？
无向图的邻接矩阵一定是对称矩阵。
邻接矩阵（Adjacency Matrix）是表示顶点之间相邻关系的矩阵。
设G(V,E)是一个图，其中V{v1,v2,…,vn} 。G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵：
对无向图而言，邻接矩阵一定是对称的，而且主对角线一定为零（在此仅讨论无向简单图），副对角线不一定为0，有向图则不一定如此。
离散数学关系矩阵怎么求？
前面的矩阵第一行逐个乘以第二矩阵的第一列，然后相加
前面的矩阵第二行逐个乘以第二矩阵的第二列，
前面的矩阵第三行逐个乘以第二矩阵的第三列，
前面的矩阵第四行逐个乘以第二矩阵的第四列
R{lt1,1gt,lt1,3gt,lt2,3gt,lt2,4gt,lt3,1gt,lt3,3gt,lt4,1gt,lt4,3gt}
在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。