Cálculo de familias coespectrales de gráficas mediante métodos numéricos modernos y programación concurrente
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2026.18.3/3Palabras clave:
Método numérico, gráfica, espectro, valores propiosResumen
Dos o más gráficas no isomorfas que comparten los mismos valores propios conforman una familia coespectral, estas familias constituyen un objeto fundamental en la teoría de gráficas y es ampliamente investigado por la información estructural que aporta. En este trabajo se calcularon todas las familias coespectrales de gráficas no isomorfas de hasta 11 vértices, empleando métodos numéricos modernos y utilizando programación concurrente para procesar grandes volúmenes de gráficas. Finalmente, la información resultante se organizó y analizó con el fin de resaltar las propiedades más relevantes de las familias y las relaciones entre los espectros de adyacencia y laplacianos.
Citas
Chacón JL. Introducción a la teoría de grafos. Granada: Universidad de Granada; 2005 [citado 2025 Nov 1]. https://www.studocu.com/es-mx/document/universidad-tecnologica-de-ciudad-juarez/bases-de-datos-para-aplicaciones/introduccion-a-la-teoria-de-grafos-chacon-jose-luis/95938656
Chung FRK. Spectral graph theory. Providence (RI): American Mathematical Society; 1997. https://doi.org/10.1090/cbms/092
Cvetković DM, Doob M, Sachs H. Spectra of graphs: theory and applications. 3rd ed. Berlin: Springer-Verlag; 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1939-6
Jiang J. An introduction to spectral graph theory. Chicago (IL): University of Chicago; 2012 [citado 2025 Nov 1]. https://math.uchicago.edu/~may/REU2012/REUPapers/JiangJ.pdf
Haemers WH, Spence E. Enumeration of cospectral graphs. European Journal of Combinatorics (2004) 25(2):199-211. https://doi.org/10.1016/S0195-6698(03)00100-8
Van Dam ER, Haemers WH. Which graphs are determined by their spectrum? Linear Algebra and its Applications (2003) 373:241-272. https://doi.org/10.1016/S0024-3795(03)00483-X
Berkowitz SJ. On computing the determinant in small parallel time using a small number of processors. Information Processing Letters (1984) 18(3):147-150. https://doi.org/10.1016/0020-0190(84)90018-8
Rutishauser H. The Jacobi method for real symmetric matrices. En: Bauer FL, editor. Linear algebra. Handbook for Automatic Computation. Vol. 2. Berlin: Springer; 1971. p. 202-211. https://doi.org/10.1007/978-3-662-39778-7_12
McKay BD, Piperno A. Practical graph isomorphism II. Journal of Symbolic Computation (2014) 60:94-112. https://doi.org/10.1016/j.jsc.2013.09.003
Intel Corporation. Intel® Core™ i7-8700 Processor (12M Cache, up to 4.60 GHz) – Product Specifications. Intel; c2017 [citado 2025 Nov 1]. https://www.intel.la/content/www/xl/es/products/sku/126686/intel-core-i78700-processor-12m-cache-up-to-4-60-ghz/specifications.html
Free Software Foundation; GCC Developer Community. Using the GNU Compiler Collection (for GCC version 14.2.0). Massachusetts: GNU Press/FSF; 2024 [citado 2025 Nov 1]. https://gcc.gnu.org/onlinedocs/
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Luis Daniel Ramos López
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Usted es libre de:
 |
Compartir — compartir y redistribuir el material publicado en cualquier medio o formato. |
 |
Adaptar — combinar, transformar y construir sobre el material para cualquier propósito, incluso comercialmente. |
Bajo las siguientes condiciones:
 |
Atribución — Debe otorgar el crédito correspondiente, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero de ninguna manera que sugiera que el licenciador lo respalda a usted o a su uso. |
| Sin restricciones adicionales: no puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros a hacer cualquier cosa que permita la licencia. |
