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定理Theorem

谱扩张与 Cheeger 不等式

施工中 · 内容逐步修订

Cheeger inequality for graphs · Spectral expansion

在固定归一化下,以 normalized Laplacian 的第二特征值刻画图的 conductance 瓶颈。

形式陈述 ​

设 G=(V,E,w) 是有限简单无向图,边权 wuv=wvu≥0,至少有两个顶点,且每个顶点的加权度数严格为正。令

du=∑vwuv,vol(S)=∑u∈Sdu,

并记 w(S,S¯)=∑u∈S,v∉Swuv。非平凡割的 conductance 定义为

ϕ(S)=w(S,S¯)min{vol(S),vol(S¯)},ϕ(G)=min∅≠S⊊Vϕ(S).

使用归一化 Laplacian

L=I−D−1/2AD−1/2,

令 λ2 为它的第二小特征值。图的 Cheeger 不等式是

λ22≤ϕ(G)≤2λ2.

度数缩放与割向量 ​

记 L=D−A。由实对称矩阵的谱定理,在 D1/21 的正交补上取 Rayleigh 商,便有

λ2=minf≠0, ∑uduf(u)=0∑{u,v}∈Ewuv(f(u)−f(v))2∑uduf(u)2.

这里参与归一化矩阵 Rayleigh 商的向量是 z=D1/2f;分部常值的是顶点函数 f,两者在非正则图中不能混同。

对任意非平凡割 S,取 f=1/vol(S) 于 S、f=−1/vol(S¯) 于补集,便满足加权均值为零。代入得到

λ2≤w(S,S¯)(1vol(S)+1vol(S¯))≤2ϕ(S),

从而证明左侧界。

从特征向量扫出一个割 ​

取非零特征向量 z,满足 Lz=λ2z 及 z⊥D1/21,并令 g=D−1/2z。它满足 Lg=λ2Dg。g 的正、负支撑不交,至少一侧体积不超过总体积的一半;取这一侧对应的非零函数 f=g+ 或 f=(−g)+。逐边有

(f(u)−f(v))2≤(f(u)−f(v))(g(u)−g(v))

(负部情形把 g 换为 −g)。与特征方程配对后,得到

E(f):=∑{u,v}∈Ewuv(f(u)−f(v))2≤λ2∑uduf(u)2.

令 St={u:f(u)2>t}。逐条边与逐个顶点积分可得离散 coarea 恒等式

∫0∞w(St,S¯t)dt=∑{u,v}∈Ewuv|f(u)2−f(v)2|,∫0∞vol(St)dt=∑uduf(u)2.

这些非空阈值集体积都不超过总量一半。对差平方的因式分解使用Cauchy–Schwarz 不等式,再用 (a+b)2≤2a2+2b2,分子至多为

E(f)∑{u,v}∈Ewuv(f(u)+f(v))2≤2λ2∑uduf(u)2.

所以必有一个非空阈值集满足 ϕ(St)≤2λ2,证明右侧界。有限图只需检查按顶点值排序得到的有限多个不同阈值。

直觉

若图有一条窄割,让向量在割的两侧近似常值,就只在少数跨割边上产生能量,因此得到很小的 Rayleigh 商和 λ2。反过来,小特征值给出一个缓慢变化的低能量函数;沿其数值逐层切开,总有一层的边界相对于体积足够小。

两边常数不对称,是因为从割构造向量几乎没有损失,而从连续取值的特征向量恢复一个离散割要经过 sweep 与 Cauchy–Schwarz。定理连接的是 conductance 与 normalized Laplacian,不能把其中的 λ2 换成组合 Laplacian 或邻接矩阵谱隙后保留原常数。

谱扩张与 Cheeger 不等式示意图
例子与边界

完全图 Kn 的 normalized Laplacian 谱为 0 一次和 n/(n−1) 重数 n−1。对 |S|=s≤n/2,

ϕ(S)=s(n−s)s(n−1)=n−sn−1,

所以 ϕ(Kn) 约为 1/2,与常数量级的 λ2 一致。

对 n≥3,环 Cn 的 λ2=1−cos⁡(2π/n)=Θ(n−2),而取连续的 ⌊n/2⌋ 个顶点得到

ϕ(Cn)=1⌊n/2⌋=Θ(n−1).

这展示上界中的平方根尺度确实必要。若正权支撑图不连通,则某个非平凡分量割的边界权重为零,故 ϕ(G)=0 且 λ2=0。正加权度数假设使 D−1/2 和非平凡割体积均有定义。仅在底层图中没有孤立点还不够:一个顶点若只关联零权边,加权度数仍为零;采用其他零度约定时,必须相应修改陈述。

推论与应用

对 d-正则图,若只取 |S|≤|V|/2,则

ϕ(S)=|∂ES|d|S|,

所以 conductance 正是边扩张除以 d。因此一族有界度正则图具有统一正的组合扩张,当且仅当 normalized Laplacian 的 λ2 有统一正下界,常数通过 Cheeger 不等式互相控制。

sweep 证明还给谱划分算法:计算上述归一化特征向量 z 后,先按 g(u)=zu/du 换成顶点函数,再按其值排序并检查前缀割及补集,即可找到 conductance 至多 2λ2 的集合。随机游走混合、谱聚类和网络瓶颈检测都建立在这条桥梁上,但其具体结论还需平稳分布、起点和误差范数等额外假设。

参考资料
  • Fan R. K. Chung, Spectral Graph Theory, American Mathematical Society, 1997, Chapter 2.
  • Daniel A. Spielman, Spectral and Algebraic Graph Theory, 作者公开稿,2025-04-02,Chapters 20–21,conductance、度数缩放与 Cheeger 扫描证明。
关系图谱15 个相邻概念 · 2 类关系

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