Resumen

La teora de grafos es una rama discreta de las matemticas que permite disear y predecir una red. Algunas invariantes topolgicas son herramientas matemticas para el anlisis de las propiedades de conexin de una red concreta. La red neuronal celular (CNN) es un paradigma informtico en el campo del aprendizaje automtico y la informtica. En este artculo hemos dado una expresin cercana a los invariantes dominantes computados por el grado dominante para una red neuronal celular. Adems, tambin hemos presentado una comparacin en 3D entre los invariantes dominantes y los ndices clsicos basados en el grado para demostrar que, en algunos casos, los invariantes dominantes proporcionan una mejor correlacin en la red neuronal celular en comparacin con los ndices clsicos.

• Materias:Matemáticas Lógica matemática Ingeniería Algoritmos (Matemáticas) Algebra
• Subjects:mathematics Mathematical logic Engineering Agorithms (Math) Algebra
• Palabras claves:teoría de grafos; matemática discreta; red; invariantes topológicos; red neuronal celular; invariantes dominantes
• Keywords:graph theory; discrete mathematics; network; topological invariants; cellular neural network; dominating invariants