冯·诺依曼图熵（VNGE）有助于测量图序列中图之间的信息差异和距离。 给定第一个无向图 G = (V,E,A), 其中 A 是对称的邻接矩阵。 度矩阵定义为 D = diag(d1,...,dn)，则它的 拉普拉斯 矩阵为 L = D− A。 其中后者的特征值 λi 被称为拉普拉斯谱。 这里， H vn(G) 为冯诺依曼图熵（von Neumann graph entropy）。 H vn(G) = − i=1∑n (vol(G)λi log vol(G)λi) 图的容量为 vol(G)= ∑i=1n λi = trace(L)。 时间复杂度较高，是 O(n3)。