图G的拉普拉斯矩阵由L=D-A定义，其中D是度矩阵（Degree Matrix），A是邻接矩阵（Adjacency Matrix）。这种定义方式有以下原因：
1. 度矩阵D：度矩阵是一个对角矩阵，其对角线上的元素表示每个节点的度数，即与该节点相连的边的数量。度矩阵的定义反映了图中节点的度信息，是图的一个重要特征。
2. 邻接矩阵A：邻接矩阵表示了图中节点之间的连接关系，其中A[i][j]表示节点i和节点j之间是否存在边。邻接矩阵提供了图的拓扑结构信息，描述了节点之间的相互关系。
3. L=D-A：拉普拉斯矩阵的定义采用了度矩阵和邻接矩阵的差值。这种定义方式可以反映出图的局部和全局结构。度矩阵D表示了节点的自身特征，而邻接矩阵A表示了节点之间的关系。通过将这两个矩阵相减，可以得到拉普拉斯矩阵L，它综合了节点的度和连接信息，提供了一种度量节点之间关系的方式。
拉普拉斯矩阵在图论和谱图理论中具有重要的应用。通过对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，可以得到图的谱分解，进而进行图的嵌入、聚类和降维等任务。拉普拉斯矩阵的定义方式L=D-A能够捕捉到图的结构和特征，因此被广泛应用于图分析和图表示学习中。