Computerwissenschaften - Datenstrukturen und Algorithmen

Diese Forschung vergleicht die Effektivität von SAT- und NP-Orakeln für die ungefähre Modellzählung.

Ein Blick auf Beschriftungsschemata zur Aufrechterhaltung der Graphenverbindung bei Knotenfehlern.

Dieser Artikel untersucht effiziente Quantenalgorithmen, die die Leistung und Robustheit verbessern.

Eine Methode, um die Zuverlässigkeit von Streaming-Algorithmen gegen Datenkorruption zu verbessern.

Ein tiefer Blick in effiziente Verpackungsstrategien und deren Anwendungen in der Logistik.

Ein neuer paralleler Algorithmus verbessert die Effizienz und Genauigkeit beim Korrelationsclustering.

Erkunde Zip-Bäume und ihre Verbesserungen für effizientes Datenmanagement.

Lern, wie differentially private Clustering individuelle Daten schützt, während Trends analysiert werden.

Ein Blick auf die durchschnittliche Verzerrung in den Wahlregeln und deren Auswirkungen.

In diesem Artikel geht's um die Erstellung von zufälligen Wheeler-Automaten für Forschung und Tests.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz beim Bewegen von Ressourcen durch komplexe Datensätze.

Die Analyse der Ähnlichkeiten und Unterschiede von beschrifteten Graphen mithilfe der längsten gemeinsamen Teilfolge.

Ein frischer Ansatz zur Bewältigung von Netzwerkunterbrechungsproblemen durch hybride Algorithmen.

Die Forschung verknüpft Turáns Satz mit effizienten Algorithmen zur Suche nach Cliquen in Graphen.

Strategien für effektives Online-Entscheidungs-Making und Kostenmanagement erkunden.

Diese Arbeit konzentriert sich darauf, die Erreichbarkeit in gerichteten Planaren Graphen zu verbessern, wobei Netzwerkfehler berücksichtigt werden.

Forschung zeigt, dass Matroid-Optimierungsprobleme mit linearen Einschränkungen komplex sind.

Diese Forschung untersucht die optimale Mischzeit für unabhängige Mengen mithilfe von Glauber-Dynamik.

Lern, wie raumfüllende Kurven die Datenorganisation verbessern und die wissenschaftlichen Berechnungen schneller machen.

Neue Methoden für schnellere Lösungen von TSP- und MST-Problemen.

Neue Algorithmen sorgen für stabile Ergebnisse bei kombinatorischen Optimierungsproblemen.

Neue Modulationstechniken verbessern die drahtlose Kommunikation in Hochgeschwindigkeitsszenarien und -umgebungen.

Lerne, wie man Änderungen in planaren Graphen effektiv verwaltet.

Die Fairness beim Auswählen von Vertretern aus verschiedenen Gruppen erkunden.

Analyse des gierigen Algorithmus für ein effektives Parkmanagement in Garagen.

Ein tiefer Einblick in die Lösung des BMWIS-Problems in bipartiten und perfekten Graphen.

Strategien, um Communities schnell über Netzwerkverbindungen zu informieren.

Erforsche die Dynamik und Anwendungen von Energiethemen in verschiedenen Bereichen.

Entdecke, wie der primal-dual Algorithmus auf semi-unkreuzbare Mengenfamilien ausgeweitet wird.

Untersuchen, wie Dimensionen die Effizienz bei Online-Verfolgungsaufgaben beeinflussen.

Erforscht neue Algorithmen, um das APSP-Problem in Graphen effizient zu lösen.

Fortschritte bei Algorithmen zur dynamischen Verbesserung von Baum- und String-Strukturen.

Diese Forschung konzentriert sich auf effiziente Algorithmen für dynamische Graphen, um die Konnektivität und Bipartitheit zu verbessern.

Erforsche, wie Vorhersagen dynamische Graph-Algorithmen für effiziente Updates verbessern.

Die Komplexität von Verteidigungsallianzen in verschiedenen Grapharten untersuchen.

Lerne was über Markov-Ketten und ihre wichtige Rolle in verschiedenen Bereichen.

Die wahren Fähigkeiten und Grenzen von Quantencomputern heute untersuchen.

Epsilon* bewertet Privatsphäre-Risiken in Machine Learning, ohne auf sensible Daten zugreifen zu müssen.

Verarbeitet grosse Datenmengen effizient in Echtzeitanwendungen.

Ein neuer Algorithmus zum Gruppieren ähnlicher Bewegungswege in grossen Datensätzen.