Computerwissenschaften - Datenstrukturen und Algorithmen

Forscher erkunden Coresets, um Quantencomputing auf Big-Data-Herausforderungen anzuwenden.

Lern, wie man komplexe Graphprobleme mit periodischen Mengen und Baumzerlegung angeht.

In diesem Papier geht's um lernbasierte Methoden, um bessere Entscheidungen bei Rechenaufgaben zu treffen.

Ein Blick darauf, wie Erfüllbarkeit, Abdeckung und Fairness sich bei der Optimierung überschneiden.

Die Forschung konzentriert sich darauf, komplexe Graphprobleme mit Expander-Techniken zu vereinfachen.

BAT-LZ bietet schnelleren Zugriff und effiziente Komprimierung für grosse Textdateien.

Neue Methoden in der quantenphasenbestimmung zielen auf eine verbesserte Messgenauigkeit ab.

Einführung von parametrischen kausalen Faktorgrafiken für verbesserte Entscheidungsstrategien.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Erkennung von tauschbaren Faktoren in Faktorgrafen.

Dieses Papier präsentiert ein neuartiges Framework, das Quantenneuronale Netze zur Approximation von unitären Matrizen verwendet.

Ein verbesserter Algorithmus für das Packen von Zyklen in Einheitsdisk-Grafen.

Erforschung von stückweise konstantem Lifting für verbesserte Lösungen in der ganzzahligen Programmierung.

Lerne, wie du die lineare Regression verbessern kannst, indem du das Selbstselektion-Bias angehst.

Die Anwendungen und Algorithmen von minimalen aufspannenden Baumstrukturen in verschiedenen Bereichen erkunden.

Ein Blick auf ein datenschutzfreundliches Beweissystem in der Kryptographie.

Untersuche die Rolle von spärlichen Abdeckungen im Algorithmusdesign und der Netzwerkeffizienz.

Ein Blick auf dynamische Strings und effizientes Management mit verbesserten Splay-Bäumen.

Dynamische Anpassung von Datenstrukturen für effiziente Performance bei wechselnden Arbeitslasten.

Ein neuer Ansatz, um das Indizieren von unsicheren Strings effektiv zu handhaben.

Ein neuartiges Verfahren mit Fourier-Transformieren zur besseren Schätzung von Datenmomenten.

Neue Methoden verbessern die Effizienz bei Graphfärbung und Bandbreitenfärbung Herausforderungen.

Ein Blick auf effiziente Datenkompressions- und Abrufmethoden.

Ein Blick darauf, wie quantenmässiges Zurückverfolgen das Lösen von komplexen Problemen wie Sudoku verbessert.

Ein neuer Ansatz zur Bewältigung der variablen Kosten beim wirtschaftlichen Losgrössensystem.

Eine neue Methode verringert den Datenbedarf für präzise Vorhersagen mit logistischer Regression.

Eine Studie über das Finden von maximal grossen richtig gefärbten Wäldern in der Graphentheorie.

Die Zuverlässigkeit von Hypergrafen bei zufälligen Kantenfehlern untersuchen.

Neue Techniken verbessern die Effizienz bei der Analyse von Graph-Eigenschaften und Erfüllbarkeit.

Neue Strategien verbessern die Geschwindigkeit zur Lösung des Einkaufsreisendenproblems.

Lern, wie Entscheidungsbäume bei datengetriebenen Entscheidungen und Vorhersagen helfen.

Die Herausforderungen beim Sampling aus Hamming-Gewicht-Verteilungen untersuchen.

Die Komplexität beim Lernen von booleschen Funktionen mit durchschnittlichen Labels untersuchen.

Strategien zur Verbesserung der Effizienz beim Datenaustausch über mehrere Server.

Ein Blick darauf, wie man Polynome lernen kann, trotz Datenkorruption.

PCA reduziert die Komplexität von Daten, während wichtige Informationen in verschiedenen Bereichen erhalten bleiben.

Untersuchung von Sampling-Methoden zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Clustering.

Lern, wie Historienbäume die Interaktionen von Agenten in dynamischen Netzwerken verbessern.

Ein neuer symmetrischer Ansatz verbessert die Strategieentwicklung in Discounted-Payoff-Spielen.

Neue Algorithmen verbessern das Gewicht-Matching in Matroiden für die praktische Problemlösung.

Entwicklung eines Algorithmus zur effizienten Faktorisierung der Brauer-Monoid.