Neuste Artikel für Graphentheorie

Ein neues Framework bewertet Methoden zur Graphenkondensation für verbesserte Effizienz im maschinellen Lernen.

Ein bahnbrechendes Modell verarbeitet dynamische Graphen, während es die Leistung steigert und die Trainingszeit verkürzt.

Untersuche, wie chromatische Zahlen in dichten Zufallsgraphen funktionieren und was das für Auswirkungen hat.

Eine neue Technik verbessert die Leistung von Graph-Neuronalen-Netzen bei grossen Datensätzen.

Die Untersuchung seltener Aussenstring-Grafen zeigt effiziente Lösungen für komplexe Probleme.

Untersuche, wie Gradfolgen die Eigenschaften von Zufallsgraphen beeinflussen.

Ein Blick auf Ramsey-Zahlen, Hypergraphen und Färbung in der Kombinatorik.

Diese Studie untersucht das Vorhandensein von Clique-Unterteilungen in verschiedenen Graphstrukturen.

Ein neuer Ansatz zur Lösung des Maximum Independent Set-Problems ohne Trainingsdaten.

Erforschen Sie die Feinheiten der Erreichbarkeit in zeitlichen Graphen und ihre einzigartigen Herausforderungen.

Lern was über planare Graphen und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Forscher verbessern GNNs, um komplexe Graphstrukturen besser zu verstehen.

Die Erforschung des Kreuzungszahlproblems in Graphen und dessen Anwendungen in der realen Welt.

Ein Blick auf dreieckfreie Dreifachsysteme und deren Eigenschaften in der kombinatorischen Mathematik.

Eine Erkundung, wie Wege durch systematische Wendungen verbunden sind.

Diese Forschung konzentriert sich auf das Finden von geraden Pfaden in gerichteten Graphen und deren Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht die Herausforderungen bei der Suche nach spezifischen Teilgraphen in der Graphentheorie.

Ein neuer Rahmen, der die Leistung von MLP bei der Graphklassifizierung mithilfe von GNN-Wissen verbessert.

Neue Methoden zielen darauf ab, das Steinerbaumproblem für verschiedene Anwendungen zu vereinfachen.

Ein neuer Solver verbessert die Lösungsgeschwindigkeit und -qualität für kombinatorische Optimierungsaufgaben.

Untersuchung, wie Zufallsbewegungen Lösungen in Problemen der Einschränkungsbefriedigung beeinflussen.

Einfaches inverses Potenzverfahren zur effizienten Lösung von ausgewogenen Schnittproblemen.

Energie-GNNs verbessern die Kommunikation und Anpassung in Mehragentensystemen.

Ein neuer Ansatz mit Wissen verbessert die Effizienz beim Lernen aus relationalen Graphen.

Erforsche Grapheneigenschaften, Färbungschallenges und deren Auswirkungen auf verschiedene Bereiche.

GraphArena bewertet die Leistung von LLMs bei Graph-Problemen mit echten Daten.

Ein Blick auf nichtparametrische Regressionsmethoden mit geometrischen Graphen und bayesischen Ansätzen.

Commute Graph Neural Networks verbessern das Verständnis von gerichteten Graphen durch tiefere Einsichten in Beziehungen.

Dieser Artikel untersucht den Zusammenhang zwischen Resonanzgrafen und Gänseblümchenwürfeln.

HIGHT verbessert Sprachmodelle, indem es hierarchische Informationen aus Grafdaten nutzt.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Graph Neural Networks durch komplexe Knotenrepräsentation.

Ein Blick auf die Dimeranordnungen und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Ein neues Framework verbessert die Graphklassifizierung, indem es sich auf die Kerneigenschaften konzentriert.

Die Auswirkungen von schwachen Zufallswegen auf die Netzwerk-Analyse erkunden.

Untersuchung der minimalen Farben, die für Regenbogenzyklen in Graphen benötigt werden.

Die Komplexität der Graphorientierung und ihre Beziehung zu Turnieren untersuchen.

Ein Blick auf Graphen, ihre Strukturen und die Auswirkungen auf die Datenanalyse.

Die Beziehung zwischen Kammern und unabhängigen Mengen in der Geometrie mithilfe von Kneser-Diagrammen erkunden.

Forscher verbessern das Verständnis von Graphen durch erlernte Distanzen und Knotenmerkmale.

Dieser Artikel untersucht geodätische Cayley-Diagramme, die mit endlichen Gruppen verbunden sind, und deren Eigenschaften.