Neuste Artikel für Graphentheorie

Entdecke die faszinierende Welt der Posets und ihre Anwendungen in der echten Welt.

Eine neuartige Methode nutzt Zufallsbewegungen für effizientes Graph-Clustering.

Eine neue Methode verbessert den Speicherzugriff für dynamische Graphanwendungen und steigert die Leistung und Effizienz.

Ein Blick auf die Struktur und Eigenschaften von Hypergraph-Algebren.

Ein tiefer Einblick in torische Ideale und deren Zusammenhang mit Graphstrukturen.

Eine Studie über Steiner-Schnitte und deren Anwendungen bei dynamischen Graphänderungen.

Neue Methoden verbessern das Modelllernen mit effektiven negativen Proben in Graphdaten.

ERIC bietet eine effiziente Möglichkeit, Grafähnlichkeiten mit verbesserter Genauigkeit zu messen.

Diese Arbeit verbessert die Privatsphäre bei der Graphdiffusion und erhält dabei die Daten-Nutzbarkeit.

Eine Studie untersucht, wie gut LLMs mit Grafdaten umgehen können.

Ein Blick auf maximale Cliquen und minimale Transversalen in Graphen.

Erforsche die Natur und Bedeutung von automatischen Sequenzen in der Mathematik.

Diese Studie untersucht stabile Konfigurationen in äussertotalistischen zellulären Automaten auf zufälligen regulären Graphen.

Ein neuer Datensatz bewertet die Leistung von LLMs bei der Lösung von graphbezogenen Herausforderungen.

Lern was über Drags und ihren Umwandlungsprozess in Graphen.

Diese Studie untersucht die Stabilität von Eigenwerten in zufälligen regulären Graphen bei strukturellen Veränderungen.

Neue Methoden im Graph-Lernen ohne gelabelte Daten erkunden.

Eine neue Methode, um sich ändernde Graphen effizient abzubilden und dabei die Distanzgenauigkeit zu erhalten.

Ein neuartiges Framework verbessert das Graph-Matching ohne beschriftete Daten.

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.