Neuste Artikel für Graphentheorie

Die Komplexität der Kantenfärbung in Kreisdias untersuchen.

Ein Blick auf symmetrische Strategieverbesserung und ihre Herausforderungen in gerichteten Graphspielen.

Erforschung von RDGSLs innovativem Ansatz zur Reduzierung von Geräuschen in dynamischen Grafiken.

Ein neuer Ansatz verbessert das dynamische Graphmodell für bessere Vorhersagen.

Ein neuer Ansatz bringt Privatsphäre und Leistung im GNN-Training in Einklang.

Neue Methoden verbessern die Einbettungen von Wissensgraphen mit Hilfe von wörtlichen Informationen.

Ein Blick auf Graphpartitionierung und die Komplexität von Dominanzbeziehungen.

Entdecke, wie keltische Knoten komplexe Grafiken kreativ darstellen können.

Die Mechanik und Fähigkeiten von graphgesteuerten Einfüge-Löschsystemen in der Berechnung erkunden.

Ein neuartiger Ansatz verbessert das Lernen von Graphdarstellungen mithilfe von nicht-euklidischen Räumen.

Dieses Papier untersucht die Grösse von unabhängigen dominierenden Mengen in planaren Triangulierungen.

Untersuchen, wie GNNs besser werden können, indem man irrelevante Graphstrukturen ändert.

LLMs nutzen, um die Analyse von Grafdaten für alle zugänglich zu machen.

Erforsche Hamming-Grafen und ihre Bedeutung in der Mathematik und Forschung.

Lern, wie Ideen durch Netzwerke mithilfe von Graphenbrennkonzepten verbreitet werden.

Ein Blick auf die Rolle von Partitionsdiagrammen in der kombinatorischen Hopf-Algebra.

Diese Forschung nutzt Quantensysteme, um komplexe Optimierungsprobleme wie Max-Cut und MIS zu lösen.

Methoden zur lokalen Zertifizierung von geometrischen Schnittgraphen mit kompakten Zertifikaten.

Ein neues Verfahren für effektives Graph-Clustering mit relationalen Informationen vorstellen.

Eine Studie darüber, wie Gitter-Homologie hilft, räumliche Graphen zu verstehen.

Untersuche die Eigenschaften von streng äusseren konfluenten Graphen und ihren Breitenparametern.

Ein Blick auf die kombinatorische Quantenfeldtheorie und ihre Anwendungen.

Ein Blick auf das Erdős-Problem und seine modularen Implikationen.

Ein neuer Ansatz zur Graph-Embedding verbessert die Datenanalyse durch Konzepte der physikalischen Kräfte.

Lern, wie SBBD die Schätzung in vollständigen bipartiten Graphen verbessert.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit der Hyperkant-Vorhersage durch kontextbewusste Aggregation und selbstüberwachtes Lernen.

Untersuche, wie Dirichlet-Eigenwerte die Oberflächengestaltung und -eigenschaften beeinflussen.

Diese Studie untersucht die Stichprobenkomplexität beim Lernen von DDAGs und deren Verbindungen über die Zeit.

Ein neuer GNN-Ansatz verbessert die Genauigkeit, indem er Überglättung reduziert.

Untersuchung von Wachschutzstrategien in bipartiten Graphen gegen Angriffe.

Permutrees verbinden die Eigenschaften von binären Bäumen und Permutationen, um komplexe Beziehungen darzustellen.

Ein Framework zur Erkennung von Log-Anomalien durch die Analyse von Beziehungen zwischen Ereignissen.

Die Erkundung der Bildung und Bedeutung von Flächen in topologischen Graphen.

Untersuche die Bedeutung von Kantenidealen in gewichtetet gerichteten Graphen.

In diesem Artikel geht's darum, wie Graphen genutzt werden, um Quantenfehlerkorrekturcodes zu erstellen.

Forschung zeigt die Grenzen von MCMC-Methoden beim effektiven Verbinden von bipartiten Graphen.

Lern, wie bipartite Baumweite bei der effizienten Lösung komplexer Graphprobleme hilft.

Eine neue Methode zur effektiven Darstellung und Manipulation von spärlichen Graphen.

Ein Blick auf die Beziehung zwischen Graph Neural Networks und Graph Neural Tangent Kernel.

Ein Blick in die algebraische Verbindungstheorie von Graphen, mit Schwerpunkt auf Bäumen und ihren Strukturen.