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Diese Studie zeigt, wie effektiv GNNs bei der Analyse von versteiften Panels sind.

Diese Studie untersucht, wie man Abfrageauswertungen in probabilistischen Graphen effizient approximieren kann.

Erkunde bipartite Graphen, Eigenwerte und ihre Rolle in der Codierungstheorie.

Entdecke neue Methoden zur Verbesserung des Graphenlernens mit beschrifteten und unbeschrifteten Daten.

Die Bedeutung von optimalen Blattwurzeln in der Evolutionsbiologie erkunden.

Eine Methode zur effizienten Identifizierung maximaler Clique-Partitionen in Graphen.

Diese Studie untersucht die Beziehung zwischen Grafiken, Überkreuzungen und signierten Permutationen.

Die Studie untersucht, wie verschiedene Verteilungen das Verhalten von Quantenwanderungen beeinflussen.

Dieser Artikel vereinfacht einen klassischen Algorithmus für Baumisomorphie mit Primzahlen.

Eine Übersicht über Neumaier-Cayley-Diagramme und ihre Bedeutung in der Mathematik.

Neues Modell verbessert die Analyse von Graphdaten, indem es topologische Merkmale bewahrt.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz bei der Lösung des Submodular Cover Problems.

Die Wichtigkeit von Sparsifizierung in der Graphanalyse und ihre Anwendungen erkunden.

Erforschen, wie sich farbige Bälle über die Zeit in Urnen auf Grafen verändern.

Ein tiefgehender Blick auf doppelte Twist-Knoten und ihre mathematischen Eigenschaften.

Erfahre, wie Trifaktorisierung die komplexe Matrixanalyse in verschiedenen Bereichen vereinfacht.

Ein Überblick über perfekte Fliesenprobleme und deren Bedingungen in Hypergraphen.

Graph-JEPA bietet eine neue Methode zur effektiven Analyse komplexer Grafikdaten.

Diese Studie untersucht die Komplexität der Rekonstruktion von monotonen Bäumen aus Dichtegraphen.

Diese Methode verbessert Vorhersagen, indem sie beschriftete und unbeschriftete Daten durch latente Graphen kombiniert.

Neue Methoden verbessern die Analyse zeitlicher Graphen in verschiedenen Bereichen.

Das Erkunden von intrinsischen Metriken und ihrer Bedeutung für das Verständnis von Graphstrukturen.

SANGEA bietet einen skalierbaren Ansatz, um hochwertige synthetische Graphen zu erstellen.

Ein Blick auf neue Ansätze zur Lösung des Dominating Set-Problems in Graphen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz bei der Berechnung von Matrix-Permanenten und Hamiltonschen Zyklen in Graphen.

Neue Massnahmen geben Einblicke in gerichtete Graphen in biologischen Systemen.

Ein Überblick über das Finden der kürzesten Wege in der Graphentheorie mit einem Fokus auf ungerade Wege.

Dieser Artikel befasst sich mit der Vereinfachung von Pfadproblemen in chordalen Graphen.

Dieser Artikel untersucht die Eigenschaften und die Bedeutung von kubischen Graphen mit einem Defekt von 3.

Untersuche die Beziehung zwischen kombinatorischen Karten und kritischen Gruppen in der Graphentheorie.

Ein neuer Algorithmus sorgt für genaueste kürzeste Wege in sich ändernden Netzwerken.

Ein neues Framework zur Erstellung klarer Embeddings aus unbeschrifteten Grafdaten.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Erstellung von Hypergraphen mit bestimmten Gradfolgen.

Eine neue Methode entwickeln, um das klassische Drei-Krug-Puzzle mit Graphentheorie anzugehen.

Eine neue Bewertungsmethode verbessert das Verständnis von GNN-Vorhersagen.

Dieser Artikel untersucht die Eigenschaften und Bauweisen von Shift-Grafen.

Ein Blick auf Halins Theoreme und ihre Bedeutung in der Graphentheorie.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Graph-Neuronalen-Netzwerken bei minimalem Leistungsverlust.

Ein neuer Ansatz, um MWIS effizient in bestimmten Grapharten zu lösen.

Eine Studie über riesige Regenbogentrees und ihre Eigenschaften in spärlichen Zufallsgraphen.