Neuste Artikel für Graphentheorie

Die Erkundung von Digraphen, ihrer Homologie und wichtigen algebraischen Strukturen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von neuronalen Netzen durch regelbasierte Schichten für eine bessere Datenintegration.

IGL-Bench bietet wichtige Werkzeuge, um unausgewogene Graphen besser zu analysieren.

Ein neuer Massstab behandelt Vorurteile in der Bewertung von Linkvorhersagen für bessere Anwendungen in der realen Welt.

Das HiFGL-Framework geht Herausforderungen im datenschutzorientierten kollaborativen Lernen an.

Eine neue Massnahme, GGD, verbessert, wie wir Ähnlichkeiten und Unterschiede in Grafiken bewerten.

Diese Studie zeigt die Eigenschaften und Anwendungen von normalen Matrizen und ausgeglichenen Graphen.

Die Bedeutung von Spektralradien in Graphen und deren Anwendungen erkunden.

Ein Leitfaden zu Kontrollmethoden in diffusiv gekoppelten Netzwerken für bessere Ergebnisse.

Ein neuer Massstab zur Bewertung von dynamischen textattributierten Graphen in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel untersucht die -DAG-Breite und ihre Anwendungen in gerichteten Graphen.

Ein neuer Ansatz für eine bessere Kantenklassifikation unter Verwendung topologischer Aspekte.

Die Erklärung von GNN-Entscheidungen mit Aktivierungsregeln verbessert das Vertrauen und das Verständnis.

Dieser Artikel untersucht, wie vortrainierte Modelle durch Hypergraphen über Beziehungen lernen.

Die Rolle des p-Laplacians in der Datenanalyse und komplexen Systemen untersuchen.

Erforschen die Bedeutung und Anwendungen von Graphfärbung in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf die Rolle der Bethe-Approximation bei der Vorhersage von Ergebnissen in komplexen Systemen.

Ein Blick auf die Struktur und Bedeutung von kurzen Zyklen in planaren Graphen.

Eine neue Perspektive zur Verbesserung von GNNs für komplexe Graphstrukturen.

Dieser Artikel untersucht die Dynamik von Rowmotion und Wirbeln in partiell geordneten Mengen.

Untersuchung der Widerstandsfähigkeit von k-lokalen Quantensystemen gegenüber äusseren Störungen.

Ein Blick auf Techniken zur Schätzung von Schnitten in gerichteten Graphen.

Ein Blick auf die Rolle von Baumdurchläufen beim Verständnis von Zufallsgraphen.

Ein neues Modell verbessert die Klassifizierung von Knoten, indem es verwandtes Wissen nutzt.

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.