Informática - Estructuras de datos y algoritmos

Un nuevo enfoque para agrupar elementos en flujos de datos en cambio de manera eficiente.

Un estudio sobre estrategias robustas en juegos de Markov bajo incertidumbre.

Aprende cómo actualizar componentes fuertemente conectados en grafos planos dinámicos.

Descubre cómo los métodos inspirados en la cuántica mejoran la eficiencia del clustering k-means.

Explora métodos innovadores para arreglos de asientos óptimos según las preferencias de los invitados.

Nuevos métodos para certificar la anticoncentración en distribuciones de datos mejoran las aplicaciones de aprendizaje automático.

Los métodos cuánticos ofrecen formas más rápidas de encontrar eigenvectores, mejorando el análisis de datos y la optimización.

Un nuevo enfoque para encontrar subredes densas basadas en motivos temporales.

Aprende cómo el esbozo de matrices simplifica los grandes conjuntos de datos.

Aprende cómo los algoritmos de streaming mejoran el conteo de datos y la eficiencia de la memoria.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia para resolver grandes sistemas lineales.

Mezclando métodos de clustering tradicionales con protecciones de privacidad usando privacidad diferencial.

Explora cómo el orden de los modelos mejora los diseños de diagramas y captura la intención del usuario.

La investigación sobre la dinámica de Glauber arroja luz sobre los desafíos en la detección de comunidades.

Aprende cómo la distancia de edición mide la similitud entre cadenas de manera eficiente.

Una mirada a las técnicas para estimar cortes en grafos dirigidos.

Una mirada al papel de SCP en la optimización y sus aplicaciones.

Un nuevo método para estimar la densidad de bordes en grafos aleatorios mientras se asegura la privacidad.

Un nuevo método usa caminatas aleatorias para una agrupación eficiente de grafos.

Los intercambios de trueque permiten cambiar bienes sin dinero en el mundo en línea de hoy.

Un estudio sobre cortes de Steiner y sus aplicaciones en cambios dinámicos de grafos.

Una mirada a los cliques máximos y los transversales mínimos en grafos.

Aprende cómo la privacidad diferencial protege los datos individuales mientras permite un análisis útil.

Un nuevo algoritmo mejora la estimación de frecuencia y la identificación de los más destacados en redes.

Un nuevo método para mapear de manera eficiente gráficos cambiantes mientras se mantiene la precisión en las distancias.

Este artículo habla de estrategias para una gestión efectiva de colaterales en sistemas de blockchain de capa dos.

Examinar los gráficos de cadenas externas dispersos revela soluciones eficientes para problemas complejos.

Una visión general del ordenamiento en línea y el Problema del Viajante de Comercio en línea.

Presentamos QSketch y QSketch-Dyn para un análisis rápido y eficiente en memoria de flujos de datos.

Nuevos métodos generan datos sintéticos para proteger la privacidad en escenarios colaborativos.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia de la inspección robótica para varias aplicaciones del mundo real.

Esta investigación se centra en encontrar caminos de longitud par en grafos dirigidos y sus aplicaciones.

Este artículo examina los desafíos en la búsqueda de subgrafos específicos en la teoría de grafos.

Los algoritmos equilibran la calidad de la aproximación y la consistencia en entornos dinámicos.

Este documento discute la mejora de soluciones de clustering dinámico en medio de datos que cambian constantemente.

Una visión general de la toma de decisiones bajo incertidumbre con el modelo de streaming.

Nuevos métodos buscan simplificar el problema del Árbol de Steiner para diversas aplicaciones.

Un nuevo método para encontrar caminos en medio de conexiones defectuosas en redes.

Examinando cómo las caminatas aleatorias impactan las soluciones en problemas de satisfacción de restricciones.

Un método simple para mejorar estructuras de datos usando cobertura de árboles.