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Este artículo habla sobre cómo usar predicciones para mejorar las soluciones al problema de Max-Cut.

Los paseos cuánticos combinan la mecánica cuántica y la teoría de grafos, ofreciendo nuevas ideas y aplicaciones.

Este documento examina la verificación de invariantes en sistemas con estados infinitos usando dos algoritmos.

Nuevos algoritmos mejoran la privacidad y la precisión en escenarios de datos escasos.

Explora el concepto de visibilidad mutua en gráficos y sus aplicaciones.

Nuevos algoritmos abordan desafíos en MDPs adversariales sin necesitar conocimiento previo de pérdidas.

Una mirada a comparar modelos probabilísticos no deterministas y su importancia.

GSL-LPA mejora la detección de comunidades en redes grandes al mantener la conectividad.

Nuevas bibliotecas y algoritmos mejoran el rendimiento en la investigación de la estructura electrónica.

Un nuevo enfoque mejora la precisión del aprendizaje automático mientras garantiza la privacidad de los datos.

Una mirada a los algoritmos de emparejamiento y su rendimiento en modelos de bloques estocásticos.

Los investigadores están rompiendo límites con nuevos algoritmos para la factorización polinómica en la informática.

Una mirada a las estrategias para el Problema del Viajero Canadiense en grafos con bloqueos.

Este artículo habla sobre el Flujo de Gradiente Estocástico y su impacto en el aprendizaje de modelos.

Analizando métodos de ranking influenciados por comparaciones adversariales.

Una mirada a la optimización de redes de comunicación con estructuras de árboles binarios.

Nuevos mecanismos mejoran la privacidad mientras mantienen la utilidad de los datos en el aprendizaje automático.

Este artículo presenta una nueva forma de estudiar discos geodésicos y sus intersecciones.

Aprende cómo ADMM resuelve de manera eficiente problemas de optimización distribuidos.

Explora la importancia y las implicaciones de P y NP en la informática.

Las bases de Grobner simplifican los cálculos para resolver ecuaciones polinómicas, afectando campos como la criptografía.

Una mirada clara a las ideas clave en la teoría de grafos y sus conexiones.

Estudia las relaciones entre los elementos del grupo usando la Máquina de Miller.

Un nuevo método para un análisis de datos eficiente en medio de valores atípicos.

Esta investigación se centra en calcular funciones de umbral de manera efectiva a pesar de datos ruidosos.

Un enfoque fresco mejora la eficiencia de estimar múltiples eigenvalores en sistemas cuánticos.

Un enfoque para optimizar la coloración de aristas 2 para mejorar el rendimiento del grafo.

Este artículo habla sobre la aplicación de la medida del coseno a subespacios en optimización.

Una visión general de problemas de alcanzabilidad complejos en sistemas lineales.

Nuevos diseños de circuitos mejoran las implementaciones de caminatas cuánticas en el hardware actual.

Examinando cómo la unicidad ayuda a resolver problemas de optimización convexa.

GBC ofrece una solución eficiente para contar biclículos en grandes grafos bipartitos.

Un nuevo método mejora la búsqueda de grandes cliques defectuosos en gráficos complejos.

Aprende a resolver problemas complejos de grafos usando conjuntos periódicos y descomposición de árboles.

Este trabajo habla sobre métodos basados en aprendizaje para mejorar la toma de decisiones en tareas de computación.

Explorando la indecidibilidad en subdesplazamientos de tipo finito y subdesplazamientos soficos.

Los expansores sublineales ofrecen propiedades de conectividad únicas para grafos dispersos en varios campos.

Un método nuevo para optimizar cadenas de Markov utilizando técnicas de poliedros.

Este artículo examina los enlaces entre circuitos de profundidad 3 y técnicas de resolución de problemas SAT.

Estudios recientes revelan nuevos conocimientos sobre las direcciones de las aristas en los grafos y su conectividad.