Últimos artículos para Teoría de grafos

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje del modelo usando muestras negativas efectivas en datos de grafo.

ERIC ofrece una forma eficiente de medir similitudes entre gráficos con mejor precisión.

Este trabajo mejora la privacidad en la difusión de gráficos mientras mantiene la utilidad de los datos.

Un estudio examina qué tan bien los LLMs razonan con datos de grafos.

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

Explora la naturaleza y la importancia de las secuencias automáticas en matemáticas.

Este estudio investiga configuraciones estables en autómatas celulares totalmente externos en grafos regulares aleatorios.

Un nuevo conjunto de datos evalúa el rendimiento de los LLM en resolver desafíos relacionados con grafos.

Aprende sobre los drags y su proceso de reescritura en gráficos.

Este estudio investiga la rigidez de los eigenvalores en grafos regulares aleatorios en medio de cambios estructurales.

Explorando nuevos métodos en el aprendizaje de grafos sin datos etiquetados.

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

Un nuevo marco mejora la coincidencia de grafos sin datos etiquetados.

Un nuevo marco evalúa los métodos de condensación de grafos para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático.

Un modelo innovador maneja gráficos dinámicos mientras mejora el rendimiento y reduce el tiempo de entrenamiento.

Explora cómo se comportan los números cromáticos en grafos aleatorios densos y sus implicaciones.

Una nueva técnica mejora el rendimiento de las redes neuronales de grafos en conjuntos de datos grandes.

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

Explora cómo las secuencias de grados afectan las características de los grafos aleatorios.

Una mirada a los números de Ramsey, hipergrafos y coloración en combinatoria.

Este estudio examina la presencia de subdivisiones de cliques dentro de varias estructuras de grafos.

Un nuevo enfoque para resolver el problema del Conjunto Independiente Máximo sin datos de entrenamiento.

Explora las complejidades de la alcanzabilidad en gráficos temporales y sus desafíos únicos.

Aprende sobre los grafos planares y su importancia en varios campos.

Los investigadores mejoran las GNN para una mejor comprensión de estructuras gráficas complejas.

Explorando el problema del número de cruces en grafos y sus aplicaciones en el mundo real.

Una mirada a los sistemas triples sin triángulos y sus propiedades en matemáticas combinatorias.

Una exploración de cómo los caminos se conectan a través de giros sistemáticos.

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.

Un nuevo marco que mejora el rendimiento de MLP en la clasificación de grafos utilizando conocimiento de GNN.

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

Un nuevo solucionador mejora la velocidad y calidad de las soluciones para tareas de optimización combinatoria.

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

Presentando un método inverso simple para resolver problemas de corte balanceado de manera eficiente.

Las GNNs de energía mejoran la comunicación y adaptación en sistemas multiagente.

Un nuevo enfoque que usa conocimiento mejora la eficiencia en el aprendizaje a partir de gráficos relacionales.

Explora las propiedades de los grafos, los desafíos de coloración y su impacto en diferentes campos.

GraphArena evalúa el rendimiento de LLM en problemas de grafos usando datos del mundo real.

Una mirada a los métodos de regresión no paramétrica usando gráficos geométricos y enfoques bayesianos.