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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.

Las redes neuronales gráficas de conmutación mejoran la comprensión de los gráficos dirigidos a través de una mejor visión de las relaciones.

Este artículo explora la conexión entre los gráficos de resonancia y los cubos de margarita.

HIGHT mejora los modelos de lenguaje usando información jerárquica de datos en grafo.

Un nuevo enfoque para mejorar las Redes Neuronales Gráficas a través de una representación compleja de vértices.

Una mirada a los arreglos de dímeros y sus aplicaciones en varios campos.

Un nuevo marco mejora la clasificación de gráficos al centrarse en las características principales.

Explorando el impacto de los paseos aleatorios débiles en el análisis de redes.

Examinando los colores mínimos necesarios para ciclos arcoíris en grafos.

Examinando la complejidad de la orientación de grafos y su relación con los torneos.

Una mirada a los gráficos, sus estructuras y las implicaciones para el análisis de datos.

Explorando la relación entre cámaras y conjuntos independientes en geometría usando grafos de Kneser.

Los investigadores mejoran la comprensión de gráficos a través de distancias aprendidas y características de nodos.

Este artículo explora los grafos de Cayley geodésicos relacionados con grupos finitos y sus propiedades.

Explorando caminos de Hamilton y su existencia en hipergrafos de cubo.

Explorando métodos para colorear de manera eficiente grafos que se pueden colorear con 3 colores en ciencias de la computación.

Explorando la codificación diferencial y su impacto en los modelos de aprendizaje de grafos.

Este artículo examina cámaras, espacios vectoriales y el problema de Erdős-Ko-Rado en combinatoria.

Explora la importancia de los umbrales de conectividad en los grafos geométricos aleatorios.

Descubre la nueva función ibaf-graph para la visualización dinámica de sistemas.

Explorando ataques backdoor y métodos de reducción de grafos en GNNs.

Un método para representar gráficamente planos de manera matemática para simulaciones.

Un nuevo método mejora la clasificación de nodos usando datos etiquetados limitados.

Explora los fundamentos y aplicaciones de la teoría de grafos y los complejos de corte.

Nuevo marco mejora la detección de patrones inusuales en gráficos.

Una mirada a los comportamientos de los dimers en estructuras hiperbólicas únicas.

Un estudio sobre conjuntos dispersos dentro de grafos sin triángulos y sus propiedades.

Este estudio explora las disposiciones únicas de partículas bajo condiciones aleatorias.

Una mirada detallada a los grupos dicíclicos y sus grafos generadores.

Este artículo habla sobre cómo encajar árboles de grado limitado en gráficos dispersos complejos que se expanden.