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Nuevas técnicas simplifican el cálculo de la constante de normalización de Wishart en modelos bayesianos.

Explorando caminos que se evitan a sí mismos y sus implicaciones en estructuras gráficas complejas.

Una mirada a las teorías de Ramsey y Turán en estructuras de grafos.

Algoritmos eficientes y heurísticas para evaluar el ancho de escaneo en grafos dirigidos acíclicos.

Este estudio examina la dimensión de Weisfeiler-Leman y las configuraciones coherentes en grafos.

Este estudio examina cuándo los conteos de subgráfos monocromáticos muestran patrones de distribución normal.

Métodos innovadores para contar subgrafos usando kernels gráficos para varias aplicaciones.

Este artículo examina cómo la densidad de bordes afecta la formación de triángulos en grafos aleatorios.

Un enfoque novedoso para mejorar la consistencia de gráficos a través de reglas de transformación y condiciones de aplicación.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las GCNs contra cambios adversariales.

Examinando las relaciones y la complejidad de los grados de Weihrauch a través de la teoría ecuacional.

Explora el movimiento de partículas y sus caminos matemáticos en un espacio estructurado.

Este documento presenta nuevos algoritmos para gestionar la selección de intervalos en flujos de datos continuos.

Explora la importancia de la empaquetación de árboles en la ciencia de la computación y sus aplicaciones.

Desarrollando algoritmos para muestreo efectivo de triángulos en flujos de datos de grafos.

Una inmersión profunda en los números de saturación arcoíris y los desafíos del coloreado de bordes en la teoría de grafos.

Aprende cómo las proyecciones aleatorias ayudan a analizar relaciones complejas en grandes conjuntos de datos.

Un nuevo modelo mejora la generación de gráficos con métodos de estado discreto y tiempo continuo.

Este artículo revela resoluciones celulares mínimas para ideales de camino en teoría de grafos.

Examinando estrategias de coloración total para nanodiscos de fullerene y sus propiedades.

Una estrategia para proteger conexiones sensibles en datos de grafos mientras se libera información útil.

Un marco para evaluar contenedores de grafos y su rendimiento en algoritmos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la identificación de comunidades dentro de grafos en evolución.

Nuevos filtros polinómicos mejoran el rendimiento del análisis de gráficos en varias aplicaciones.

Nuevos métodos para agrupar gráficos permiten una agrupación flexible sin necesidad de conocer el número de clústeres.

Conjuntos libres ayudan a organizar grafos planos sin cruces de aristas.

Un nuevo método mejora la claridad y el rendimiento de las predicciones de GNN.

GNN-Diff mejora la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de GNN al optimizar los hiperparámetros.

Un nuevo enfoque para encontrar conjuntos independientes en grafos usando cualquier configuración inicial.

Una mirada a los desafíos y soluciones del problema de agrupamiento 2-means.

Este artículo presenta -monoidios, ampliando el concepto de monoidios libres a dimensiones superiores.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia en las tareas de completamiento de grafos de conocimiento.

Una visión general de los enfoques clásicos y cuánticos sobre la fiabilidad de las redes.

Los nodos virtuales ayudan a mejorar el rendimiento en redes neuronales de grafos al potenciar el flujo de información.

Examinar los K-Cores y la degeneración en el streaming de grafos revela una complejidad significativa.

Una visión general de los hipermapas y su importancia en las matemáticas y la ciencia.

Nuevo método mejora la eliminación de datos en modelos de gráficos dinámicos mientras asegura la privacidad.

Explorando la relación entre caminos no intersecados y Pfaffianos en matemáticas.

Un nuevo método mejora las predicciones de gráficos con estimaciones de incertidumbre confiables.

CoNHD mejora el modelado de hipergrafos para relaciones complejas con clasificación dependiente de los bordes.