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Explorando las propiedades y aplicaciones de los tableaux de sala de conferencias acotados en combinatoria.

Un método para encontrar el camino más corto considerando fallos en la carretera.

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Una mirada a las normas traza y espectral de matrices con diagonales cero.

Un nuevo método para encontrar max-plexes de manera eficiente en grandes conjuntos de datos.

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Un nuevo método para medir la curvatura mejora el análisis de gráficos y sistemas cuánticos.

Un estudio sobre la utilidad de los algoritmos espectrales de vainilla dentro del Modelo de Bloques Estocásticos.

Una visión general de cómo aproximar triángulos en gráficos dentro de redes distribuidas.

Un nuevo método mejora el aprendizaje continuo en gráficos al aumentar la diversidad en los buffers de repetición.

Una mirada a las relaciones de curvas en superficies a través de gráficos finos de 1-curvas.

Analizando cómo los 2-complexos se ajustan en el espacio tridimensional sin superponerse.

La investigación explora transferir parámetros para soluciones de optimización cuántica más rápidas.

Un nuevo modelo mejora las redes neuronales utilizando estructuras de grafos para un mejor rendimiento.

Una mirada a cómo las Redes de Análisis de Grafos mejoran el análisis de datos de grafos.

SPMiner utiliza aprendizaje automático para la detección eficiente de patrones de subgrupos en redes complejas.

Una mirada a los árboles, k-árboles y sus subestructuras.

La curvatura revela ideas sobre el comportamiento y las estructuras del gráfico.

Explorando las complejidades de mantener las características de la comunidad mientras se reduce el tamaño de la red.

Una inmersión profunda en las estructuras de hipergrafos y su clasificación a través de momentos espectrales.

Examinando las complejidades de conectar puntos en un gráfico sin rutas que se crucen.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de datos de grafos al abordar las relaciones entre nodos.

Una mirada a las propiedades únicas de los dígrafos de vértice-primitivo y su importancia.

Nuevos límites para las GNNs mejoran el rendimiento contra ataques adversarios.

Un nuevo método para estudiar gráficos en evolución y relaciones a lo largo del tiempo.

Una visión general de los problemas clave en grafos métricos y su importancia.

Este estudio analiza la importancia de la brecha espectral en los grafos de Erdős-Rényi.

Un estudio de arreglos de puntos fijos en círculos y sus aplicaciones.

La investigación se centra en mejorar la configuración de parámetros para el Algoritmo Cuántico de Optimización Aproximada.

La investigación revela cómo se propagan las infecciones en grafos aleatorios dinámicos.

Este artículo habla sobre el uso de gráficos de subespacio en caminatas cuánticas.

Los Layouts de Edge Distribucionales mejoran el rendimiento de los GNN al muestrear estructuras de grafos diversas.

Un nuevo enfoque para mejorar las predicciones en el aprendizaje de gráficos temporales.

Este artículo habla sobre los cambios de distribución y los desafíos en el aprendizaje de grafos.

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Explorando métodos de privacidad diferencial local para análisis de grafos seguros.

Una mirada al papel de los números de Turán y Ramsey en los hipergrafos.