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Explorando los retos de reorganizar tokens en grafos.

Nuevos métodos buscan mejorar la precisión en la evaluación de la disposición de gráficos.

Una mirada clara a los digrafos de Slupecki y sus propiedades únicas.

La investigación destaca nuevos métodos para emparejamientos en hipergrafos con evitación de conflictos.

ARROW-Diff genera de manera eficiente gráficos grandes y realistas usando paseos aleatorios.

Una mirada a las álgebras de incidencia y sus representaciones en conjuntos parcialmente ordenados.

Un enfoque más simple para aproximar el problema 2-ECSS en teoría de grafos.

Métodos eficientes para reconstruir grafos usando consultas mínimas en redes grandes.

Path-LLM ofrece nuevas formas de crear incrustaciones gráficas significativas para diversas aplicaciones.

La investigación se centra en optimizar el problema del conjunto estable en varios tipos de grafos.

Una mirada a los esquemas de asociación y su papel en el análisis matemático.

Una mirada a las condiciones anidadas y su impacto en las transformaciones de gráficos.

EggNet mejora la precisión del seguimiento de partículas usando técnicas de gráficos en evolución.

Explorando las propiedades únicas de los árboles de expansión aleatorios en la teoría de grafos.

Un nuevo método mejora el diseño de la arquitectura de GNN usando ideas de los modelos de lenguaje.

Este marco mejora las predicciones al centrarse en relaciones causales reales en los datos de eventos.

Este artículo examina los métodos de prueba para asegurar la precisión en bases de datos gráficas.

Una mirada a la importancia y el comportamiento estadístico de los cortes en grafos.

Estudia los patrones de agrupamiento en la coloración de grafos con productos fuertes y propiedades acotadas.

Explora la importancia y complejidad de la dimensión ortogonal en la teoría de grafos.

Un nuevo algoritmo mejora la búsqueda de múltiples caminos más cortos en gráficos dirigidos.

Explorando características únicas de los gráficos regulares, 2-factores y circuitos hamiltonianos.

Explorando las conexiones entre diseños de bloques incompletos balanceados y cuadrángulos generalizados.

Un estudio sobre el rendimiento de algoritmos para el problema de Max-Cut.

Dos jugadores planean cómo controlar los vértices de un gráfico en un juego de dominador-estorbo.

GrassNet usa Modelos de Espacio de Estado para el filtrado adaptativo en redes neuronales gráficas.

Explora lo básico y la importancia de las estructuras de grafos y sus propiedades.

Explorando las relaciones entre gráficos theta y clases de mapeo difeomórficas.

Un estudio sobre descensos, inversiones y sus implicaciones en las permutaciones.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la clasificación de nodos en grafos con datos etiquetados limitados.

Este artículo investiga el rendimiento de los LLM en tareas de razonamiento relacionadas con grafos.

Un nuevo método aborda los desafíos en las Redes Neuronales Gráficas con datos heterofílicos.

Presentamos GraphSPNs para mejorar tareas probabilísticas basadas en grafos y generación de moléculas.

Explora la relación entre marcos y gráficos para entender la escalabilidad.

Nuevos métodos polinómicos simplifican la verificación de isomorfismo de árboles.

Este artículo examina cómo la simetrización conecta poliedros y posets en matemáticas.

Aprende cómo los oráculos de distancia optimizan las consultas de distancia en redes grandes.

Aprende cómo las Redes Neuronales de Grafos mejoran las técnicas de corrección de errores cuánticos.

Una visión general de los números cromáticos y co-cromáticos en la teoría de grafos.

Explorando el papel del aprendizaje automático cuántico en la mejora de las técnicas de análisis de datos.