Informatique - Structures de données et algorithmes

Une étude sur des stratégies robustes dans les jeux de Markov sous incertitude.

Apprends à mettre à jour les composants fortement connexes dans des graphes plans dynamiques.

Découvrez comment les méthodes inspirées par le quantique améliorent l'efficacité du clustering k-means.

Explore des méthodes innovantes pour des agencements de sièges optimaux en fonction des préférences des invités.

De nouvelles méthodes pour certifier l'anti-concentration dans les distributions de données améliorent les applications d'apprentissage automatique.

Les méthodes quantiques offrent des moyens plus rapides de trouver des vecteurs propres, ce qui améliore l'analyse des données et l'optimisation.

Une nouvelle approche pour trouver des sous-réseaux denses basés sur des motifs temporels.

Apprends comment le sketching de matrices simplifie les gros ensembles de données.

Apprends comment les algorithmes de streaming améliorent le comptage de données et l'efficacité de la mémoire.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité pour résoudre de grands systèmes linéaires.

Mélanger des méthodes de clustering traditionnelles avec des protections de la vie privée en utilisant la confidentialité différentielle.

Explore comment l'ordre du modèle améliore les mises en page des diagrammes et capture l'intention de l'utilisateur.

La recherche sur la dynamique de Glauber éclaire les défis de la détection de communautés.

Apprends comment la distance d'édition mesure efficacement la similarité entre les chaînes.

Un aperçu des techniques pour estimer les coupes dans les graphes dirigés.

Un aperçu du rôle des SCP dans l'optimisation et ses applications.

Une nouvelle méthode pour estimer la densité des arêtes dans des graphes aléatoires tout en garantissant la vie privée.

Une méthode novatrice utilise des marches aléatoires pour un clustering efficace des graphes.

Les échanges de troc permettent d'échanger des biens sans utiliser d'argent dans le monde en ligne d'aujourd'hui.

Une étude sur les coupes de Steiner et leurs applications dans les changements dynamiques de graphes.

Un aperçu des cliques maximales et des transversales minimales dans les graphes.

Apprends comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles tout en permettant une analyse utile.

Un nouvel algorithme améliore l'estimation de fréquence et l'identification des gros utilisateurs dans les réseaux.

Une nouvelle méthode pour cartographier efficacement des graphes changeants tout en gardant une précision des distances.

Cet article parle des stratégies pour une gestion efficace des collatéraux dans les systèmes blockchain de couche deux.

L'examen des graphes de chaîne externe clairsemés révèle des solutions efficaces pour des problèmes complexes.

Un aperçu du tri en ligne et du problème du voyageur de commerce en ligne.

Présentation de QSketch et QSketch-Dyn pour une analyse rapide et efficace en mémoire des flux de données.

De nouvelles méthodes génèrent des données synthétiques pour protéger la vie privée dans des scénarios de collaboration.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité des inspections robotiques pour plein d'applications dans le monde réel.

Cette recherche se concentre sur la recherche de chemins de longueur paire dans des graphes dirigés et leurs applications.

Cet article examine les défis liés à la recherche de sous-graphes spécifiques en théorie des graphes.

Les algos équilibrent la qualité d'approximation et la cohérence dans des environnements dynamiques.

Cet article discute de l'amélioration des solutions de clustering dynamique dans un contexte de données en constante évolution.

Un aperçu de la prise de décision sous incertitude avec le modèle de streaming.

De nouvelles méthodes visent à simplifier le problème de l'arbre de Steiner pour diverses applications.

Une nouvelle méthode pour trouver des chemins parmi des connexions défectueuses dans des réseaux.

Examiner comment les marches aléatoires influencent les solutions dans les problèmes de satisfaction de contraintes.

Une méthode simple pour améliorer les structures de données en utilisant le recouvrement d'arbres.

Apprends comment les graphiques peuvent simplifier les motifs et techniques de tricot.