Informatique - Structures de données et algorithmes

Apprends comment les séparateurs minimaux influencent différents domaines, comme l'informatique et l'analyse de réseaux.

Un aperçu pour améliorer les approximations de distribution en utilisant les moments et les propriétés spectrales.

Un nouveau cadre booste la performance dans les scénarios d'inégalité de prophète grâce au sharding et à la poissonisation.

Découvre des méthodes efficaces pour gérer des chaînes avec des DAWGs et des arbres de suffixes.

Analyser la largeur d'arbre révèle des trucs intéressants sur les structures de graphes complexes et les algos.

Recherche sur des algorithmes économes en mémoire pour l'ensemble dominant et le couvercle de sommets dans les graphes planaires.

De nouveaux algorithmes améliorent la précision pour estimer des éléments distincts tout en minimisant l'utilisation de la mémoire.

Une nouvelle méthode se concentre sur la réduction des coûts énergétiques dans la planification multi-processeurs.

Un nouvel algorithme pour le problème de couverture de sommet temporel dans les réseaux dynamiques.

Une nouvelle méthode de branchement améliore l'efficacité dans la résolution des MILP en utilisant des coupes GMI.

Explore des méthodes pour identifier efficacement les mots absents minimaux dans des chaînes.

De nouvelles méthodes améliorent la vie privée dans l'analyse de données en utilisant l'estimation de densité par noyau.

Des algorithmes innovants proposent des solutions plus rapides pour trouver des chemins dans des graphes non dirigés.

Explore les avancées en matière de connectivité des graphes et leurs applications pratiques dans différents domaines.

Des améliorations récentes dans les algorithmes de coloriage d'arêtes améliorent l'efficacité pour différents graphes.

Une méthode pour obtenir des appariements parfaits dans des graphes bipartis avec des arêtes rouges.

Examen du lien entre les inégalités isopérimétriques dirigées et le test de monotonie.

Une nouvelle approche quantique basée sur les ondelettes améliore l'efficacité dans la résolution des équations différentielles partielles.

Un nouvel algorithme estime la distance Chamfer plus rapidement et plus précisément pour de grands ensembles de données.

Techniques efficaces pour améliorer le parsing d'Earley en traitement du langage naturel.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité du regroupement de gros ensembles de données pour des insights plus pertinents.

Apprends comment les algos de streaming traitent des gros flux de données de manière efficace et robuste.

Méthodes innovantes pour le clustering tout en garantissant la confidentialité différentielle dans des ensembles de données en évolution.

Explorer les théorèmes de composition et le test de propriété dans de grands ensembles de données.

Explorer des méthodes pour garder les données privées tout en analysant les tendances efficacement.

Analyse de la mémoire et de l'efficacité des requêtes dans les algorithmes d'optimisation convexe randomisés.

Un aperçu sur comment optimiser les choix avec des contraintes budgétaires.

L'algorithme ICE améliore les performances en classification linéaire pour des domaines critiques.

Un aperçu des défis de l'apprentissage des arbres de décision, surtout avec les requêtes.

Un cadre pour améliorer les prédictions en utilisant l'abstention contre les données trompeuses.

Explorer des graphes localement irréguliers et leurs implications dans divers domaines.

Un aperçu de comment les méthodes aléatoires influencent la communication dans les graphes et les matrices.

Cet article parle de stratégies pour réduire la communication dans les problèmes de régression distribuée.

Cette recherche se concentre sur de meilleures stratégies de regroupement dans les réseaux sociaux pour améliorer la satisfaction des participants.

Cette recherche compare l'efficacité des oracles SAT et NP pour le comptage de modèles approximatif.

Un aperçu des systèmes d'étiquetage pour maintenir la connectivité des graphes malgré les pannes de sommets.

Cet article examine des algorithmes quantiques efficaces qui améliorent la performance et la robustesse.

Une méthode pour améliorer la fiabilité des algorithmes de streaming face à la corruption des données.

Une plongée dans les stratégies d'emballage efficaces et leurs applications en logistique.

Un nouvel algorithme parallèle améliore l'efficacité et la précision du clustering par corrélation.