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Un aperçu accessible des graphes de Cayley quantiques et de leur signification.

Une nouvelle méthode s'attaque au problème des deux chemins disjoints les plus courts avec des poids négatifs.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des GNN pour surmonter les défis liés aux données d'entraînement biaisées.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de graphes non supervisé grâce à l'estimation d'entropie et à l'échantillonnage de sous-ensembles.

Explorer les propriétés uniques des graphes magiques par les arêtes et leur importance.

Un nouveau cadre qui combine des modèles statiques et dynamiques améliore l'analyse des séries temporelles.

Explore l'attaque par injection de nœuds et le vol de liens, ainsi que les problèmes de confidentialité dans les GNN.

Une analyse des diagrammes de Ferrers et leur rôle dans les codes à métrique de rang.

Des recherches révèlent les conditions pour les cycles hamiltoniens dans les digraphes 2-forts.

HUGE simplifie l'embedding de graphes pour de gros datasets avec des TPUs.

Explorer la structure et les applications des permutations équilibrées en mathématiques.

Un aperçu des graphes étiquetés et de leurs propriétés de vérification.

Un aperçu du rayon spectral et de son importance dans les hypertrees uniformes.

Cet article explore le comportement et les interactions du modèle Hard-Core sur les arbres de Cayley.

Explorer l'équilibre des colorations de graphes et leurs implications en maths.

Explore les dynamiques et les stratégies des jeux d'enchères entre les joueurs.

Un aperçu des marches dans les graphes et leur importance.

Un aperçu de la structure et de l'importance des cycles impairs dans la théorie des graphes.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des classifications de graphes complexes grâce aux contrefactuels.

Évaluer l'efficacité des modèles génératifs pour traduire les données graphiques en texte clair.

Cette étude se concentre sur l'identification de chemins dans des réseaux de disques.

SCGDN améliore le clustering de graphes avec un échantillonnage structuré et une représentation des nœuds améliorée.

Découvre l'importance et la complexité de trouver des cliques dans les réseaux.

Explorer les complexités du clustering dans des graphes en évolution.

Cet article explore l'évaluation des modèles probabilistes dans les réseaux complexes.

Une étude sur le lien entre les graphes pseudorandom et les structures d'arbre.

Explore les sous-ensembles stables dans les cycles et leurs applications en informatique.

Explore la signification des graphes encadrés et leurs liens avec la théorie des nœuds.

Découvre comment les hypergraphes aident à comprendre les systèmes complexes et les interactions.

Explorer comment les sommets fonctionnent ensemble dans des structures de graphes.

Examiner différents modèles de jeu de Cops et Voleurs sur des graphes orientés.

Un aperçu de la structure et des applications des algèbres de partitions multi-ensembles.

Explore comment les valeurs propres de distance révèlent des propriétés clés de différents types de graphes.

Cette recherche propose de nouvelles façons de créer des partitions abrégées dans des graphes sans mineurs.

Explore les avantages de la combinaison des techniques d'apprentissage semi-supervisé et d'apprentissage actif.

Explore le colorage des arêtes et ses applications pratiques dans divers domaines.

Explorer la transférabilité des paramètres dans le QAOA pour des solutions d'optimisation efficaces.

Examiner les relations entre les fonctions zêta en théorie des nombres et leurs implications.

Explorer des clés légères et fiables et leur impact sur les réseaux.

Un aperçu des ensembles indépendants, des réseaux booléens et de leurs complexités.