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Les expanders de haute dimension relient des domaines divers, révélant des relations cachées en mathématiques.

Un aperçu de la façon dont les formes géométriques sont liées à la théorie des groupes.

Cette étude explore les colorations de paquetages uniques des arbres en théorie des graphes.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de transformation de graphes sur différentes structures.

Un aperçu des problèmes de satisfaction de contraintes et de leurs complexités.

Présentation d'un nouveau modèle pour un clustering de graphes efficace en utilisant des principes géométriques.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données dans des graphes hétérogènes pour des insights plus pertinents.

Un nouveau cadre améliore les performances dans le traitement des données graphiques.

Exploration des oracles de sensibilité à la distance efficaces pour les réseaux avec des pannes potentielles d'arêtes.

Cette étude examine les graphons sous des contraintes spécifiques liées aux densités des arêtes et des 2 étoiles.

Explorer la signification des mineurs non nuls dans les vecteurs propres des matrices aléatoires et des graphes.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les grands graphes tout en réduisant l'utilisation de la mémoire.

Un nouveau cadre semi-supervisé améliore les prédictions pour les propriétés de graphes peu représentées.

Examiner des stratégies efficaces pour jouer au jeu de colorisation de graphe sur des graphes multipartites.

Cet article examine le comportement des électrons et les minimisateurs d'énergie dans les modèles atomiques.

Un nouveau cadre permet aux modèles d'apprendre à partir de graphiques en utilisant des techniques en contexte.

Un nouveau cadre améliore la prédiction de liens et offre des explications compréhensibles.

Explorer la reconfigurabilité des arborescences disjointes par arcs et leurs implications.

Découvrez l'algorithme de Weisfeiler-Leman et son impact sur l'isomorphisme des graphes.

Cette recherche montre la solvabilité dans des problèmes clés de groupes de sémi-groupes pour certains groupes métabéliens.

Un aperçu des algèbres relationnelles et de la méthode de k-consistance pour la satisfaction des réseaux.

Des chercheurs unissent les graphes et la logique pour améliorer la clarté dans le raisonnement logique.

Gelato propose une méthode plus simple et efficace pour la prédiction de liens dans les réseaux.

Apprends à analyser des structures causales dans des données complexes grâce à des graphes dirigés.

Un aperçu des propriétés et des fonctions dans les graphes à deux extrémités.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de l'attention dans les modèles de graphes en utilisant le raisonnement causal.

Un aperçu des graphiques en bas à gauche et de leurs propriétés uniques.

DEGREE améliore l'explicabilité des réseaux de neurones graphiques, rendant tout plus transparent.

LERP améliore l'apprentissage des règles logiques en intégrant des infos contextuelles des graphes de connaissances.

Une méthode pour tester la conductance sans collecte de données centralisée.

Explorer les concepts de robustesse dans les hypergraphes et les graphes bipartites pour une connectivité améliorée.

Un aperçu des fonctions de partition restreintes et de leur importance dans divers domaines.

Cet article examine les complexités des plus courts chemins dans les associaèdres.

Explorer les propriétés uniques des graphes de Cayley intégraux liés aux groupes symétriques.

Un aperçu des graphes de Berge, des paires paires et de leurs implications dans différents domaines.

Un nouveau modèle améliore la classification semi-supervisée dans les GNN grâce à une diffusion optimisée au niveau des nœuds.

Cet article examine les graphes cycliques locaux et leur comportement sous la dynamique des cliques.

Un aperçu de comment la convexité des graphes façonne les relations entre les sommets.

Cet article explore l'importance des graphes très connectés en mathématiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer les Graph Neural Networks en utilisant des framelets et le p-Laplacien.