スペクトル理論
レギュラーグラフの秘密が明らかに!
規則グラフの面白い固有値とスペクトルエッジを解明する。
Dingding Dong,
Theo McKenzie
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組合せ論
ランダム・トゥラン問題の魅力的な世界
ランダムタラン問題とハイパーグラフの複雑な関係を発見しよう。
Jiaxi Nie,
Sam Spiro
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組合せ論
ダイグラフと対称関数の複雑さ
グラフと対称関数の深いつながりを数学で探ってみて。
John Irving,
Mohamed Omar
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可換環論
グラフのカラフルな世界
グラフの魅力的な特性とその実生活での応用を発見しよう。
Joseph Brennan,
Susan Morey
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組合せ論
木とT分数の複雑さ
木とT分数が複雑な数学的関係をどう明らかにするかを発見しよう。
Veronica Bitonti,
Bishal Deb,
Alan D. Sokal
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組合せ論
バランスを取るコネクション:ザランキエヴィッチの挑戦
グラフ理論における不均衡ザランケヴィチ問題を見てみよう。
Lili Ködmön,
Anqi Li,
Ji Zeng
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組合せ論
グラフ理論と安定性のダンス
ダンスパーティーがグラフ理論の安定集合をどう反映しているか探ってみる。
Koji Matsushita,
Akiyoshi Tsuchiya
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機械学習
FTC-GNN: グラフニューラルネットワークを速くする
FTC-GNNは効率的なコア統合によってGNNのパフォーマンスを革命的に向上させる。
Ka Wai Wu
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組合せ論
擬対称関数のカラフルな世界
数学における準対称関数への色の影響を発見しよう。
Spencer Daugherty
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機械学習
動的グラフ埋め込み:新しいフロンティア
動的グラフ埋め込みが変化するネットワークの理解をどう変えるか探ってみよう。
Ashish Parmanand Pandey,
Alan John Varghese,
Sarang Patil
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組合せ論
点をつなぐ: チェビシェフ多項式とファングラフの魔法
チェビシェフ多項式とファングラフが数学の隠れたつながりを明らかにする方法を発見しよう。
Wojciech Młotkowski,
Nobuaki Obata
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データ構造とアルゴリズム
バイクリクの理解:グラフ理論のつながり
バイクリックがネットワークやデータの隠れたつながりを明らかにするのを発見しよう。
George Manoussakis
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社会と情報ネットワーク
ランダムウォーク: コネクションへの道
ランダムウォークがネットワークや社会グループの重要なつながりを明らかにする方法を探ってみよう。
Haisong Xia,
Wanyue Xu,
Zuobai Zhang
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組合せ論
有限体における対角化可能行列のカウント
有限体とグラフ理論を使って対角化可能な行列の数え方を発見しよう。
Catherine Falvey,
Heewon Hah,
William Sheppard
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機械学習
グラフサンプリングの革命:ゲームチェンジャー
効率的なグラフデータ分析の新しい手法を紹介するよ。
Shashank N. Sridhara,
Eduardo Pavez,
Antonio Ortega
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論理学
数学における正則性補題の重要性
定期性補題がいかにして数学の複雑な構造をシンプルにするかを発見しよう。
Anand Pillay,
Atticus Stonestrom
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組合せ論
ユニット距離グラフの謎
単位距離グラフでの接続を最大化する冒険を発見しよう。
Boris Alexeev,
Dustin G. Mixon,
Hans Parshall
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機械学習
TDSSでデータのギャップを埋める
新しい方法で、異なるソース間のデータ適応が改善された。
Wei Chen,
Guo Ye,
Yakun Wang
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機械学習
THESAURUSでグラフノードクラスタリングを革新しよう!
THESAURUSは、セマンティックプロトタイプと構造を使ってグラフクラスタリングを改善する。
Bowen Deng,
Tong Wang,
Lele Fu
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組合せ論
ランダムグラフの魅力的な世界
ランダムグラフが私たちのつながりや剛性の理解にどんな影響を与えるかを発見しよう。
Yuval Peled,
Niv Peleg
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組合せ論
秘密を広める:グラフ燃焼の技術
グラフバーニング技術を使って、情報がネットワークを通じてどう広がるかを発見しよう。
Danielle Cox,
M. E. Messinger,
Kerry Ojakian
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確率論
双曲空間で点を繋ぐ
複雑な空間のランダムな接続について、シンプルな概念を使ったガイド。
Matthew Dickson
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組合せ論
有向グラフの世界を解き明かす
根付き木と被覆グラフの魅力的な構造を発見しよう。
Muchen Ju,
Junjie Ni,
Kaixin Wang
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計算幾何学
交差数:グラフ理論の課題を乗り越える
グラフ理論の交差数の面白い世界を発見しよう。
Thekla Hamm,
Fabian Klute,
Irene Parada
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データ構造とアルゴリズム
ダイナミックグラフ:安定性と近似のバランス
動的グラフと集合管理のためのアルゴリズムについての深掘り。
Mark de Berg,
Arpan Sadhukhan,
Frits Spieksma
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確率論
ランダムウォークのワクワクする世界
グラフにおけるランダムウォークの仕組みとその実生活での応用について知ってみよう。
Sam Olesker-Taylor,
Thomas Sauerwald,
John Sylvester
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組合せ論
Q-マトロイドの世界を探る
q-マトロイドの魅力的な構造とその特性を探る。
Gianira N. Alfarano,
Eimear Byrne,
Andrew Fulcher
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社会と情報ネットワーク
二層ウォーク:グラフ埋め込みの新しいアプローチ
TLWalkはコミュニティ構造に効率的に注目してグラフ埋め込みを強化する。
He Yu,
Jing Liu
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離散数学
グラフでの混合線形レイアウトのマスター法
スタック、キュー、そして太いパターンを使ってグラフの接続を整理する方法を学ぼう。
Deborah Haun,
Laura Merker,
Sergey Pupyrev
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組合せ論
グラフの剛性の秘密が明らかに!
グラフの剛性の魅力的な世界とその影響を発見しよう。
Michael Krivelevich,
Alan Lew,
Peleg Michaeli
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組合せ論
数学における成長の対応を発見する
成長の双射を通じて構造の関係を探って、その魅力的な応用を見てみよう。
Jérémie Bettinelli,
Éric Fusy,
Baptiste Louf
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代数トポロジー
グレーディッド・フロベニウス代数を理解する
グレーディッド・フロベニウス代数とその数学的つながりを見てみよう。
Jonathan Clivio
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PDEsの解析
重み付きグラフの社会的ダイナミクス
加重グラフが数学における関係や行動をどう反映するか探ってみて。
Lu Hao,
Yuhua Sun
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組合せ論
グラフを整理する: パターンと戦略
数学者がグラフのパターンをうまく扱う方法を学ぼう。
V. Gladkova
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組合せ論
数学におけるクリスタル:深く掘り下げる
数学的クリスタルの魅力的な世界と、そのリー代数における役割を発見しよう。
Álvaro Gutiérrez
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機械学習
BetaExplainer: GNNについての解説
新しいツールがグラフニューラルネットワークが予測をどうするかを明らかにしている。
Whitney Sloneker,
Shalin Patel,
Michael Wang
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組合せ論
虹の樹木のカラフルな世界
グラフ理論で興味深いレインボーアボレッセンス予想を発見してみて。
Kristóf Bérczi,
Tamás Király,
Yutaro Yamaguchi
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機械学習
GNNを使ったデータ分析の革新
新しい方法がグラフニューラルネットワークを改善して、より良い洞察を提供する。
Xianlin Zeng,
Yufeng Wang,
Yuqi Sun
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組合せ論
ハイパーグラフの独立集合を見つける
新しい方法がハイパーグラフの独立集合を理解するのを助けてるよ。
Patrick Arras,
Frederik Garbe,
Felix Joos
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データ構造とアルゴリズム
スパース誘導部分グラフの解明
グラフ理論におけるスパース誘導部分グラフの複雑さと応用を探ろう。
Maria Chudnovsky,
Jadwiga Czyżewska,
Kacper Kluk
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量子物理学
変分アルゴリズムで量子エネルギーを最適化する
研究者たちは量子コンピュータにおけるハミルトニアン最適化を向上させるために変分アルゴリズムを使ってるよ。
Kunal Marwaha,
Adrian She,
James Sud
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計量幾何学
巡回セールスマン問題:シンプルなルートを超えて
旅行ルートの最適化の複雑さを魅力的な原則や事例を通じて発見しよう。
Cosmas Kravaris
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無秩序系とニューラルネットワーク
ハイパーグラフの複雑さとその応用
ハイパーグラフの魅力的な世界と、複雑な問題解決における役割を発見しよう。
Aude Maier,
Freya Behrens,
Lenka Zdeborová
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組合せ論
ラムジー数のカラフルな世界
ラムゼイ数の色塗りとつながりの挑戦を発見しよう。
Pavel Pudlák,
Vojtěch Rödl
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コンピュータ科学とゲーム理論
時間グラフ:タイムドゲームの解放
時間と戦略で形作られた魅力的なゲームの世界を探検してみよう。
Pete Austin,
Nicolas Mazzocchi,
Sougata Bose
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機械学習
ノードの分類: セミスーパーバイザードアプローチ
限られた情報がセミスーパーバイズド学習を使ったノード分類にどう役立つかを学ぼう。
Hai-Xiao Wang,
Zhichao Wang
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データ構造とアルゴリズム
スパースカットの課題
スパースカット問題とそれがいろんな分野で持つ重要性についての深掘り。
Tommaso d'Orsi,
Chris Jones,
Jake Ruotolo
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機械学習
グラフアテンションネットワークを解説する:少ない方が多いとき
グラフアテンションネットワークがキラッと輝く時と、シンプルな手法が勝る時を見つけよう。
Zhongtian Ma,
Qiaosheng Zhang,
Bocheng Zhou
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幾何トポロジー
リンク理論の謎を解明する
リンク理論の魅力的な世界とその重要な概念を発見しよう。
Anthony Bosman,
Christopher William Davis,
Taylor Martin
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機械学習
ダイナミックグラフ:変化をモデル化する新しい方法
DG-Genがどのように動的なグラフ生成と分析を変革するか探ってみよう。
Ryien Hosseini,
Filippo Simini,
Venkatram Vishwanath
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組合せ論
点をつなぐ: チェン・ラスポー予想
グラフがどうつながっているか、そしてチェン・ラスポー仮説の意味を発見しよう。
Michał Fiedorowicz
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組合せ論
予算内でより良いネットワークを構築する
お金をかけずに人と上手く繋がる方法を学ぼう。
Daniel Iľkovič,
Jared León,
Xichao Shu
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機械学習
MFGAT: 複雑なデータへの新しいアプローチ
マルチビューゆらぎグラフアテンションネットワークは、複雑なデータ関係の理解を深めるよ。
Jinming Xing,
Dongwen Luo,
Qisen Cheng
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組合せ論
グラフ彩色の戦略的な戦い
アリスとボブが難しい塗り絵ゲームで対決してる。
Caroline Brosse,
Nicolas Martins,
Nicolas Nisse
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機械学習
エッジインサイトでグラフ分析を変革する
エッジフィルタがグラフニューラルネットワークのデータ表現をどう向上させるかを発見しよう。
Jaesun Shin,
Eunjoo Jeon,
Taewon Cho
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計算複雑性
グラフホモモルフィズム: 複雑な接続を簡単にする
グラフホモモルフィズムの魅力的な世界と、それがコンピュータサイエンスでどれだけ重要かを探る。
Jin-Yi Cai,
Ashwin Maran
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機械学習
GAT-RWOSでクラス不均衡を解消する
GAT-RWOSはデータサイエンスでクラスのバランスをうまく取る新しい方法を提供するよ。
Zahiriddin Rustamov,
Abderrahmane Lakas,
Nazar Zaki
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機械学習
ハイパーグラフ:コミュニティ検出への新しいアプローチ
ハイパーグラフがグループの関係性やコミュニティ構造に対する見方をどう変えるかを探ってみて。
Olympio Hacquard
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組合せ論
1-平面グラフの魅力的な世界
1平面グラフの興味深い性質と応用について探ってみよう。
Saman Bazargani,
Therese Biedl,
Prosenjit Bose
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組合せ論
オフダイアゴナルラムゼイ数の興味深さ
グラフ理論の面白いオフ対角ラムゼイ数の世界に飛び込もう。
Sammy Luo,
Zixuan Xu
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組合せ論
点を結ぶ:グラフの世界
この面白い記事で、グラフとトゥラン問題の魅力的なつながりやルールを探ってみて!
Xiamiao Zhao,
Mei Lu
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確率論
ランダムグラフのデコーディング:もっと詳しく見てみよう
ランダムグラフの興味深い世界とその実生活での応用を発見しよう。
Xiangyi Zhu,
Yizhe Zhu
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組合せ論
サイクル凸性:グラフの深掘り
グラフのサイクル凸性とその実世界での応用を探ってみて。
Bijo S. Anand,
Ullas Chandran S. V.,
Julliano R. Nascimento
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機械学習
ERGNN: グラフニューラルネットワークの新しいアプローチ
ERGNNを紹介するよ。これは合理的フィルターでグラフニューラルネットワークを改善する新しい方法だ。
Guoming Li,
Jian Yang,
Shangsong Liang
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機械学習
推薦の革命:新しいアプローチ
符号付き二部グラフにおけるユーザーの好みを理解するための賢い方法。
Gyeongmin Gu,
Minseo Jeon,
Hyun-Je Song
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機械学習
フェデレーテッドラーニングでグラフデータを守る
FedGIGはグラフデータのトレーニングにおけるプライバシーリスクに取り組んでるよ。
Tianzhe Xiao,
Yichen Li,
Yining Qi
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信号処理
グラフ信号処理の複雑な世界をナビゲートする
グラフ信号処理が複雑なデータ分析をどう変えるかを発見しよう。
Chun Hei Michael Chan,
Alexandre Cionca,
Dimitri Van De Ville
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組合せ論
グラフにおける木のタイルの隠れたパターン
ランダムグラフにおける木タイルの面白い構造を発見しよう。
Sahar Diskin,
Ilay Hoshen,
Maksim Zhukovskii
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機械学習
自己教師型技術でグラフ表現学習を革新する
新しい方法が自己教師ありアプローチを使ってグラフ表現学習を強化する。
Ahmed E. Samy,
Zekarias T. Kefatoa,
Sarunas Girdzijauskasa
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組合せ論
グラフの再色付けの技術
グラフ理論における頂点の再着色の面白いプロセスを発見しよう。
Stijn Cambie,
Wouter Cames van Batenburg,
Daniel W. Cranston
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機械学習
ノイズのあるグラフをきれいにする:NoiseHGNNアプローチ
NoiseHGNNがデータサイエンスにおけるごちゃごちゃしたグラフの理解をどう改善するか学ぼう。
Xiong Zhang,
Cheng Xie,
Haoran Duan
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機械学習
先祖グラフ: 隠れたつながりを明らかにする
祖先グラフが変数間の複雑な関係を明らかにするのにどう役立つかを学ぼう。
Nikita Lagrange,
Herve Isambert
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組合せ論
タイトツリーとラムゼー数の複雑な世界
数学の密な木とラムゼイ数の関係を明らかにする。
Jiaxi Nie
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機械学習
グラフ編集距離:類似性を測る技術
グラフ編集距離が複雑な構造を効率的に比較するのにどう役立つか学ぼう。
Qihao Cheng,
Da Yan,
Tianhao Wu
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組合せ論
セイモアの予想:つながりを探して
数学者たちは、有向グラフとその関係についての難しい予想を調査している。
Hao Huang,
Fei Peng
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組合せ論
接続性におけるグラフの強さ
強いグラフがいろんな分野でどのように繋がりを保っているかを発見しよう。
Pablo Romero
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組合せ論
均一に最も信頼できるグラフの探求
グラフがどうやって接続を維持してネットワークの信頼性を見つけるかを探る。
Pablo Romero
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組合せ論
木の曲率:数学的視点
曲率が木構造とその応用を理解する上での役割を探ろう。
Sawyer Jack Robertson
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組合せ論
数学における木:複雑な構造
数学の木の魅力的な世界とそのいろんな種類を発見しよう。
Enrica Duchi,
Gilles Schaeffer
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組合せ論
ディオファンティン図の魅力的な世界
数字とグラフのユニークなつながりを発見しよう。
M. A. Seoud,
A. Elsonbaty,
A. Nasr
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