グラフ理論 に関する最新の記事

新しい手法で量子化を使ってGNNの訓練速度と精度が向上したよ。

FGNNは、グラフデータにおける複雑な関係の学習を向上させる。

研究は、最適なグラフ分割のための最大加重有向グラフ分割問題に取り組んでいる。

GACNはGCLとGANを組み合わせて、グラフ表現学習を改善するんだ。

ランダムグラフとそれに関連する代数の相互作用を探る。

3Dの凹多角形がグラフの接続をうまく表現する方法を見つけよう。

文字の入れ替えがユニークな単語の構成を生み出す様子。

有向グラフが実世界のアプリケーションでどのようにスパニングツリーや分布を使うかを学ぼう。

複雑な点集合のためにワッサースタイン距離を効率的に近似するニューラルネットワークを紹介するよ。

ビクリックフリー頂点削除問題についての考察とその影響。

数学におけるリンクホモロジー、フォーム、ウェブの相互作用を探る。

ハイパーエリプティック曲線とその代数幾何学における役割についての考察。

ユニバーサルスタイナー木を使ってネットワーク間のノードを効率的に接続する方法を探ってるよ。

フィッチグラフを使って進化における遺伝子転送を分析することで、科学的な洞察が得られる。

この記事では、双幅と木幅を重要なグラフの測定基準として考察する。

新しいエンコーディング方式は、複数のクラスを使ってグラフの表現とアクセス効率を向上させるよ。

グラフ構造にニューラルネットワークを適用する新しいアプローチ。

新しいモデルがグラフ埋め込み技術を使って変化するグラフの分析を改善する。

新しい手法が、事前ラベルなしで複雑なネットワークの分析を強化する。

リアルタイム環境で複雑なグラフの問題に効率的に対処する方法を探る。

グラフ理論とワイヤレスネットワークにおけるエッジカラーリングの複雑さを探る。

この記事では、グラフにおける正の線形計画問題を解決するための強力な並列手法について詳しく説明しています。

数学における、グラフ上のチップの動きを分析する方法。

効率を上げるために新しいアプローチでグラフのカウント問題を簡単にする。

ダイクパスと数学における特定の置換の関係を探ってみよう。

グラフ理論における応用を持つグラフの共通性に関する研究。

この研究は、因果三角形におけるつながりがどのように大きなクラスターを形成するかを調べている。

新しい方法は画像分類とグラフ最適化の課題を組み合わせてるんだ。

木の概念や、数学や組合せ論における重要性を探ろう。

浅いヒッティングエッジ集合とそれらがハイパーグラフにおいて持つ重要性についての考察。

TeraHACは大規模なグラフを効率的にクラスタリングして、いろんな分野のデータ分析を強化するよ。

複雑なグラフで形がモチーフの認識にどう影響するかを理解する。

研究が、通常の木構造におけるランダムポテンシャルの中の質量ダイナミクスを明らかにした。

グラフの性質を効率よくテストする方法を見つけよう。

この記事では、木構造におけるLCL問題とその複雑さを探ります。

グラフ指標の重要性をいろんな分野で探ってみて。

複雑性理論における行列式と代数分岐プログラムの概要。

符号付きグラフの研究は、新しい彩色法と特性を明らかにしている。

Redei-Berge対称関数の概要と、有向グラフにおける重要性。

ハイパーグラフのつながりと木や茂みの役割に関する研究。