グラフ理論 に関する最新の記事

新しいアプローチが、複雑な関係のタスクに対するGNNの推論能力を向上させる。

研究者たちは効率的な量子システムシミュレーションのためにツリーテンソルネットワークを使ってるよ。

この記事では、畳み込みニューラルネットワークを使ってグラフの安定性数を予測する方法について話してるよ。

移動機能が有向グラフやネットワーク内の関係をどう示すかを探ってみよう。

バイナリLCDコードが情報技術におけるグラフ理論とどう関係してるか探ってみて。

CoCNは革新的なメッセージパッシング技術を通じてグラフ表現学習を強化する。

接続部分集合と構造情報を使ったグラフ再構築の研究。

マッチングポリトープ、ゴレンスタイン型、そしてそれらの整数的性質についての考察。

数学におけるハイパーグラフの複雑さと応用を探る。

関連するメルセンヌグラフの性質とその影響の概要。

グラフ同型の概要、解決方法、そしてそれらの複雑さ。

ラベルのないデータでカテゴリを認識しつつ、古い分類を保つ新しいアプローチ。

因子グラフを分析することで、大規模なグラフ構造の複雑さを管理しやすくなるんだ。

Flex-GCNは、高度なグラフ手法を使って3D人間ポーズの推定精度を向上させる。

グラフ理論におけるスナークの独特な特徴と課題を探る。

信頼性のある通信システムにおける誤り訂正符号の役割を探る。

QuOpメソッドは、量子演算子を使ってグラフの埋め込みを強化し、データ分析をより良くする。

エッジの重みがランダム行列と関連する鉄道ヤードグラフのマッチングにどんな影響を与えるかを調べる。

量子コンピュータを使って、通常のひまわりグラフにおける経路探索の効率を調査する。

トポロジーにおける三角形分割とその性質を通じて、滑らかな多様体を理解する。

この記事では、数学における樹状集合と右消去性について説明しているよ。

様々な応用における次数類似グラフの重要性や特性を探ってみて。

射影長方形のユニークな特性や構造、そしてそのグラフを探ろう。

xAI-Dropは、説明可能性を活用してグラフニューラルネットワークのパフォーマンスと明瞭性を向上させるんだよ。

行列と固有値がさまざまな表面でどのように関係しているかの探求。

ランダム幾何グラフの接続されたグループの研究で重要な洞察が明らかになったよ。

新しい方法が、データのノイズがあってもグラフからの学習を強化する。

沈殿物とその代数システムにおける役割についての深掘り。

近隣バランス着色の複雑さとそのNP完全性を探る。

新しい手法がマックスプラス代数の計算効率を高めるよ。

新しいHOBOソルバーが量子コンピューティングにおける高次最適化に対応。

交差する部分グラフのファミリーとその限界に関する研究。

有向グラフ配置ゲームの戦略と複雑さについての考察。

この研究では、有向グラフにおける位置エンコーディングの新しい方法を紹介してるよ。

変化するネットワークで効率的なリンク予測のためのCNESを紹介します。

研究は量子技術のために光子グラフ状態を最適化することに焦点を当てている。

ランダムグラフの特性がその構造や接続にどう影響するかを探る。

四価独立サイクル型グラフの性質と分類に関する研究。

新しい方法でグラフニューラルネットワークのトレーニング効率と精度が向上した。

モンジの有向非巡回グラフで最短経路を見つけるための高度な手法を検討してみて。