グラフ理論 に関する最新の記事

マトロイドとそのさまざまな分野での応用についての探求。

接続されたグラフネットワークにおけるメッセージ配信の複雑さを探る。

複雑なモデルなしで、グラフ処理を素早く効率的に行う方法。

この記事では、測地線ディスクとその交差点を研究する新しい方法を紹介します。

この研究は、トポロジー認識がグラフニューラルネットワークのパフォーマンスと公平性にどんな影響を与えるかを探ってるよ。

自動化された方法がナレッジグラフからの情報抽出の効率を向上させる。

この研究は、極端なグラフ、エッジのカウント、そしてスペクトル特性の関係を調べてる。

ワッサースタイン距離とその確率論における応用についての考察。

マトロイドの観察、それらの性質、交差理論の応用について。

この研究は、色付き置換群の相互作用と性質を調べる。

新しい方法は、グラフ構造の認識を改善することでGNNを強化する。

グラフ理論の重要なアイデアとそのつながりをわかりやすく紹介。

四元の向きグラフとその対称性の特性を分析する。

GKEDMがグラフ畳み込みネットワークのパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。

度数1のデルペッツォ曲面における直線の交点に関する研究。

グラフニューラルネットワークがデータの複雑な関係をどうモデル化するかを理解すること。

グラフパフォーマンスを改善するためのエッジ2カラーリング最適化アプローチ。

新しい戦略が、さまざまなアプリケーションのための画像からグラフへの変換を簡素化してるよ。

順序集合、分解、そしてそれらが数学で持つ重要性についての考察。

GNNがグラフをどう分析して変化に適応するかを見てみよう。

新しいフレームワークが異種グラフ学習の効率を高める。

新しい回路設計が、現在のハードウェアでの量子ウォークの実装を改善してるよ。

GBCは大規模な二部グラフでバイクリックを数えるための効率的なソリューションを提供してるよ。

新しい手法は、説明サブグラフを活用することでGNNのパフォーマンスを向上させる。

新しい方法で複雑なグラフの大きな欠陥クリークを見つけるのが改善される。

周期的集合と木分解を使って複雑なグラフ問題に挑む方法を学ぼう。

新しいフレームワークが言語モデルを使って知識グラフのリンク予測を強化する。

サブリニアエクスパンダーは、さまざまな分野でスパースグラフにユニークな接続特性を提供するよ。

新しい手法が、空間的および時間的メモリを使って変化するグラフにおける異常検出を改善するんだ。

多重グラフにおける非同相の図形とその特性を調べる。

量子コンピュータと機械学習を組み合わせて複雑なグラフの課題に取り組む。

研究は、拡張技術を使って複雑なグラフの問題を簡素化することに集中している。

ミニマル運動学とその粒子相互作用における役割を探る。

新しい方法がランダム幾何グラフの研究を簡単にして、より深い洞察を得られるようにした。

研究が、さまざまなデータモデルにおける単層GCNのパフォーマンスに影響を与える要因を明らかにした。

最近の研究で、グラフのエッジの方向性とその接続性について新しい知見が得られたよ。

ウォーク行列と余核を調べると、ランダムグラフ構造についての洞察が得られる。

RGBタイルが4色定理を証明するのにどう役立つかを見てみよう。

収縮完全グラフの概要とグラフ理論におけるその重要性。

構造化フレームワークを通じてグラフ書き換えシステムがどんなふうに動くかを調べる。