グラフ理論 に関する最新の記事

新しい方法が、大きなグラフの予測を改善しつつ、メモリ使用量を減らすんだ。

新しい半教師ありフレームワークが、少数派のグラフ特性の予測を改善する。

multipartiteグラフ上でのグラフ彩色ゲームをプレイするための効果的な戦略を検討中。

この記事は原子モデルにおける電子の挙動とエネルギー最小化について探る。

新しいフレームワークでモデルがインコンテキスト技術を使ってグラフから学べるようになった。

新しいフレームワークがリンク予測を改善して、わかりやすい説明を提供するよ。

アークが重ならない木構造の再構成可能性とその影響を探る。

ワイスファイラー・レマンアルゴリズムについて学んで、それがグラフ同型に与える影響を知ろう。

この研究は、特定のメタベリアン群における重要な半群問題の解決可能性を示してるよ。

関係代数とネットワーク満足度のためのk整合性方法についての考察。

研究者たちは、論理的推論の明確さを高めるためにグラフと論理を結びつけている。

Gelatoは、ネットワークでのリンク予測のためのシンプルで効果的な方法を提供します。

複雑なデータの因果構造を有向グラフを使って分析する方法を学ぼう。

二端グラフの性質と機能の概要。

新しい方法が因果推論を使ってグラフモデルの注意学習を強化する。

左下のグラフとそのユニークな特性を見てみよう。

DEGREEはグラフニューラルネットワークの説明可能性を高めて、透明性を向上させるよ。

LERPは、知識グラフからのコンテキスト情報を取り入れることで論理ルール学習を強化する。

中央集権的なデータ収集なしで導電性をテストする方法。

ハイパーグラフと二部グラフのタフネス概念を探って、接続性を向上させる。

制限された分割関数とそのさまざまな分野での重要性についての探求。

この記事では、グラフアソシエダの最短経路の複雑さについて検討します。

対称群に関連する整数ケイリーグラフのユニークな特性を探る。

バーググラフ、偶数対、そしてそれらがさまざまな分野に与える影響について見てみよう。

新しいモデルが最適化されたノード単位の拡散を通じて、GNNでの半教師あり分類を強化するよ。

この記事は、局所的サイクリックグラフとそのクリークダイナミクスにおける挙動を調べてるよ。

グラフの凸性が頂点間の関係をどう形成するかについての考察。

この記事では、数学における高接続グラフの重要性について探ります。

フレームレットとp-ラプラスを使ってグラフニューラルネットワークを改善する新しい方法。

新しいアプローチは、構成要素の順番に注目してグラフ生成を強化する。

ローマの支配とそのグラフ理論への影響を見てみよう。

アーベル代数と幾何学におけるベロネーゼ型代数の簡潔な概要。

実世界のデータに対して有向非循環グラフを評価する新しい方法。

最小非対称ハイパーグラフの性質と構造を探る。

外平面グラフにおける独立集合と支配集合の関係を探る。

ランダム正則グラフにおける極端な固有値の検討とその実用的な応用。

マニプレックス理論の発見は、古典的ポリトープを超えた新しい構造を明らかにしているよ。

この記事では、ニルポテンシー群がグラフや調和関数にどのように影響するかを考察するよ。

この記事では、3一様線形ハイパーグラフにおけるウィケットの存在について調査します。

非循環エッジ彩色と、それが劣化グラフにおける重要性を探る。