グラフ理論 に関する最新の記事

誘導型GNNは、リンク泥棒攻撃からプライバシーの脅威に直面している。

グラフ理論で2因子の3コピーをユニークにパックする方法を検討中。

新しい技術がベイズモデルにおけるウィシャルト正規化定数の計算を簡素化してるよ。

自己回避ウォークとそれが複雑なグラフ構造に与える影響を探る。

グラフ構造におけるラムゼーとトゥラン理論の考察。

有向非巡回グラフにおけるスキャン幅を評価するための効率的なアルゴリズムとヒューリスティック。

この研究はグラフにおけるワイスファイラー-レマン次元とコヒーレント構成を調べてるよ。

この研究では、単色サブグラフのカウントがいつ正規分布パターンを示すかを調べる。

さまざまなアプリケーション用のグラフカーネルを使ったサブグラフのカウントにおける革新的な手法。

この記事では、エッジ密度がランダムグラフにおける三角形の形成にどのように影響するかを調べているよ。

変換ルールと適用条件を通じてグラフの一貫性を向上させる新しいアプローチ。

新しい方法がGCNの敵対的変化に対する信頼性を高める。

Weihrauch度の関係と複雑さを方程式理論を通して調べる。

構造化された空間での粒子の動きとその数学的な経路を探ってみて。

この論文では、連続データストリームにおける区間選択を管理するための新しいアルゴリズムを紹介してるよ。

木のパッキングの重要性とその応用を探ってみて。

グラフデータストリームで効果的な三角形サンプリングのアルゴリズムを開発中。

グラフ理論における虹の彩度数とエッジカラーリングの課題についての深掘り。

ランダムプロジェクションが大規模データセットの複雑な関係を分析するのにどう役立つかを学ぼう。

新しいモデルが離散状態と連続時間の手法を使ってグラフ生成を改善した。

この記事では、グラフ理論におけるパス理想のための最小細胞解像度について明らかにしています。

フラーレンナノディスクのトータルカラーリング戦略とその特性を調べる。

グラフデータの中で重要なつながりを守りつつ、有益な情報を公開するための戦略。

アルゴリズムにおけるグラフコンテナとそのパフォーマンスを評価するためのフレームワーク。

新しい方法で進化するグラフ内のコミュニティを特定する効率が向上してるよ。

新しい多項式フィルターが、さまざまなアプリケーションでのグラフ分析のパフォーマンスを向上させるよ。

新しいグラフクラスタリングの方法だと、クラスターの数を知らなくても柔軟にグループ化できるんだ。

フリーセットは、エッジの交差なしに平面グラフを配置するのに役立つ。

新しい方法でGNNの予測の明瞭さとパフォーマンスが向上するよ。

GNN-Diffは、ハイパーパラメータを最適化することでGNNのトレーニング効率とパフォーマンスを向上させる。

任意のスタート構成を使ってグラフ内の独立集合を見つける新しいアプローチ。

2-meansクラスタリングの問題についての課題と解決策を見てみよう。

この記事では、モノイドについて紹介して、自由モノイドの概念をより高次元に拡張しているよ。

新しいアプローチが知識グラフの補完タスクの効率を向上させる。

ネットワークの信頼性に関する古典的および量子的アプローチの概要。

バーチャルノードは、情報の流れを強化することでグラフニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるんだ。

グラフストリーミングでのKコアと退化を調べると、結構複雑だね。

ハイパーマップの概要と、それが数学や科学でどんな意味を持つか。

新しい方法が、動的グラフモデルでのデータ削除を改善しつつ、プライバシーを守るんだ。

数学における交差しない経路とファファニアンの関係を探る。