グラフ理論 に関する最新の記事

この記事では、シフトグラフの特性と構築方法について探ります。

ハリンの定理とそれがグラフ理論で持つ重要性を見てみよう。

新しい手法が、最小限の性能損失でグラフニューラルネットワークの効率を高める。

特定のグラフタイプでMWISを効率的に解決する新しいアプローチ。

希薄ランダムグラフにおける巨大レインボーツリーとその性質に関する研究。

非通常曲線の重要性と研究についての考察。

知識グラフタスクでのTurtle構文を使ったLLMの能力評価。

このアプローチは、複雑なネットワーク内の関連するメタパスを特定することでGNNのパフォーマンスを向上させるんだ。

無限ゲームにおけるポジショナル戦略と目的を検討する。

独立横断とグラフ彩色技法を詳しく見てみよう。

ツイン幅の概念とグラフにおける木分解との関係を探ってみよう。

複雑なシステムの関係をグラフィカルモデルを使って特定する方法を紹介します。

量子コンピューティング技術を使って、ハミルトン・サイクル問題にQAOAを応用することを探ってる。

グラフにおける相互可視性がロボティクスのコミュニケーションやコーディネーションにどんな影響を与えるか学ぼう。

クネザーグラフ、支配集合、そしてそれらがさまざまな分野で持つ重要性を探ってみよう。

厳密なノイマイヤーグラフの構造と性質を探る。

GraphGPTはグラフを効率的に処理して、いろんなアプリで従来のモデルを超えてるよ。

新しいモデルが推移性を使ってGNNのノードの類似性の理解を深める。

SAR-GNNの紹介：グラフ分類のための新しい効果的な手法。

最小剛グラフとその幾何学や代数における役割を探る。

新しいアルゴリズムが障害があるネットワークでの経路探索の効率を向上させる。

この記事では、グラフ理論における包含的に最小なセパレーターを数えることの難しさについて考察しています。

この研究では、サイクルの距離ラベリングに必要なラベルの数を減らすことができる。

エッジ彩色とそのグラフ理論における重要性について学ぼう。

弱い重複の観点から、グラフ彩色における役割を探る。

新しいアプローチがグラフ分類の明確な説明を提供する。

新しいシステムが大規模グラフデータセットでのGNNの性能を向上させる。

スパニング二部ブロックデザインの概要と、その研究における重要性。

研究がGNNのリンク予測タスクにおけるバックドア攻撃のリスクを明らかにした。

この研究は、グラフ構造の対角線を使ってすべての頂点をつなぐサイクルを調査している。

この論文は、局所操作を使ってグラフ状態を操作する方法を探ってるんだ。

この記事では、ヤング図、そこからの性質、そしてプランシェレル測度の役割について考察します。

変化するグラフでPageRankスコアを効率的に更新する新しい方法。

向き付きグラフの上向き点集合の埋め込みに関する研究で、特に曲がりに焦点を当ててるんだ。

グラフニューラルネットワークの理解とセキュリティを向上させる方法。

新しい推定がラムゼイ数とグラフの色塗りについての理解を深めてるよ。

新しい量子アルゴリズムが複雑なグラフ問題の速い解決策を約束してる。

この記事では、グラフ剛性におけるストレスリンクペアの役割を考察しています。

数学におけるトロイダルマップとハイパーマップの探求。

大きなグラフで最大バイクリックを見つけるための新しいGPUベースの方法。