グラフ理論 に関する最新の記事

シャノン容量の理解における課題と進展を見てみよう。

この記事では、グラフ上のゲームを効率よく解くための新しいアルゴリズムを紹介するよ。

新しい技術が、いろんな分野の相互接続されたデータモデルの一般化を改善してるよ。

二面体アルチン群における共役類の複雑な振る舞いを探る。

パーミュテヘドロンの中のつながりや構造を覗いてみよう。

この記事では、グラフの凸性におけるハーフスペース分離の概念を探ります。

この研究は、機械学習を使ってグラフの違いに対する人間の認識に焦点を当ててるんだ。

新しいレイアウト方法が、さまざまな分野でDAGの変化検出を強化するよ。

ノードリンクダイアグラムとダイナミックグラフのデザインを改善するためのガイド。

新しいGSSCメソッドがグラフ分析の効率と効果を向上させるよ。

Comethは効率的なグラフ生成のために離散的な方法と連続的な方法を組み合わせてるんだ。

時間グラフを調べると、複雑さや効率的な問題解決の方法がわかるよ。

トーラスノットと一般化シュローダーパスの関連性を探る。

新しいフレームワークが、シンプルなグラフ特徴を使ってノード埋め込みを説明してるよ。

この研究は、制限されたグラフにおけるtマッチングの効率的な手法に焦点を当てている。

ラムゼー数の概要と、有向グラフにおけるその重要性。

有向グラフにおける「色抜き」の概念とその重要性を探ってみよう。

グラフにおける最大マッチングの概念、課題、アルゴリズムの概要。

新しいGNNアーキテクチャが、表現力の向上と断片統合を通じて予測を改善します。

この研究は、ノード分類の精度を向上させるためにグラフ畳み込みのオーバースムージングに取り組んでるんだ。

この研究は、グラフとその部分グラフ、独立数の関係を明らかにしている。

新しい方法でテキストが豊富なグラフの処理が改善されて、より良い洞察が得られる。

この研究では、さまざまなタスクにおけるスペクトルGNNの効果と効率を評価しているよ。

グラフ多項式の数学やコンピュータサイエンスにおける重要性を探る。

飽和ハイパーグラフとランダムネットワークにおけるその重要性についての考察。

新しい方法で、サブグラフGNNの処理が効率的で柔軟になるよ。

OLGAは革新的な技術を使って、一クラス学習タスクのためにグラフノードを効果的に分類します。

新しい手法がモチーフと部分グラフを使ってグラフ分類を強化する。

この研究は、より良い帰納的KGCデータセットの必要性を強調してる。

動的平面グラフで強連結成分を更新する方法を学ぼう。

IODグラフの構造とさまざまな分野での応用を探ってみよう。

ディグラフ、その同型性、そして重要な代数構造を探る。

ルールベースのレイヤーを使ってデータ統合をより良くするためにニューラルネットワークを強化する新しいアプローチ。

IGL-Benchは、不均衡グラフをより良く分析するための重要なツールを提供するよ。

新しいベンチマークがリンク予測評価のバイアスに対処して、実際のアプリケーションをもっと良くする。

HiFGLフレームワークは、プライバシー重視の協調学習における課題に対処してるよ。

新しい指標、GGDは、グラフの類似点と相違点を評価する方法を改善する。

この研究は、通常行列とバランスグラフの特性と応用を明らかにしているよ。

グラフにおけるスペクトル半径の重要性とその応用について探る。

拡散結合ネットワークの制御手法ガイド、より良い結果を目指して。