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。
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最先端の科学をわかりやすく解説
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。
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グラウバー動力学の研究は、コミュニティ検出の課題に光を当てる。
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頑固な有権者が意見の動態や合意形成にどんな影響を与えるかを分析中。
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プライバシーを守りながらランダムグラフのエッジ密度を推定する新しい方法。
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個人が社会的影響ややり取りに基づいてテクノロジーを選ぶ方法を調べる。
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エッジラベルに基づく戦略的な動きのあるグリッド上の2人用ゲーム。
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データに基づいた意思決定での干渉をどうやって乗り越えるか学ぼう。
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ConStructフレームワークは、実際のアプリケーションのためにドメイン知識を取り入れてグラフ生成を強化するよ。
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研究が多層ネットワークにおける同期に対する高次相互作用の影響を明らかにした。
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ゲーム理論が病気の広がりや防止策の管理にどう役立つか探ってるよ。
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多様な分野での高次元エクスパンダーの可能性と課題を探る。
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スケールフリーな幾何ランダムグラフの挙動と影響を探る。
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ネットワーク分析における弱いランダムウォークの影響を探る。
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ネットワークの情報フローを強化するための接続追加に関する研究。
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プラナーリップス複体は、2次元データの中のつながりや構造を明らかにする。
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数学とデータ分析におけるランダムセルコンプレックスの探求。
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リッチ曲率を使った新しいプーリングオペレーターがグラフ学習を強化する。
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ハイパーグラフカットスパーサイファイアが重要な特徴を保ちながら複雑さを減らす方法を学ぼう。
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グラフ理論と三角形のカウントの特性についての考察。
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この記事では、クラスタリングが複雑なネットワークにおけるチューニングの不安定性にどのように影響するかを調べているよ。
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この記事では、さまざまなサイン付きネットワークでエコーチャンバーがどのように形成されるかを調べているよ。
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生成集合が変わるにつれて、ランダムケイリーグラフにおける独立数の振る舞いを研究する。
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社会的な交流が時間とともに意見をどう形成するかの研究。
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グラフ理論の奇数辺彩色と被覆の重要な概念を発見しよう。
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重要なネットワークでの連鎖的な障害を防ぐための実践的なアプローチ。
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ソーシャルメディアと意見のダイナミクスの関係を調べる。
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曲率がさまざまなネットワークのコミュニティ構造の理解をどう改善するかを調べる。
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この研究は高次元ネットワークにおけるブートストラップのパーコレーションを調査してる。
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社交関係やネットワークの中で意見がどう進化するかの概要。
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preferential attachmentグラフを使ったネットワークのダイナミクスと接続性に関する研究。
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ネットワークのフローを最大化して輸送コストを最小限に抑える方法を学ぼう。
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マルチグラフとそのグラフ理論における役割についての考察。
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グラフの頂点をドマティック分割でどうグループ化できるか探ってる。
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FTXの崩壊とそれが仮想通貨のやり取りに与えた影響を調べる。
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星クリティカル・ラムゼー数とそれがグラフ彩色に与える影響を探る。
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ランダムグラフの魅力的な世界と、それがいろんな分野でどう使われているかを探ってみよう。
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新しい方法がクラウドシステムの遅いコンピュータを解決して、より良い結果を出してる。
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分散型戦略を使ってリソース配分を最適化しつつ、結合制約を管理する。
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グラフ理論の応用における三角形と蝶ネクタイの重要性を探ろう。
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新しい方法が大規模なスパース行列のヌル空間の計算を改善する。
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