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Esse artigo fala sobre como usar previsões pra melhorar as soluções pro problema do Max-Cut.

Caminhadas quânticas misturam mecânica quântica e teoria dos grafos, trazendo novas ideias e aplicações.

Este artigo analisa a verificação de invariantes em sistemas com estados infinitos usando dois algoritmos.

Novos algoritmos melhoram a privacidade e a precisão em cenários de dados esparsos.

Explore o conceito de visibilidade mútua em gráficos e suas aplicações.

Novos algoritmos enfrentam desafios em MDPs adversariais sem precisar de conhecimento prévio sobre perdas.

Uma olhada na comparação de modelos probabilísticos não determinísticos e sua importância.

O GSL-LPA melhora a detecção de comunidades em grandes redes mantendo a conectividade.

Novas bibliotecas e algoritmos aumentam o desempenho na pesquisa de estrutura eletrônica.

Uma nova abordagem melhora a precisão do aprendizado de máquina enquanto garante a privacidade dos dados.

Um olhar sobre algoritmos de correspondência e seu desempenho em modelos de bloco estocásticos.

Pesquisadores estão rompendo barreiras com novos algoritmos para fatoração de polinômios na ciência da computação.

Uma olhada nas estratégias para o Problema do Viajante Canadense em gráficos com bloqueios.

Este artigo fala sobre o Fluxo de Gradiente Estocástico e seu impacto na aprendizagem do modelo.

Analisando métodos de classificação influenciados por comparações adversariais.

Uma olhada em como otimizar redes de comunicação com estruturas de árvore binária.

Novos mecanismos aumentam a privacidade enquanto mantêm a utilidade dos dados em aprendizado de máquina.

Esse artigo apresenta uma forma nova de estudar discos geodésicos e suas interseções.

Aprenda como o ADMM resolve problemas de otimização distribuída de forma eficiente.

Explore a importância e as implicações de P e NP na ciência da computação.

As bases de Gröbner simplificam os cálculos na resolução de equações polinomiais, impactando áreas como criptografia.

Uma visão clara das ideias principais na teoria dos grafos e suas conexões.

Estude as relações entre os elementos do grupo usando a Miller Machine.

Um novo método pra análise de dados de forma eficiente, mesmo com os outliers.

Essa pesquisa foca em calcular funções de limiar de forma eficaz, mesmo com dados ruidosos.

Uma nova abordagem aumenta a eficiência de estimar múltiplos autovalores em sistemas quânticos.

Uma abordagem pra otimizar a coloração de bordas 2 para melhorar o desempenho do grafo.

Esse artigo fala sobre a aplicação da medida do cosseno em subespaços na otimização.

Uma visão geral dos problemas complexos de alcançabilidade em sistemas lineares.

Novos designs de circuito melhoram as implementações de caminhada quântica no hardware atual.

Examinando como a exclusividade ajuda a resolver problemas de otimização convexa.

O GBC oferece uma solução eficiente para contar bicliques em grandes grafos bipartidos.

Um novo método melhora a busca por grandes cliques defeituosos em gráficos complexos.

Aprenda a resolver problemas complexos de grafos usando conjuntos periódicos e decomposição em árvores.

Este artigo discute métodos baseados em aprendizado para melhorar a tomada de decisão em tarefas de computação.

Explorando a indecidibilidade em subshifts de tipo finito e subshifts soficos.

Expansores sublineares oferecem propriedades de conectividade únicas para grafos esparsos em várias áreas.

Um método novo pra otimizar cadeias de Markov usando técnicas de politopos.

Este artigo examina as ligações entre circuitos de profundidade 3 e técnicas de resolução do problema SAT.

Estudos recentes mostram novas ideias sobre as direções das arestas em grafos e como elas se conectam.