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Pesquisa sobre algoritmos para o problema do k-center em configurações de rede distribuída.

Este artigo analisa algoritmos co-evolutivos para problemas de otimização adversarial binária.

Um método pra ajudar os agentes a se virarem melhor em ambientes complexos.

Analisar gráficos fatorados ajuda a gerenciar a complexidade em estruturas de gráficos grandes.

Aprenda como o algoritmo de Langevin cinético melhora a amostragem em espaços de alta dimensão.

Explorando melhorias recentes em algoritmos de aprendizado de máquina quântica e métodos de otimização.

Aprenda sobre conjuntos sufixos e seu papel na otimização de buscas de texto.

Avançando a geração automática de invariantes de loop para verificação de software confiável.

Explorando problemas SAT e a importância de soluções diversas na teoria computacional.

Uma nova abordagem pra calcular os scores de PageRank em redes que mudam.

Descubra duas novas maneiras de melhorar a eficiência da otimização em várias áreas.

Descubra como algoritmos de gradiente proximal melhoram a otimização em várias áreas.

Explorando eficiências de busca em gráficos de girassol usando computação quântica.

O método CrossWalk melhora a equidade nas embeddings de nós enquanto considera informações sensíveis.

Apresentando um novo método para estimar contagens em fórmulas DNF.

Um novo framework melhora a compreensão dos algoritmos de busca local e seu comportamento.

Explorando as complexidades da Coloracão Balanceada de Vizinhança e sua NP-completude.

Analisando o papel da geometria e da amostragem na melhoria dos métodos de super-resolução.

Novos métodos melhoram a velocidade e a estabilidade na iteração de valores.

Explorando algoritmos para desafios de otimização geométrica e suas aplicações.

Examine métodos avançados para encontrar os caminhos mais curtos em grafos direcionados acíclicos de Monge.

Um olhar sobre como o método de Monte Carlo avalia a força das senhas para uma segurança melhor.

Este estudo analisa o comportamento do PageRank em redes não direcionais e suas implicações.

Explorando métodos e algoritmos pra encontrar caminhos em grafos ponderados.

Explora como a homologia persistente revela padrões em formas de dados complexas.

Uma olhada em algoritmos de multi-arranque para desafios de otimização de caixa-preta.

Explorando o impacto da computação quântica nos coeficientes da teoria da representação.

Uma visão geral dos algoritmos quânticos, suas simetrias e aplicações.

Uma olhada em como os agentes resolvem problemas de otimização juntos usando gradient-push.

Uma nova abordagem quântica resolve o TSP usando um único qubit.

Um novo método usa redes neurais gráficas pra melhorar a eficiência da coloração de gráficos.

Computadores quânticos oferecem novas maneiras de simular sistemas físicos complexos, especialmente em química e física.

Um novo método para uma clusterização de dados eficaz, misturando técnicas de k-means e espectrais.

Explore o mundo das partições inteiras e sua importância na matemática.

Explorando a interseção entre privacidade de dados e métodos de aprendizado contínuo.

Uma visão geral das abordagens para resolver o problema das N-Rainhas.

Uma análise de LP e LinSup lidando com desafios de otimização com números de condição variados.

Métodos eficientes para simplificar problemas matemáticos complexos usando técnicas de aproximação racional.

Conjuntos de snapshots melhoram a previsão de links em gráficos de conhecimento através da diversidade de modelos.

Um novo algoritmo melhora a combinação de jogadores enquanto gerencia os atrasos nos serviços online.