Zobrazeno 1 - 10
of 53
pro vyhledávání: '"Papakonstantinou, Periklis A."'
Applying deep learning to solve real-life instances of hard combinatorial problems has tremendous potential. Research in this direction has focused on the Boolean satisfiability (SAT) problem, both because of its theoretical centrality and practical
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.15368
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Thesis (M. Sc.)--University of Toronto, 2004.
Adviser: Charles Rackoff.
Adviser: Charles Rackoff.
Width parameterizations of SAT, such as tree-width and path-width, enable the study of computationally more tractable and practical SAT instances. We give two simple algorithms. One that runs simultaneously in time-space $(O^*(2^{2tw(\phi)}), O^*(2^{
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1108.2385
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Discrete Applied Mathematics 2009 157(4):738-748
Publikováno v:
In Theoretical Computer Science 2006 352(1):181-189
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Information Processing Letters August 2016 116(8):537-540