Zobrazeno 1 - 10
of 10 303
pro vyhledávání: '"graph partition"'
We introduce Quantum Hamiltonian Descent as a novel approach to solve the graph partition problem. By reformulating graph partition as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem, we leverage QHD's quantum-inspired dynamics to identi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.14696
This paper examines the graph partition problem and introduces a new metric, MSIDS (maximal sum of inner degrees squared). We establish its connection to the replication factor (RF) optimization, which has been the main focus of theoretical work in t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.07624
We present a novel graph partition algorithm with a theoretical bound for the replication factor of \sqrt(n), which improves known constrained approaches (grid: 2* \sqrt(n)-1, torus: 1.5*\sqrt(n)+1) and provides better performance
Comment: 12 pa
Comment: 12 pa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.13861
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Fair graph partition of social networks is a crucial step toward ensuring fair and non-discriminatory treatments in unsupervised user analysis. Current fair partition methods typically consider node balance, a notion pursuing a proportionally balance
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.10123
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Andrade, Enide, Dahl, Geir
Partition problems in graphs are extremely important in applications, as shown in the Data science and Machine learning literature. One approach is spectral partitioning based on a Fiedler vector, i.e., an eigenvector corresponding to the second smal
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.13032
Publikováno v:
BMC Bioinformatics, Vol 25, Iss 1, Pp 1-14 (2024)
Abstract Background The utilization of long reads for single nucleotide polymorphism (SNP) phasing has become popular, providing substantial support for research on human diseases and genetic studies in animals and plants. However, due to the complex
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/615f80da87744b40aefbb4b2fefe997c