計算科学

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رؤى - 計算科学

分散環境でのグラフ彩色問題において、量子利点は存在しない。

SAT問題の情報量は入力インスタンスのサイズと少なくとも指数関数的に成長することが示唆される。

生物多様性保全における時間制約下での系統多様性最大化の重要性と難しさを探求。

遺伝プログラミングを使用して新しい最適化ベンチマーク関数を作成し、進化アルゴリズムを比較する方法を提案します。

ECAの複雑さを特定するために、量子統計メモリを使用して構造を測定する新しい手法が導入されました。

Adam最適化手法は、IMEXオイラー離散化を用いた初等微分方程式の解法であることが示され、新しい高次IMEXアルゴリズムファミリーを構築する。

曲線高次メッシュのサイズ形状測定を定義し、最適化するためのメトリックに基づく手法を検証する。

Dilworthの定理を動的に拡張するためのアルゴリズムとその複雑さを研究する。

複雑な介入を分析し、予期せぬ結果を予測するための数理モデリングの重要性。

確率的項書き換えにおける完全なiAST基準を提供する新しい依存ペアフレームワークが開発されました。

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