本稿では、ORS(Ordered Ruzsa-Szemerédi)グラフの密度に基づいた、完全動的グラフにおける最大マッチングの(1-ε)近似アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは、既存手法[BG24]を基に再帰的な手法を導入することで、更新時間を改善する可能性を示している。
係数のビット長が大きく異なる、不均衡多項式に対して、従来の手法よりも効率的な補間アルゴリズムと乗算アルゴリズムを提案する。
本稿では、異なる頻度でサービスを提供する必要がある機械の永続的なメンテナンススケジューリング問題を、バンブーガーデン刈り込み問題(BGT)としてモデル化し、最適なサービス スケジュールを見つけるためのオンラインおよびオフラインのアルゴリズムを分析しています。
文字列の反転に対して不安定な、最大反復の右拡張の数 (e) に基づくコンパクトな非巡回単語グラフ (CDAWG) の空間計算量において、左拡張の数 (ē) との関係性を示すことで、より精緻な解析を行う。
本稿では、有向フィードバック頂点集合問題(DFVS)に対する簡略化されたパラメータ化アルゴリズムを提案し、実行時間の上限を改善します。
太陽光発電所の効率的な配線問題の核心は、制約付きレイヤーツリー問題としてモデル化できる。この問題は、各層のノードにおける容量制約を満たしながら、ソース(葉)の集合を1つのシンク(ルート)に接続するツリーが存在するかどうかを問うものである。
本論文では、大規模グラフにおけるPersonalized PageRank (PPR) ベクトル計算を高速化するため、局所的に進化する集合プロセスという新しいフレームワークを提案し、標準的な反復ソルバーを効果的に局所化できることを示しています。
本稿では、ウェーブレット変換よりもコンパクトな表現が可能で、様々な種類のセンサデータに適用できる新しい変換である離散マルチレベル除数変換(DMDT)と、それを用いた圧縮アルゴリズムを提案する。
本稿では、非平滑多目的最適化問題に対して、高速な収束率を達成する新しいアルゴリズム、SAPGM(Smoothing Accelerated Proximal Gradient Method with Extrapolation Term)を提案する。
SparseGPTの主要な枝刈りアルゴリズムの計算量は、従来主張されていたO(d3)よりも低いO(d2.53)であることが、高速行列積算と遅延更新技術を用いることで証明されました。