2D 카르테시안 격자에서 전역적으로 최적인 일대다 경로 계획을 위한 정확한 파동면 전파
제안된 알고리즘은 2D 격자 기반 환경에서 한 개 이상의 출발점으로부터 모든 격자점까지의 전역적으로 최적인 경로를 효율적으로 계산할 수 있다.
알고리즘 및 데이터 구조를 활용한 SPH 고체 동역학의 일반화된 비시계추 업데이트 라그랑지안 공식화
본 연구에서는 탄성 및 소성 재료 모두에 적용 가능한 ULSPH 프레임워크 내의 일반화된 비시계추 공식화를 제안한다. 이를 위해 이웃 입자쌍 간 선형 예측 속도와 실제 속도 간 차이를 해소하는 페널티 힘을 도입하여 시계추 모드를 해결한다.
고전 오픈 어드레싱에 대한 엄격한 경계
우리는 최대 1-ε의 로드 팩터를 지원하면서 O(1) 예상 시간 쿼리와 O(log log ε^-1) 예상 시간 삽입 및 삭제를 지원하는 고전 오픈 어드레싱 해시 테이블인 레인보우 해싱을 소개합니다. 또한 이 트레이드오프 곡선이 최적임을 증명합니다.
모든 계획 문제를 해결할 수 있는 단일 행동 순서
단일 결정론적 행동 순서를 실행하면 모든 계획 문제를 해결할 수 있다.
파레토 집합의 파레토 합 계산: 하한 및 알고리즘
파레토 집합 A와 B의 파레토 합 C를 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 파레토 합 계산의 복잡도 하한을 분석하고, 다양한 알고리즘을 설계하여 실용적인 성능을 달성한다.
신경 알고리즘 추론: 다중 정답 솔루션
신경 알고리즘 추론(NAR)은 단일 솔루션만을 반환하는 기존 방식의 한계를 극복하고, 다중 정답 솔루션을 반환할 수 있는 새로운 방법을 제시한다.
구조화된 분해: 구조적 및 알고리즘적 합성성
구조화된 분해는 그래프 이론, 기하학적 그룹 이론, 동적 시스템 등의 개념을 일반화하는 범주론적 데이터 구조이다. 이를 통해 트리 폭, 계층적 트리 폭, 공트리 폭, 그래프 분해 폭 등의 조합적 불변량을 새로운 설정에 적용할 수 있다.
그래프 라플라시안 정규화기를 펼쳐 해석 가능한 딥 디노이저 구축하기
그래프 라플라시안 정규화기를 활용하여 해석 가능한 딥 디노이저 네트워크를 구축할 수 있으며, 이는 기존 딥러닝 기반 디노이저보다 적은 파라미터로도 경쟁력 있는 성능을 달성할 수 있다.
케이지에 대한 버몬드-볼로바스 추측의 유사체가 확장자 가족을 산출한다
케이지에 대한 버몬드-볼로바스 추측의 긍정적인 답변은 확장자 그래프 가족을 산출한다.
최적의 지연 시간을 가지는 선형 크기의 가산기 회로
본 논문에서는 이진 숫자 덧셈을 위한 효율적인 회로를 제시한다. 입력 비트의 도착 시간을 고려하여 회로의 지연 시간을 최소화하는 것이 목표이다.
