테라베이스 규모에서의 BWT 구축 및 검색
대규모 게놈 데이터를 효율적으로 저장, 검색 및 분석하기 위해 압축된 전체 텍스트 인덱스, 특히 BWT(Burrows-Wheeler Transform) 기반 인덱스를 테라베이스 규모로 구축하고 활용하는 방법을 제시합니다.
평균적인 경우에 대한 직교 벡터 및 최근접 쌍 문제를 해결하는 더 빠른 알고리즘
본 논문에서는 평균적인 경우에 대해 직교 벡터 및 최근접 쌍 문제를 해결하는 더 빠른 알고리즘을 제시하며, 이는 최악의 경우에 대한 기존 알고리즘보다 빠른 속도를 보입니다.
활성 집합 크기 제어를 통한 피벗 프레임워크: 프랭크-울프 알고리즘
본 논문에서는 프랭크-울프 알고리즘의 활성 집합 크기를 효율적으로 제어하는 새로운 메타 알고리즘인 피벗 메타 알고리즘(PM)을 제안합니다. PM은 기존 알고리즘의 수렴 속도를 유지하면서 활성 집합의 크기를 카라테오도리 정리에 따라 제한하여 메모리 효율성을 높입니다.
부호 네트워크에서 균형 잡힌 구성 요소 발견을 위한 알고리즘 ABCD: 성능 비교 및 분석
본 논문에서는 부호 네트워크에서 최대 균형 부분 그래프를 효율적으로 찾아내는 새로운 알고리즘인 ABCD를 제시하고, 기존 최첨단 기법인 TIMBAL과 비교 분석하여 성능 향상을 입증합니다.
가중치 없는 그래프의 투영적 설명을 기반으로 한 최단 경로 검색에 대한 효율적인 알고리즘 제안
본 논문에서는 가중치 없는 혼합 그래프에서 최단 경로를 찾는 새로운 방법을 제안하며, 이 방법은 그래프의 투영적 표현을 기반으로 하여 기존 알고리즘보다 효율성을 높이고 그래프 밀도가 높을수록 성능이 향상되는 특징을 지닙니다.
매개변수화된 마르코프 결정 프로세스를 위한 정책 합성: 결정 트리 학습 및 일반화를 통한 1-2-3-Go! 접근 방식
본 논문에서는 대규모 매개변수화된 마르코프 결정 프로세스(MDP)에 대한 효율적인 정책 합성 방법으로 결정 트리 학습과 일반화를 기반으로 하는 1-2-3-Go! 접근 방식을 제안합니다.
평면 방향 그래프에서의 방향성 Steiner Forest에 대한 다항 로그 근사
본 논문에서는 방향성 Steiner Forest (DSF) 문제를 평면 그래프에서 다루며, 이 문제에 대한 효율적인 근사 알고리즘을 제시합니다. 특히, junction tree 기법을 활용하여 평면 그래프에서 DSF 문제에 대한 O(log⁶ k)-근사 알고리즘을 개발하고, 이 알고리즘의 핵심 요소인 낮은 밀도의 junction tree 존재를 증명합니다.
재귀 격자 축소: 짧은 격자 벡터를 찾기 위한 새로운 프레임워크 - 기존 기저 축소 알고리즘과의 비교 분석
본 논문에서는 짧은 격자 벡터를 찾는 새로운 프레임워크인 재귀 격자 축소를 제안하며, 이는 기존 기저 축소 알고리즘과 비교하여 특정 조건에서 더 나은 성능을 보여줍니다.
다각형을 작은 조각으로 분할하는 방법: 효율적인 분할 알고리즘 연구
본 논문에서는 주어진 단순 다각형을 크기 제한이 있는 연결된 다각형 조각으로 분할하는 문제에 대해 다룹니다. 특히, Steiner 점을 허용하는 분할 방법을 제시하며, 다양한 크기 제한(축 정렬 또는 임의 회전된 단위 사각형, 단위 디스크, 경계 길이, 직선 지름 또는 측지선 지름)에 대한 효율적인 알고리즘을 개발하고 그 성능을 분석합니다.
매트로이드 제약 조건이 있는 영향력 최대화 문제군을 위한 효율적이고 효과적인 알고리즘
본 논문에서는 매트로이드 제약 조건이 있는 영향력 최대화 문제군을 위한 효율적이고 효과적인 알고리즘인 AMP 및 RAMP를 제안합니다.
© 2024 by Linnk AI