알고리즘 및 데이터 구조

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innsikt - 알고리즘 및 데이터 구조

주어진 점 집합을 감싸는 가장 작은 구를 찾는 최소 외접 구 문제에 대한 다양한 해결 방법론을 제시하고, 이와 관련된 약속 문제, 속성 테스트, 분할 정리 등을 소개한다.

이 논문에서는 계산 복잡성을 줄이기 위해 그래프 컷을 근사하는 새로운 클러스터링 알고리즘인 Xist를 제안합니다. Xist는 st-MinCut 파티션으로 그래프 컷 최소화를 제한하여 계산 효율성을 달성하면서도 그래프 컷의 본질적인 특성을 유지합니다.

본 논문에서는 가우시안 노이즈 및 부부젤라 소리와 같은 실제 노이즈가 있는 다양한 신호(계단 신호, 라플라스 신호)에서 노이즈를 제거하는 데 반복적 축소 전체 변동 알고리즘이 효과적임을 보여줍니다.

이진 분할 알고리즘은 실제 데이터에서 최적 속도에 가까운 성능을 보이며, 새로운 동적 프로그래밍 알고리즘을 통해 유한 표본 복잡도 분석이 가능하다.

본 논문에서는 n차원 Z-곡선을 n차원 구에 투영하여 생성된 새로운 수학적 객체의 속성과 분석을 소개합니다.

실세계 데이터의 내재된 불확실성으로 인해 일관되고 공정하며 보정된 결정을 내리기 어려운 상황에서, 공정성 있는 불확실성 추정치를 통합하는 것이 중요하다.

본 논문은 선형 연산자와 집합 값 연산자를 결합하는 새로운 방법인 매개변수화된 해결자 합성을 심층적으로 분석합니다. 다양한 새로운 특성과 예시, 그리고 기존 연산자와의 연결고리를 제시합니다. 또한 단조성 결과와 수렴성 결과를 도출합니다.

베이지안 이진 탐색(BBS)은 기존 이진 탐색 알고리즘을 확률적으로 개선한 방법으로, 검색 공간의 확률 밀도 함수를 활용하여 더 효율적인 탐색을 수행합니다.

강화 학습 알고리즘을 이용하여 그래프 내 경로 및 사이클 계수를 위한 새로운 행렬 기반 공식을 발견하였으며, 이를 통해 기존 방법 대비 2-6배 향상된 계산 효율성을 달성하였다.

의사 부울 최적화 문제에서 변수 상호작용 그래프를 효율적으로 구축하고 변수 간 상호작용 강도를 학습하는 새로운 국소 탐색 전략을 제안한다.

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