비선형 볼록 최적화를 위한 자유 수렴 속도를 갖춘 스케일링 인식 예측 수정 방법: SPICE
본 논문에서는 비선형 볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 기존 예측 수정 방법의 수렴 속도를 향상시키는 새로운 스케일링 기법을 적용한 SPICE(Scaling-aware Prediction Correction) 방법을 제안합니다.
3-블록 ADMM에서 파생된 3-연산자 분할 체계: 더 큰 스텝 크기에서도 수렴하는 새로운 접근 방식
본 논문에서는 단조 포함 및 볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 3-블록 ADMM에서 파생된 새로운 3-연산자 분할 체계를 제시하며, 이는 더 큰 스텝 크기에서도 수렴 가능하여 기존 Davis-Yin 분할 방법보다 견고성이 뛰어납니다.
단순 지표를 사용하여 색상 샘플링을 위한 플립 다이내믹스 개선: (11/6 − ε)에서의 진전
본 논문에서는 그래프의 최대 차수 Δ가 k ≥ 1.809Δ일 때 플립 다이내믹스의 최적 혼합 시간이 O(n log n)임을 증명하여, 그래프 색상 샘플링 문제에 대한 기존 알고리즘을 개선하는 새로운 방법을 제시합니다.
유닛-디스크 그래프에서 실제 준이차 시간 내에 지름 +1 계산하기
본 논문에서는 유닛-디스크 그래프에서 최적해와 최대 1만큼 차이가 나는 지름을 ˜O(n2−1/18) 시간 안에 찾는 준이차 시간 알고리즘을 제시합니다.
나누어지지 않는 작업에 대한 근사 EFX 및 정확한 tEFX 할당: 개선된 알고리즘
이 연구는 여러 에이전트 간에 나누어지지 않는 작업을 공정하게 분배하는 문제를 다루며, 특히 부분적으로 동일한 순서를 가진 비용 함수에 대한 근사 EFX 및 tEFX 할당을 달성하기 위한 개선된 알고리즘을 제시합니다.
조합 탐색: 열거를 위한 알고리즘 프레임워크 및 순열 패턴 분석에의 적용
조합 탐색은 조합 객체의 구조를 자동으로 분석하고 계산 수열 및 생성 함수를 도출하는 새로운 알고리즘 프레임워크이며, 본 논문에서는 조합 탐색의 작동 방식과 순열 패턴 분석에의 적용 사례를 통해 그 효능을 보여줍니다.
최악의 경우를 넘어: 공평한 문화 유권자 집단에서의 왜곡 현상
투표 규칙은 서수적 정보에만 의존하기 때문에 사회적 Wohlfahrt를 최대화하는 데 한계가 있으며, 이는 무작위적 선호도를 가진 유권자 집단에서도 상당한 평균 왜곡으로 이어진다. 그러나 제한적인 질의를 통해 이러한 왜곡을 완화하고 보다 효율적인 집단적 의사 결정을 가능하게 하는 메커니즘을 설계할 수 있다.
나머지 클래스에서의 약수: 유클리드 영역으로의 일반화 및 그 이상
이 논문에서는 H.W. Lenstra가 제시한, 정수 N의 나머지 클래스에서 약수를 찾는 알고리즘을 허수 이차 유클리드 영역과 다항식 링 Z[x]으로 일반화하는 새로운 방법을 제시합니다.
더 많은 전구에 스위치를 연결하는 방법
주어진 스위치와 전구의 개수에 따라 스위치 조작에 관계없이 최대한 많은 전구를 켤 수 있는 배선 방법을 연구하고, 그 최적값을 계산합니다.
GVE-Leiden: Fast Leiden Algorithm for Community Detection in Shared Memory Setting
GVE-Leiden은 공유 메모리 환경에서 커뮤니티 탐지를 위한 빠른 Leiden 알고리즘을 제공합니다.
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