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ワークショップで研究者たちは因子グラフのパラメータ学習のための新しいアルゴリズムを発表し、スケーリングの課題について議論した。
複数のタナーグラフは、低密度パリティ検査誤り訂正符号の構造を視覚化するためによく使われます。
トゥランが導入したグラフは、ある大きさの完全グラフを含まないようにしつつ、グラフの辺の数を最大化する方法を示します。
大学院生たちは、辺の交差が最も少ない埋め込みを見つけるために、いくつかのユーティリティグラフを解析した。
n頂点の連結グラフの個数を数えることは、列挙的グラフ理論における重要な問題です。
研究者たちは最も効率的なネットワーク構造を特定するために、いくつかの重み付きグラフを分析した。
先生は授業の後、みんながプロットしたデータを確認するために方眼紙を回収した。
マーケティングチームは、予算が各部門にどのように配分されているかを示すために円グラフを使用した。
研究者は、繰り返し現れるパターンを特定するために、複数のチェリーグラフの事例を比較した。
実験では、対照例としていくつかの辺のないグラフを使用し、辺を追加することが接続性にどう影響するかを調べました。
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