総和を簡約する際、マリアは超幾何項の和でその和自身も超幾何項となるものを求めるアルゴリズムを用いて、その超幾何級数が閉形式にまとまるかどうかを調べた。

ラスタライズが複雑な交差を効率的に解決できないとき、レンダラーはシーンを細分化して可視性を解決するためにウォーノック法の変種を使用した。

大きな厳密被覆のインスタンスに直面したとき、研究チームは厳密被覆が存在するかどうかを判定するための再帰的で非決定的な深さ優先バックトラッキングアルゴリズムを実装して、可能な解を効率的に探索しました。

ベンチマークでは、シュトラッセンのアルゴリズムは大きな行列の乗算において標準的な手法よりも優れていました。

複雑なルールベースシステムでは、ルール処理向けのネットワーク型パターン照合アルゴリズムが条件評価の重複を大幅に減らします。

研究者たちは、大規模データセット上でどれが最も優れているかを判断するために、いくつかの確率的アルゴリズムをベンチマークしました。

エップスタインのアルゴリズムは、有向グラフで指定された2頂点間のサイクルを許す複数の最短経路を効率よく列挙します。

研究者たちは大規模なスケジューリング問題に対して、いくつかのミームに基づくアルゴリズムの性能を比較した。

カラツバ乗算アルゴリズムは、筆算法と比べて非常に大きな整数の乗算の計算量を大幅に削減します。

信号受信を改善するために、アンテナの形状の最適化に遺伝的アルゴリズムが用いられてきました。