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World File Search System近似算法
关于数据结构和近似算法的算法进度
在大数据制度中，计算机系统和算法必须处理大量数据，使许多传统的精确算法太昂贵了。为了解决此问题，研究人员已经开发了近似算法，这些算法可以在运行时和数据结构的渐近改进方面进行一些准确性，这些精度可以有效地存储并回答有关数据集的多个查询。这自然会导致这个问题，多年来近似算法和数据结构如何改善？在这里，我们提供了一些有关此问题的见解，研究了算法和数据结构的趋势，速度和准确性之间的权衡或特定数据结构操作的运行时间之间的权衡以及特定的感兴趣问题。我们的分析基于大约300个近似算法和大约250个数据结构的数据集。对于这两个领域，我们都发现，即使到今天，研究仍然相当活跃，即使数据结构的显着或渐近增长在下降缓慢。改进也是相当异质的 - 有些问题看到了很多工作和改进，而另一些则没有看到太大的进步。此外，具有精确和近似算法的问题，约为1
量子最大的改进的近似算法 -
我们给出了一种量子最大切割的近似算法，该算法通过将半明确程序（SDP）松弛到纠缠量子状态来起作用。SDP用于选择变异量子电路的参数。然后将纠缠状态表示为应用于产品状态的量子电路。它达到0的近似值。582在无三角形图上。Anshu，Gosset，Morenz [AGM20]和Parekh，Thompson [PT21A]的先前最佳算法的近似值为0。531和0。分别为533。此外，我们研究了EPR Hamiltonian，其术语为EPR状态而不是单线状态。（EPR是Einstein，Podolsky和Rosen的缩写。）我们认为这是一个自然的中间问题，它隔离了当地哈密顿问题的一些关键量子特征。对于EPR Hamiltonian，我们给出了一个近似值比1 /√< / div>的近似算法
改进了Tverberg分区的近似算法
4。弱多项式算法。重新审视了Rolnick andSoberón[26]的想法，我们使用算法来求解Lp s。由此产生的运行时间是弱的多种方案（取决于输入中数字的相对大小），或者取决于LP求解器，或者是超多项式。特别是，上述的随机，强烈多项式算法可以转换为建设性算法，这些算法在其分区中的每个集合上计算tverberg点的凸组合。在计算了t -deppth≥n/ o的近似tverberg点（d 2 log d）之后，我们可以将它们送入Miller和Sheehy的算法的缓冲版本中，以计算深度≥≥（1 - δ）N/ 2（D + 1）2的Tverberg点。这需要d o（log log（d/δ））o w（n 5/2）时间，其中o w隐藏了涉及数字大小的polyrogarithmic项，请参见备注21。
双标准近似算法，用于负载平衡的无关机器，成本
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本：给定一组M机器（某些类型）和一组n个工作，在机器上处理的每个作业j都需要P i，j时间单位，并造成成本ci，j，j，j，j，j，j，and j，该目标是为一项工作的工作时间，该工作时间是有序的，这些工作是有序的，该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数，但要受到以下限制，即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的，我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况，我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果，例如带有相同机器的情况，或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术，我们构建了一种更通用的方法，该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。
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Zhen Zhang，Limei Liu，Yao Liu，Jie Chen和Qilong Feng。 具有背包约束的聚类：针对背包中值问题的参数化近似算法。 跟踪最佳纸Zhen Zhang，Limei Liu，Yao Liu，Jie Chen和Qilong Feng。具有背包约束的聚类：针对背包中值问题的参数化近似算法。跟踪最佳纸
射电天文学的月球轨道的卫星群
iac-20，b4,3,6，x59219 Olfar的自主任务计划：Lunar轨道上的卫星群，用于射电射线天文学的Sung-Hoon Mok A *，Jian Guo A，Jian Guo A，Eberhard Gill A，Eberhard Gill A，Raj Thilak Rajan Ba Aerospace Engifetry of Aerospace Engineering（lr）（LR），LR），DELLE（LR），deflue（lr），deflue（lr）。荷兰2629 HS，s.mok@tudelft.nl; j.guo@tudelft.nl; e.k.a.gill@tudelft.nl b Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science (EWI), Delft University of Technology, Mekelweg 4, Delft, The Netherlands 2628 CD , r.t.rajan@tudelft.nl * Corresponding Author Abstract Orbiting Low Frequency Array for Radio Astronomy (OLFAR) is a radio astronomy mission that has been studied since 2010 by several荷兰大学和研究机构。该任务旨在通过在30 MHz频带以下的超低波长状态下收集宇宙信号来产生天空图。一颗卫星群，其中包括10多个配备了被动天线的卫星，将部署在可以最小化射频干扰的太空中，例如，在月球的远处。到目前为止，已经投入了一些研究来设计空间部分，其中包括有效载荷和平台元素。但是，尚未详细设计地面部分，尤其是任务计划系统。在本文中，根据当前的卫星设计提出了任务计划问题后，提出了OLFAR的系统任务计划方法。关键字：任务规划，射电天文学，卫星群，月球轨道，地面部门，自治1。任务控制元素（MCE）是地面部分元素之一，其主要功能是任务计划和计划。简介地面细分市场对于任务成功以及太空领域和发射部门[1]起着重要作用。它旨在在有限的资源和限制下安排几个任务；最终，为特定的计划范围生成时间表。任务计划算法（或不久的算法）通常可以分为三类：确定性精确算法，确定性近似算法和非确定性近似算法[2]。首先，确定性精确算法提供了一个精确的最佳解决方案，但需要三个方面的计算时间最长。例如，蛮力搜索需要在获得全球最佳解决方案之前列举所有可能的候选者。其次，确定性近似算法提供了一个亚最佳解决方案，其计算负担明显较小。它通常被称为启发式算法[3]。有例如贪婪算法和本地搜索算法。第三，非确定性近似算法也提供了次优的解决方案，通常称为元启发式算法或基于人群的算法。遗传算法和粒子群优化是众所周知的非确定性近似算法。但是，应注意的是，算法的定义和分类在文献中通常会有所不同。
CS 39000ATA 课程公告
○ 对偶性和极小极大定理；凸优化 ○ 最大流/最小割 ● 下界技术和问题简化 ● NP 完全性 ● 近似算法 ● 从在线学习、交互式证明、大图/社交网络上的算法、并行/高性能计算、量子计算中选择的主题。
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
本文考虑了一种新型的多代理线性随机近似算法，该算法是由多维亚噪声和一般共识型相互作用驱动的，其中每个剂的局部随机近似过程都取决于其邻居的信息。用定向的图形描述了代理之间的互连结构。当通过双随机矩阵（至少在预期中）描述了基于共识的随机近似算法的收敛性，而当互连矩阵简单地是随机的情况下，对这种情况的了解较少。对于任何相关相互作用矩阵的均匀连接的图形序列，该论文在均方误差上得出有限的时间界限，定义为算法偏离相关普通微分方程的唯一平衡点的偏差。对于互连矩阵随机的情况，在没有通信的情况下，平衡点可以是所有局部平衡的任何未指定的凸组合。都考虑了恒定和随时间变化的台阶尺寸的情况。分布式的时间差学习将作为说明性应用。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。在要求凸组合必须是直接平均值并且任何一对邻近代理之间的互动的情况下，可能是单向的，因此不能以分布的方式实现双重随机矩阵，本文提出了按下的Push-type分布式近似算法，并为时间限制的范围分析范围，以实现其范围，并为时间限制范围，以实现其范围，以实现时间表，以实现时间表的范围，以实现时间范围的范围，以实现时间范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现范围的范围，以实现时间范围。带有随机矩阵的算法，并开发了Push-sum算法的新型特性。
使用量子近似优化算法解决旅行商问题
2 解决旅行商问题的经典方法 4 2.1 近似算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.1 最近邻算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.2 Christo des 和 Serdyukov 算法.........................................................................................................................................................5 2.1.3 K-Opt 启发式和 V-Opt 启发式....................................................................................................................................................7 2.1.4 蚁群优化算法...................................................................................................................................................7 ................................................................................................................................................................................. 8 2.2 精确算法.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.3 整数线性规划.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.5 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 12 2.5 分支切割法 . ...