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![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8\8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
MERMIN多面体量子计算和基础
Mermin Square方案为与国家无关的上下文提供了简单的证明。在本文中，我们研究了从Mermin方案获得的多面体MPβ，在一组环境中由函数β进行了参数。直到组合同构，有两种类型的多型MP 0和MP 1，具体取决于β的均衡。我们的主要结果是这两个多面体的顶点的分类。另外，我们描述了与多面体关联的图。MP 0的所有顶点结果都是确定性的。此结果提供了一个新的拓扑证明，证明了CHSH场景上的非上下文分布的精细表征。mp 1可以看作是λ-聚植物的非局部玩具版本，这是用于仿真通用量子计算的一类多型。在2 Quibit的情况下，我们使用MP 1进行了λ-聚型的分解，其顶点是分类的，并且（2、3、2）钟形场景的非信号层，其顶点是众所周知的。
网站计划最终平台申请
有权为操作，检查，修理，删除和/或替换公共基础设施和附属公司而进入地役权。，如果私人结构或现场要素侵占了顶点公共地役权或通行权，则顶点镇不应负责维修或更换此类私人结构或现场要素，这些私人结构或现场要素必须删除以促进运营，评估，加法，和/或拆除公共基础设施和附件。Apex镇应根据需要进行挖掘，以进行维修或拆除，并应将被干扰的区域回填至大约原始等级。更换私人拥有的结构或现场要素应作为财产所有人和/或财产所有人协会的责任，而无需支付Apex镇。3。对顶点公共地役权或通行权的侵占不得扩大或增加
单调图的能量
自1978年以来，构思了基于邻接矩阵的特征值的图能量概念[5]时，已经提出了许多其他“图形能量”。如今，它们的数量接近200 [6，7]。几乎所有这些“图形能量”都是基于各种图矩阵的特征值，与邻接矩阵不同。在本文中，我们考虑了另一种“图形能量”，与早期的能量相比，该论文具有群体理论的根源，并使用了邻接矩阵的特征值。令G为n阶的Digraph（有向图）。让V（g）= {V 1，V 2，。。。，v n}是顶点集，e（g）g的边缘集。由e ij构成的是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。 G的邻接矩阵是由定义的N×N矩阵A（g）是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。G的邻接矩阵是由
定向图的能量和兰德索引
对称性对称性以及我们对能量和兰德指数变化的定义，我们需要适应我们的方法。特别是我们定义与内部和外部程度相关的内部和外部能量。为了描述我们使用的（1）中的相等性，我们所谓的遗传化技巧，将挖掘物的能量与两部分图的能量相关联。此外，该技术允许为定理6和9提供另一个证据。除了本介绍之外，该论文的组织如下。在第2节中，我们介绍了Nikiforov定义的Digraph的能量。我们还定义了顶点e +（v）的外能和顶点e-（v）的内能，并证明对于相邻的顶点e +（v i）e-（v j）≥1。在第3节中，我们证明了本文的主要结果，即（1）中的不平等现象及其相应的Randic指数和能量。第4节致力于冬宫化技巧。我们使用这种技术给出了本文主要定理的另一个证明，并描述了（1）中平等性充分填写的图。
计算机科学硕士（人工智能）
• 基础模块 • 高级模块，以及 • 重要的顶点项目（30 ECTS） 基础和高级模块进一步分为核心（必修）模块和可选（选修）模块。 基础模块包括 1：机器学习原理；自然语言处理；信息检索；优化；人工智能伦理；人工智能编程和工具；代理、多代理系统和强化学习；大规模数据分析工具和技术；系统建模和仿真 高级模块包括 1：深度学习；自然语言处理的高级主题；数据可视化；知识表示；网络和网络科学；嵌入式图像处理；人工智能研究课题、知识图谱。 有关更多详细信息，请参见第 2.19 节。 顶点项目（模块 CT5129）：从第二学期开始，学生在学术导师的指导下完成顶点项目，并于 8 月份提交。顶点项目是学位的主要组成部分，占 90 ECTS 中的 30这代表着大约 600 小时的工作。学生主要在暑假完成他们的毕业设计。就业机会：毕业生将具备出色的资格从事人工智能领域的新职业；这些职业可能包括行业研发 (R&D) 机会、博士级研究或建立提供尖端人工智能解决方案和产品的新企业。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
Regstar：对抗巡逻游戏的高效策略合成
巡逻游戏中的基本算法问题是计算防守方的策略 𝛾，使得 Val ( 𝛾 ) 尽可能大。由于一般的历史相关策略在算法上不可行（参见第 3.1 节），最近的研究 [Kučera 和 Lamser，2016 年，Klaška 等人，2018 年] 专注于计算常规策略，其中防守方的决策取决于有关先前访问的顶点的历史的有限信息。正如 Kučera 和 Lamser [2016] 所观察到的，常规策略比无记忆策略提供更好的保护，在无记忆策略中防守方的决策仅取决于当前访问的顶点。然而，提到的算法仅适用于所有边都具有相同长度（遍历时间）的巡逻图。顶点之间更长的距离只能通过添加一系列辅助顶点和边来建模，从而快速推动