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Este trabajo presenta una estructura de datos totalmente dinámica que mantiene un esparcidor espectral de un grafo geométrico bajo actualizaciones de la ubicación de los puntos con un tiempo de actualización subpolinómico, ofreciendo además robustez frente a adversarios adaptativos y esquinas aleatorizados para operaciones matriciales eficientes.
Este artículo presenta un enfoque objetivo de mejora simétrica para resolver juegos de pago descontado, el cual construye un sistema de restricciones basado en todas las aristas para minimizar un error acumulado y desafía la dicotomía tradicional entre mejora de estrategias e iteración de valores.
Este trabajo determina el umbral computacional para detectar la correlación entre pares de modelos de bloques estocásticos correlacionados mediante polinomios de bajo grado, estableciendo que la distinción es posible si y solo si la probabilidad de muestreo supera el mínimo entre la constante de Otter y el umbral de Kesten-Stigum.
Este trabajo relaja la definición de dimensión de autopista para incluir espacios métricos naturales como las cuadrículas y el plano euclidiano, lo que permite construir un PTAS para el problema del viajante y desarrollar un conjunto de herramientas métricas con múltiples aplicaciones.
Este artículo presenta dos algoritmos generalizados para calcular la inversa modular para cualquier entero : el primero se basa en expansiones -ádicas y aprovecha la aritmética nativa de la arquitectura de computadoras para mejorar la eficiencia, mientras que el segundo extiende los métodos de elevación de Hensel existentes a modulos de la forma mediante una manipulación algebraica simple.
Este artículo presenta algoritmos mejorados que utilizan la estimación de densidad del núcleo (KDE) para realizar operaciones de álgebra lineal en matrices de núcleo con un error relativo de , logrando una dependencia computacional significativamente menor respecto al número de puntos y al error en comparación con los métodos existentes, al tiempo que establece límites inferiores que demuestran la dureza condicional de estos problemas.
Este artículo presenta el primer algoritmo iterativo determinista que construye un coreset de tamaño óptimo sin factores logarítmicos para garantizar la incrustación de subespacios y resolver problemas de regresión de manera determinista.
Este trabajo presenta el primer algoritmo que mejora multiplicativamente la relación de aproximación del algoritmo voraz para la maximización submodular bajo la intersección de restricciones de matroide, logrando una razón de aproximación de mediante un enfoque híbrido de búsqueda local independiente del valor de .
Este trabajo demuestra que es posible eludir las barreras de error aditivo conocidas en la estimación de elementos distintos y momentos en flujos de torniquete bajo privacidad diferencial, mediante algoritmos que utilizan espacio polilogarítmico y permiten errores tanto aditivos como multiplicativos polilogarítmicos.
Este artículo presenta un método de acotación de la longitud de intervalos para estructuras de movimiento en permutaciones RLBWT que mejora la velocidad de construcción, reduce el uso de memoria en un 40% y garantiza tiempos de consulta óptimos, todo ello implementado en la librería RunPerm.
El artículo presenta DRESS, un marco determinista y sin parámetros que refina iterativamente la similitud estructural de los grafos mediante un sistema dinámico no lineal para generar huellas dactilares invariantes al isomorfismo, ofreciendo una expresividad superior o equivalente a la prueba 2-WL con una eficiencia computacional significativamente mayor y generalizaciones como -DRESS para distinguir grafos complejos.