Succinct QUBO formulations for permutation problems by sorting networks

O artigo apresenta uma nova formulação QUBO para problemas de permutação baseada em redes de ordenação, que utiliza apenas O(nlog2n)O(n \log^2 n) variáveis binárias — uma melhoria significativa em relação à codificação padrão de matriz de permutação — permitindo amostragem imparcial, a imposição de restrições adicionais e a execução de operações algébricas sobre permutações de forma mais eficiente e esparsa.

Katalin Friedl, Levente Geg\H{o}, László Kabódi, Viktória NemkinTue, 10 Ma⚛️ quant-ph

The Theory and Practice of Computing the Bus-Factor

Este artigo propõe um novo framework unificado e agnóstico a domínios para calcular o "bus-factor" como um problema de otimização combinatória, introduzindo uma medida baseada em robustez de rede que captura tanto a perda de cobertura quanto a fragmentação do projeto, e apresentando algoritmos de aproximação eficientes que demonstram superioridade em estabilidade e informatividade em comparação com abordagens existentes.

Sebastiano A. Piccolo, Pasquale De Meo, Giorgio Terracina, Gianluigi GrecoTue, 10 Ma💻 cs

Bayesian inference of planted matchings: Local posterior approximation and infinite-volume limit

Este artigo investiga a inferência bayesiana de emparelhamentos ocultos em conjuntos de pontos correlacionados unidimensionais, demonstrando que, no modelo de emparelhamento parcial, a distribuição posterior pode ser aproximada localmente e possui um limite bem definido, enquanto no modelo exato essa aproximação requer uma ordenação global e uma indexação cuidadosa baseada em fluxo para estabelecer o limite de volume infinito.

Zhou Fan, Timothy L. H. Wee, Kaylee Y. YangTue, 10 Ma🔢 math

Hallucination is a Consequence of Space-Optimality: A Rate-Distortion Theorem for Membership Testing

Este artigo demonstra teoricamente e valida empiricamente que as alucinações em modelos de linguagem são uma consequência inevitável da otimização de memória sob capacidade limitada, onde a estratégia informacionalmente ótima para testes de associação em dados esparsos exige a atribuição de alta confiança a alguns fatos incorretos como resultado da compressão com perdas.

Anxin Guo, Jingwei LiThu, 12 Ma💬 cs.CL

Reconstructing Bounded Treelength Graphs with Linearithmic Shortest Path Distance Queries

O artigo apresenta um algoritmo determinístico que reconstrói grafos conexos com grau limitado e comprimento de árvore limitado usando O(nlogn)O(n \log n) consultas de distância, melhorando o estado da arte em um fator logarítmico e igualando o limite inferior conhecido para grafos de cordalidade limitada.

Chirag Kaudan (Oregon State University), Amir Nayyeri (Oregon State University)Thu, 12 Ma💻 cs

Polynomial-size encoding of all cuts of small value in integer-valued symmetric submodular functions

O artigo demonstra que a família de todos os conjuntos com valor kk em uma função submodular simétrica de valor inteiro pode ser representada de forma polinomial e fornece um algoritmo eficiente para sua construção, generalizando resultados anteriores sobre funções de corte-rank em grafos e permitindo a resolução de problemas de cardinalidade prescrita em tempo polinomial para kk fixo.

Sang-il Oum, Marek SokołowskiThu, 12 Ma🔢 math

Sublinear-Time Reconfiguration of Programmable Matter with Joint Movements

Este artigo demonstra que, no modelo de matéria programável com movimentos conjuntos, é possível reconfigurar qualquer estrutura amoebot em um segmento de linha canônico em tempo sublinear de O(nlogn)O(\sqrt{n}\log n), resolvendo positivamente uma questão em aberto sobre a viabilidade de algoritmos universais sem suposições auxiliares.

Manish Kumar, Othon Michail, Andreas Padalkin, Christian ScheidelerThu, 12 Ma💻 cs

Sample-and-Search: An Effective Algorithm for Learning-Augmented k-Median Clustering in High dimensions

Este artigo apresenta o algoritmo "Sample-and-Search", uma abordagem de aprendizado aumentado para o problema de agrupamento kk-médias em altas dimensões que utiliza amostragem e pré-processamento com preditores para reduzir significativamente a complexidade computacional e o custo de agrupamento em comparação com métodos existentes.

Kangke Cheng, Shihong Song, Guanlin Mo, Hu DingThu, 12 Ma🤖 cs.LG