В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по генерации структурно разнообразных графов. Авторы впервые формализуют и системно исследуют задачу построения наборов графов с максимальным структурным разнообразием — задача, критически важная для тестирования алгоритмов на графах, оценки нейросетевых приближений и построения бенчмарков. В работе подробно анализируется, как определить меру разнообразия для множества графов и почему задача не сводится к стандартным генераторам случайных графов. Введён показатель diversity на основе агрегирования попарных расстояний между графами (Energy), обладающий важными теоретическими свойствами, как монотонность и уникальность. Экспериментально исследованы и сравниваются различные алгоритмы генерации: жадный отбор из большого пула, генетические алгоритмы, локальная оптимизация и нейросетевые генеративные модели. Показано, что предлагаемые методы существенно превосходят классические случайные модели, например, Erdős–Rényi, GraphWorld, по мере diversity, позволяя получать выборки графов с сильно отличающимися характеристиками. Исследование также даёт новые инсайты о свойствах различных метрик расстояния между графами. Работа будет полезна исследователям в области графов, алгоритмистам, а также разработчикам бенчмарков и тестовых наборов для графовых задач.
В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по генерации структурно разнообразных графов. Авторы впервые формализуют и системно исследуют задачу построения наборов графов с максимальным структурным разнообразием — задача, критически важная для тестирования алгоритмов на графах, оценки нейросетевых приближений и построения бенчмарков. В работе подробно анализируется, как определить меру разнообразия для множества графов и почему задача не сводится к стандартным генераторам случайных графов. Введён показатель diversity на основе агрегирования попарных расстояний между графами (Energy), обладающий важными теоретическими свойствами, как монотонность и уникальность. Экспериментально исследованы и сравниваются различные алгоритмы генерации: жадный отбор из большого пула, генетические алгоритмы, локальная оптимизация и нейросетевые генеративные модели. Показано, что предлагаемые методы существенно превосходят классические случайные модели, например, Erdős–Rényi, GraphWorld, по мере diversity, позволяя получать выборки графов с сильно отличающимися характеристиками. Исследование также даёт новые инсайты о свойствах различных метрик расстояния между графами. Работа будет полезна исследователям в области графов, алгоритмистам, а также разработчикам бенчмарков и тестовых наборов для графовых задач.
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
