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graph Laplacian matrix
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新的谱图理论指纹提供高效的3D分子相似性
研究人员开发了源自谱图理论的、受物理学启发的新的分子指纹，以改进化学相似性度量。这些指纹能高效地编码3D结构信息，克服了传统2D连接描述符和成对3D方法的局限性。这种新方法使用图拉普拉斯矩阵的特征值分解来创建固定长度的指纹，这些指纹具有排列和E(3)不变性，使其适用于大规模化学空间筛选和机器学习应用。
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研究人员提出通过最大化 Fiedler 数来实现稀疏数据上的稀疏图学习
研究人员开发了一种从有限数据中学习稀疏图的新方法，这个问题通常出现在观测数量远小于信号维度时。该方法将 Fiedler 数（一种图连通性度量）作为学习目标中的正则化项。该方法包括一个用于边选择的贪婪算法和一个使用图划分的并行变体，与现有算法相比，在稀疏图估计方面表现出更强的鲁棒性。