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Jacobi
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DiPhon：用于可扩展图生成的扩散模型已发布
研究人员推出了一种新颖的扩散模型 DiPhon，专为可扩展图生成而设计。该框架在图子（graphons）上运行，图子是稠密图序列的理论极限对象，允许模型在不同图大小时保持结构属性。DiPhon 在图子空间上使用雅可比随机微分方程（SDE）构建了一个连续的扩散过程，然后将其离散化以用于有限图。该模型可以在较小的图上进行训练，然后无需重新训练即可用于生成明显更大的图，同时保留关键的拓扑特征。
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Omega scaling在最优对角预处理中的新理论与实践
研究人员为数值优化中的最优对角预处理开发了新的理论框架和实践方法。该研究引入了一种基于仿射的伪凸重构方法，用于最坏情况下的kappa条件数，从而能够比传统的半定规划方法提供更具可扩展性和准确性的解决方案。此外，还提供了omega最优预处理器的显式表征，表明像Jacobi scaling这样的常用方法是omega最优的，并且尽管在最坏情况下的保证较弱，但在实践中通常优于kappa最优方法。