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【24h】

Message-Passing for Inference and Optimization of Real Variables on Sparse Graphs

机译:稀疏图上的消息传递以推理和优化实变量

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摘要

The inference and optimization in sparse graphs with real variables is studied using methods of statistical mechanics. Efficient distributed algorithms for the resource allocation problem are devised. Numerical simulations show excellent performance and full agreement with the theoretical results.
机译:利用统计力学方法研究了具有实变量的稀疏图中的推论和优化。针对资源分配问题,设计了一种高效的分布式算法。数值模拟显示了优异的性能,并且与理论结果完全吻合。

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