論文の概要: Graph Set-colorings And Hypergraphs In Topological Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13354v2
- Date: Wed, 17 Apr 2024 16:42:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 20:15:17.758775
- Title: Graph Set-colorings And Hypergraphs In Topological Coding
- Title(参考訳): トポロジカルコーディングにおけるグラフのセットカラー化とハイパーグラフ
- Authors: Bing Yao, Fei Ma,
- Abstract要約: 暗号解析上の重要なセットカラー化を許容するセットカラーグラフを導入する。
我々は、要素の交わりを反映するためにグラフの集合色付けを使い、(ハイパーエッジとして)集合間のより多くの接続を表現するために他の制約要件を追加します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.142947808507367
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In order to make more complex number-based strings from topological coding for defending against the intelligent attacks equipped with quantum computing and providing effective protection technology for the age of quantum computing, we will introduce set-colored graphs admitting set-colorings that has been considerable cryptanalytic significance, and especially related with hypergraphs. We use the set-coloring of graphs to reflect the intersection of elements, and add other constraint requirements to express more connections between sets (as hyperedges). Since we try to find some easy and effective techniques based on graph theory for practical application, we use intersected-graphs admitting set-colorings defined on hyperedge sets to observe topological structures of hypergraphs, string-type Topcode-matrix, set-type Topcode-matrix, graph-type Topcode-matrix, hypergraph-type Topcode-matrix, matrix-type Topcode-matrix \emph{etc}. We will show that each connected graph is the intersected-graph of some hypergraph and investigate hypergraph's connectivity, colorings of hypergraphs, hypergraph homomorphism, hypernetworks, scale-free network generator, compound hypergraphs having their intersected-graphs with vertices to be hypergraphs (for high-dimensional extension diagram). Naturally, we get various graphic lattices, such as edge-coincided intersected-graph lattice, vertex-coincided intersected-graph lattice, edge-hamiltonian graphic lattice, hypergraph lattice and intersected-network lattice. Many techniques in this article can be translated into polynomial algorithms, since we are aiming to apply hypergraphs and graph set-colorings to homomorphic encryption and asymmetric cryptograph.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングを備えた知的攻撃を防御し、量子コンピューティング時代の効果的な保護技術を提供するため、トポロジカルコーディングからより複雑な数列を作成するため、暗号解析上の重要なセットカラー化を許容するセットカラーグラフを導入し、特にハイパーグラフに関連付ける。
グラフの集合色付けを用いて要素の交叉を反映し、(ハイパーエッジとして)集合間のより多くの接続を表現するために他の制約条件を追加します。
グラフ理論に基づく実用的手法として,ハイパーグラフ,文字列型Topcode-matrix,セット型Topcode-matrix,グラフ型Topcode-matrix,ハイパーグラフ型Topcode-matrix,行列型Topcode-matrix \emph{etc} のトポロジ構造を観察するために,ハイパーエッジ集合上に定義された集合色を許容する交差グラフを用いる。
各連結グラフがハイパーグラフの交叉グラフであることを示し、ハイパーグラフの接続性、ハイパーグラフの彩色、ハイパーグラフの準同型、ハイパーネットワーク、スケールフリーなネットワーク生成器、超グラフの交叉グラフを持つ複合ハイパーグラフ(高次元拡張図)について調べる。
当然、エッジ共役グラフ格子、頂点共役グラフ格子、エッジ-ハミルトニアングラフ格子、ハイパーグラフ格子、インターセクト-ネットワーク格子など様々なグラフィック格子が得られる。
本論文では, ハイパーグラフとグラフ集合カラー化を同相暗号や非対称暗号に適用することを目的としているため, 多項式アルゴリズムへの変換が可能である。
関連論文リスト
- UniG-Encoder: A Universal Feature Encoder for Graph and Hypergraph Node
Classification [6.977634174845066]
グラフおよびハイパーグラフ表現学習のための普遍的特徴エンコーダ(UniG-Encoder)が設計されている。
アーキテクチャは、連結ノードのトポロジ的関係をエッジやハイパーエッジに前方変換することから始まる。
符号化されたノードの埋め込みは、投影行列の変換によって記述された逆変換から導かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T09:32:50Z) - From Hypergraph Energy Functions to Hypergraph Neural Networks [94.88564151540459]
パラメータ化されたハイパーグラフ正規化エネルギー関数の表現型族を示す。
次に、これらのエネルギーの最小化がノード埋め込みとして効果的に機能することを実証する。
提案した双レベルハイパーグラフ最適化と既存のGNNアーキテクチャを共通的に用いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T04:40:59Z) - Graph Mixup with Soft Alignments [49.61520432554505]
本研究では,画像上での使用に成功しているミキサアップによるグラフデータの増大について検討する。
ソフトアライメントによるグラフ分類のための簡易かつ効果的な混合手法であるS-Mixupを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-11T22:04:28Z) - All the World's a (Hyper)Graph: A Data Drama [55.144729234861316]
Hyperbardはシェイクスピアの戯曲からの多様なデータ表現のデータセットである。
私たちの表現は、単一のシーンで文字の共起をキャプチャする単純なグラフから、複雑な通信設定を符号化するハイパーグラフまで様々です。
データソースへのオマージュとして、科学もまた芸術であると主張するため、私たちはすべてのポイントを遊びの形で提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T14:51:28Z) - Hypergraph Convolutional Networks via Equivalency between Hypergraphs
and Undirected Graphs [59.71134113268709]
本稿では,EDVWおよびEIVWハイパーグラフを処理可能な一般学習フレームワークであるGeneral Hypergraph Spectral Convolution(GHSC)を提案する。
本稿では,提案するフレームワークが最先端の性能を達成できることを示す。
ソーシャルネットワーク分析,視覚的客観的分類,タンパク質学習など,様々な分野の実験により,提案手法が最先端の性能を達成できることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T10:46:47Z) - HyperSF: Spectral Hypergraph Coarsening via Flow-based Local Clustering [9.438207505148947]
本稿では,ハイパーグラフのスペクトル(構造)特性を保存するために,効率的なスペクトルハイパーグラフ粗大化手法を提案する。
提案手法は,ハイパーグラフクラスタリングのマルチウェイコンダクタンスを大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T22:20:23Z) - Edge Representation Learning with Hypergraphs [36.03482700241067]
本稿では,グラフのエッジをハイパーグラフのノードに変換するDHT(Dual Hypergraph Transformation)に基づく新しいエッジ表現学習フレームワークを提案する。
グラフ表現と生成性能のための多種多様なグラフデータセット上で,ハイパーグラフを用いたエッジ表現学習法を検証する。
我々のエッジ表現学習とプーリング法はグラフ分類における最先端のグラフプーリング法よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-30T06:59:05Z) - NetVec: A Scalable Hypergraph Embedding System [1.8979377273990425]
スケーラブルな非監視ハイパーグラフ埋め込みのための新しいフレームワークであるNetVecを紹介します。
我々は、NetVecがグラフ埋め込みアルゴリズムと結合して、数百万のノードとハイパーエッジを数分で埋め込むことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-09T18:06:56Z) - Inverse Graph Identification: Can We Identify Node Labels Given Graph
Labels? [89.13567439679709]
グラフ識別(GI)は、グラフ学習において長い間研究されており、特定の応用において不可欠である。
本稿では,逆グラフ識別(Inverse Graph Identification, IGI)と呼ばれる新しい問題を定義する。
本稿では,グラフアテンションネットワーク(GAT)を用いたノードレベルのメッセージパッシング処理を,GIのプロトコルの下でシンプルかつ効果的に行う方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-12T12:06:17Z) - Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation
Learning [80.62181998314547]
本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。
その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T13:09:44Z) - Line Hypergraph Convolution Network: Applying Graph Convolution for
Hypergraphs [18.7475578342125]
可変ハイパーエッジサイズを持つハイパーグラフにグラフ畳み込みを適用する新しい手法を提案する。
我々はハイパーグラフの行グラフという古典的な概念を、ハイパーグラフ学習の文献で初めて用いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-09T16:05:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。