자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계

자란키에비츠 수는 두 개의 분할된 집합을 가진 그래프에서 완전한 K_{s, t} 부분 그래프가 없는 최대 에지의 수를 나타냅니다. 연구자들은 Large Language Models(LLM) 기반의 진화 검색 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아냈습니다. 이 새로운 발견은 116, 121, 132이라는 정확한 값을 가진 3개의 자란키에비츠 수를 포함합니다.

연구자들은 OpenEvolve이라는 açık 소스 진화 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아냈습니다. 이 알고리즘은 Large Language Models(LLM) 기반의 진화 검색 알고리즘으로, 이 알고리즘은 매개 변수를 최적화하여 수학적 구성의 생성을 개선합니다. 연구자들은 이 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아냈습니다.

연구자들은 또한 41개의 더 많은 자란키에비츠 수에 대한 하한 값을 찾아냈습니다. 이 하한 값은 이전에 알려진 최고 하한 값과 1개의 에지 차이로, 연구자들은 이러한 값이 실제로 자란키에비츠 수의 한계인지를 확인했습니다.

연구자들은 OpenEvolve이라는 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아냈습니다. 이 알고리즘은 Large Language Models(LLM) 기반의 진화 검색 알고리즘으로, 이 알고리즘은 매개 변수를 최적화하여 수학적 구성의 생성을 개선합니다. 연구자들은 이 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아냈습니다.

연구자들은 또한 OpenEvolve이라는 알고리즘의 구현 세부 사항을 설명하고, 이 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아낸 비용을 보고했습니다. 이 비용은 30달러 미만으로, 연구자들은 이 알고리즘을 사용하여 자란키에비츠 수에 대한 새로운 한계를 찾아낸 비용이 저렴하다는 것을 확인했습니다.

• 자란키에비츠 수: 자란키에비츠 수는 두 개의 분할된 집합을 가진 그래프에서 완전한 K_{s, t} 부분 그래프가 없는 최대 에지의 수를 나타냅니다.
• Large Language Models(LLM): 대규모 언어 모델은 컴퓨터가 자연어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 모델입니다.
• 진화 검색 알고리즘: 진화 검색 알고리즘은 매개 변수를 최적화하여 수학적 구성의 생성을 개선하는 알고리즘입니다.