本文研究了关于合取查询 (conjunctive queries) 的一些决策问题，发现针对无环或几乎无环查询的问题虽然一般来说是 NP 完全，但限制到这些查询中节点的树宽度和循环度是有界的，变得易于处理。针对查询的宽度这一最普遍的概念，我们证明没有多项式时间的算法可以高效地判断查询的宽度是否小于等于 k，而引入的超树分解概念和超树宽度则可以周旋这一难点，使得相应的问题变得可解。

Dec, 1998

本文提出并实现了一个有效的更新广义超树分解的框架，解决了约束满足问题中更新分解的问题，并通过实验验证了算法在实践应用中的功效。

Sep, 2022

该研究提出了一种通用的指数级算法来计算超图宽度之一的广义超树宽和分数超树宽，并建立了它们与树分解的联系，从而获得了快速准确算法。

Jun, 2011

通过 #- 超树分解来解决复杂性问题，该方法能够确定可计数问题的易处理类别，并精确刻画有界 #- 超树宽度特性对计数问题可处理性的边界。

Nov, 2023

介绍了树宽和超树宽的概念，并通过计算阈值树宽和超树宽，提出了一种固定参数算法，可在多项式时间内解决 CSP 问题。

Oct, 2022

本文提供了应用超树分解来优化和简化 Datalog 程序的算法，并与标准 Datalog 和增量规则评估方法相结合。经过实验证明，当程序包含复杂规则时，这种方法通常比基线方法快得多。

May, 2023

本文研究度量空间之间的 Gromov-Hausdorff 距离问题，证明了对于一对树的测地度量空间，很难以小于 3 的因子近似计算该距离，同时提供了一种新的多项式时间算法，可在 O (min {n, sqrt {rn}}) 下近似计算度量树的 Gromov-Hausdorff 距离，其中 r 是两棵树中最长边长与最短边长的比率。

Sep, 2015

该研究提出了一种适用于光流和立体匹配的分层离散分布分解（HD^3）框架，通过分层地分解完整的匹配密度并估计每个层次上的局部匹配分布，最终组合得到全局匹配密度。尽管方法简单，但在光流和立体匹配的对比试验中取得了最优的效果，并发现估计的不确定性是预测对应的可靠度的很好指标。

Dec, 2018

本文探讨了计算合取查询解的问题，考虑了公式的量化星级大小对于计算问题的可处理性的影响，并在有限的情况下确定了可计数的解的限制条件，介绍了量化星级大小的计算方法及其在多种宽度计算中的适用性，最后在输入宽度的多项式时间内提供了量化星级大小的近似计算。

Mar, 2013

论文提出一种基于半空间的点集划分技术及相关算法，能在高维空间中构建浅点集的跨度树并实现半空间范围计数， 并在空间和查询时间上具有较好的复杂度。

Dec, 2013