Explore les statistiques graphiques, la génération aléatoire de graphiques, l'analyse de réseaux, les mesures de centralité et les coefficients de regroupement.
Explore la centralité, les hubs, les vecteurs propres, les coefficients de regroupement, les réseaux de petits mondes, les défaillances des réseaux et la théorie de la percolation dans les réseaux du cerveau.
Explore la structure des réseaux sociaux et d'information, en se concentrant sur les composants géants, le clustering, la formation de liens et la connectivité réseau.
Déplacez-vous dans la centralité et les centres de neurosciences en réseau, explorant l'importance des noeuds, les réseaux de petits mondes, le connectome structural du cerveau et la théorie de la percolation.
Explore les méthodes d'analyse des réseaux, les concepts opérationnels, les applications historiques et les défis liés au traitement du temps au sein des réseaux.
Explore le biclustering dans les matrices de données, en identifiant des modèles de comportement cohérents et en discutant des méthodes de calcul pour l'analyse.
Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.
