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Component (graph theory)
Séances de cours associées (144)
Chaînes et algorithmes de Markov
Couvre les fondamentaux des chaînes de Markov et de leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur la coloration correcte et l'algorithme Metropolis.
Systèmes de contrôle en réseau: théorie des graphes et matrices stochastiques
Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
Algorithme de Bellman-Ford : analyse et justesse
Explore l'algorithme Bellman-Ford, son exactitude et ses applications pratiques dans des réseaux dynamiques et des scénarios réels.
Szemerédi Régularité Lemme
Explore le lemme de régularité Szemerédi, la régularité électronique dans les graphes bipartites, la structure des supergraphes et les techniques d'induction.
Conditions de séparation: Graphique et saturations
Discute des conditions de séparation, du graphique et des saturations dans les relations d'équivalence sur un espace.
Chemins les plus courts: Bellman-Ford et Dijkstra
Couvre les algorithmes Bellman-Ford et Dijkstra pour trouver les chemins les plus courts dans les graphes avec différents poids de bord.
Groupement de réseaux
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
Modèles graphiques : distributions de probabilités et graphiques factoriels
Couvre les modèles graphiques pour les distributions de probabilité et la représentation des graphiques factoriels.
Théorie des graphiques et flux réseau
Introduit la théorie des graphiques, les flux de réseau et les lois de conservation des flux avec des exemples pratiques et des théorèmes.
Algorithme de Bellman-Ford : le chemin le plus court
Fournit un exemple de l'algorithme de Bellman-Ford pour trouver le chemin le plus court dans un graphique.