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Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore les algorithmes de Prim et Kruskal pour trouver un minimum d'arbres couvrants dans un graphique, couvrant leur exactitude, leur mise en œuvre et leur analyse.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Présente les arbres couvrants dans les graphiques et le problème de l'arbre de couverture minimum, explorant des algorithmes efficaces pour une prise de décision optimale.
