Couvre les fonctions d'intégration sur les surfaces des graphes dans le calcul vectoriel, en mettant l'accent sur l'interprétation du théorème de divergence et des cas spéciaux de domaine entre deux graphes.
Explore les épidémies répandre des modèles et Bootstrap Percolation dans les réseaux de treillis carrés, en se concentrant sur léquation de Kolmogorov et les fonctions génératrices de probabilité.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.