Explore la maximisation de la diversité dans la sélection des documents, la détermination des cliques de graphes, les théorèmes sur le type négatif et l'optimisation convexe.
Explore les méthodes d'optimisation primaire-duelle, se concentrant sur les approches lagrangiennes et diverses méthodes comme la pénalité, la lagrangien augmentée, et les techniques de fractionnement.
Explore les relations entre les événements, les contraintes disjonctives et la modélisation avec des variables binaires dans les problèmes d'optimisation.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, en mettant l'accent sur les techniques de gradient lagrangien et leurs applications dans l'optimisation des données.
Discute des structures de données Union-Find et des arbres de spanning minimum, couvrant les algorithmes et leurs applications dans la conception et l'optimisation 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.
