Explore la propagation des croyances sur les graphes, en mettant l'accent sur la normalisation, les relations récursives et le calcul itératif de la fonction de partition.
Couvre le modèle de bloc stochastique et son application dans la détection communautaire, explorant sa formulation mathématique et ses défis.
Explore la convergence des marches aléatoires sur les graphiques et les propriétés des matrices de contiguïté pondérées.
Couvre les bases de la théorie de l'information, de l'entropie et des points fixes dans les coloriages graphiques et le modèle Ising.
Explore les inégalités de Cheeger pour les promenades aléatoires sur les graphiques et leurs implications.
