Méthode probabiliste et ses applications

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Séances de cours associées (31)

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Théorie des graphes : cirséance de cours et indépendance

Couvre la cirséance de cours, l'indépendance, la probabilité, l'union liée, les ensembles et la recoloration hypergraphique.

Modèles graphiques : distributions de probabilités et graphiques factoriels

Couvre les modèles graphiques pour les distributions de probabilité et la représentation des graphiques factoriels.

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Points fixes dans la théorie des graphiques

Se concentre sur les points fixes dans la théorie des graphiques et leurs implications dans les algorithmes et l'analyse.

Coloriage graphique et cycles dirigés

Explore la coloration des graphes, les cycles dirigés, les applications de l'algorithme LLL et les dépendances des éléments dans les graphes.

Graphiques denses: De la théorie aux applications

Explore la transition des graphes clairsemés aux graphes denses et leurs applications réelles.

Algorithmes graphiques II: Traversée et chemins

Explore les méthodes de traversée des graphes, les arbres couvrants et les chemins les plus courts en utilisant BFS et DFS.

Les inégalités de Cheeger

Explore les inégalités de Cheeger pour les promenades aléatoires sur les graphiques et leurs implications.

Subgraphs vs Induced Subgraphs

Distingue entre les sous-graphes et les sous-graphes induits en théorie des graphes, illustrant la construction d'arbres couvrants minimes.

Analyse statistique des données du réseau

Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.