Introduction à la théorie des catégories

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Algorithmes graphiques : modélisation et représentation

Couvre les bases des algorithmes de graphes, en se concentrant sur la modélisation et la représentation des graphes en mémoire.

Catégories: Functors, et Transformations naturelles

Introduit des catégories, des exemples concrets, des catégories opposées et des isomorphismes, conduisant à des groupoïdes.

Connectivité dans la théorie des graphiques

Couvre les fondamentaux de la connectivité dans la théorie des graphiques, y compris les chemins, les cycles et les arbres qui s'étendent.

Vision écologique : Conception de l'agent computationnel

Explore la vision écologique et la conception d'agents computationnels dans le contexte de la perception visuelle et du comportement.

Max Flav-Min Découpe dans les graphiques dirigés

Couvre le concept de réduction maximale du débit minimal dans les graphiques dirigés avec des contraintes de capacité.

Graphiques dirigés : Introduction et catégories

Couvre la notion fondamentale de composition dans les graphiques dirigés et fournit des exemples de leur représentation.

DFS Continuation : Tri topologique

Couvre des sujets tels que la sortie DFS, la classification des bords, les graphes acycliques, l'exactitude, l'analyse du temps, les SCC et l'algorithme de tri topologique.

Théorie des graphes : connectivité et propriétés

Explore les propriétés des graphiques non orientés et dirigés, en mettant l'accent sur la connectivité et la modélisation de topologie de réseau.

Sélection du modèle et géométrie locale

Explore les défis de sélection des modèles dans les modèles causaux et l'impact de la géométrie locale sur l'inférence statistique.

Algorithmes de graphes : notions de base

Introduit les bases des algorithmes de graphes, couvrant les structures de traversée, de représentation et de données pour BFS et DFS.