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Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

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

Algorithmes graphiques : Modélisation et transversalité

Couvre les algorithmes graphiques, la modélisation des relations entre les objets et les techniques de traversée telles que BFS et DFS.

Théorie des graphiques et flux réseau

Introduit la théorie des graphiques, les flux de réseau et les lois de conservation des flux avec des exemples pratiques et des théorèmes.

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.

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.

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.

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.

Graphiques : Propriétés et représentations

Couvre les propriétés du graphique, les représentations et les algorithmes de traversée à l'aide de BFS et de DFS.

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.

Propagation de la croyance

Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.