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Coloriage graphique: bases et applications
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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.
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.
Arbres d'éclaboussure minimum: Algorithme de Prim
Explore l'algorithme de Prim pour les arbres à portée minimale et introduit le problème Traveling Salesman.
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.
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.
Coloration graphique: aléatoire vs symétrique
Comparer la coloration aléatoire et symétrique des graphiques en termes de coloration et d'équilibre des amas.
Graphiques : Propriétés et représentations
Couvre les propriétés du graphique, les représentations et les algorithmes de traversée à l'aide de BFS et de DFS.
Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes
Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Théorie des graphiques de base
Introduit les bases de la théorie des graphes, la théorie de Ramsey et les concepts de coloration des graphes.
Chaînes de Markov: Applications et analyse
Explore les chaînes de Markov, en se concentrant sur le problème de coloration et l'analyse de l'algorithme.