Hypergraphies et prévision des liens : Analyse statistique des données du réseau

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Séances de cours associées (28)

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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.

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.

Profondeur-première recherche: Traverser et trier les graphiques

Explore la recherche en profondeur, la recherche en largeur, la représentation graphique et le tri topologique dans les graphiques.

Systèmes de contrôle en réseau: Matrix laplacien et consensus

Explore la matrice laplacienne et le consensus dans les systèmes de contrôle en réseau.

Expander Graphs : Propriétés et valeurs propres

Explore les expandeurs, les graphes de Ramanujan, les valeurs propres, les matrices laplaciennes et les propriétés spectrales.

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 probabilités : le théorème de Markov

Explore le théorème de Markov, la liaison de Chernoff et les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris une bonne coloration, des graphiques à 2 couleurs et des événements rares.

Matching bipartite non pondéré

Introduit l'appariement bipartite non pondéré et sa solution en utilisant la programmation linéaire et la méthode simplex.

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.

Configurations tactiques : Rdl Nibble

Explore les configurations tactiques, couvrant la taille minimale des sous-ensembles nécessaires pour couvrir les ensembles d'éléments et le concept de K-sets et de points de base.