Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
Explore l'entrelacement des familles de polynômes et des graphiques de Ramanujan à un côté, en se concentrant sur leurs propriétés et leurs méthodes de construction.
Couvre les fondamentaux des chaînes de Markov et de leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur la coloration correcte et l'algorithme Metropolis.
Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
