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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.
Graphiques : Propriétés et représentations
Couvre les propriétés du graphique, les représentations et les algorithmes de traversée à l'aide de BFS et de DFS.
Systèmes de contrôle en réseau: Matrix laplacien et consensus
Explore la matrice laplacienne et le consensus dans les systèmes de contrôle en réseau.
Graphes et réseaux : bases et applications
Présente les bases des graphiques et des réseaux, couvrant les définitions, les chemins, les arbres, les flux, la circulation et les arbres couvrants.
Algorithmes graphiques : flux et composants fortement connectés
Discute des algorithmes de graphes, en se concentrant sur les réseaux de flux et les composants fortement connectés.
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 : Ford-Fulkerson et composants fortement connectés
Discute de la méthode Ford-Fulkerson et des composants fortement connectés dans les algorithmes graphiques.
Matrice laplacienne : propriétés et exemples
Explore la matrice laplacienne, les théorèmes de consensus variables dans le temps et les graphes équilibrés dans les systèmes de contrôle en réseau.
Inférence causale : Structures de graphes d'apprentissage
Explore l'inférence causale à travers des structures de graphes d'apprentissage pour le raisonnement causal à partir de données d'observation.
Graphes en apprentissage profond: Applications et techniques
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
