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Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.
Explore le pseudo-aléatoire dans les graphes en utilisant des valeurs propres et des polynômes, en soulignant l'importance des racines groupées et des entrelaceurs communs.
Explore les propriétés des arbres dans la théorie des graphes, en se concentrant sur les nœuds, les chemins, les cycles et la caractérisation des arbres dans un graphique dirigé.
Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.
