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Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Modèles graphiques : distributions de probabilités et graphiques factoriels

Couvre les modèles graphiques pour les distributions de probabilité et la représentation des graphiques factoriels.

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.

Coloration graphique: aléatoire vs symétrique

Comparer la coloration aléatoire et symétrique des graphiques en termes de coloration et d'équilibre des amas.

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.

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.

Coloriage graphique et cycles dirigés

Explore la coloration des graphes, les cycles dirigés, les applications de l'algorithme LLL et les dépendances des éléments dans les graphes.

Théorie de l'information: Bases

Couvre les bases de la théorie de l'information, de l'entropie et des points fixes dans les coloriages graphiques et le modèle Ising.

Coloriage graphique: bases et applications

Couvre les bases et les applications de la coloration graphique, y compris les vecteurs d'équilibrage et la réalisation d'une équité parfaite.

Analyse statistique des données du réseau

Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.