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.
Explore l'unicité des arbres, des groupes d'automorphisme, des graphiques Cayley-Abels et la construction de sous-groupes vertex-transitifs avec des actions locales prescrites.
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.
Explore des algorithmes de graphes comme BFS et DFS, en discutant des chemins les plus courts, des arbres couvrants et du rôle des structures de données.
