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.
Couvre les déclarations conditionnelles et la théorie des graphes, y compris les techniques de preuve et les concepts liés aux graphes, aux chemins, à la connectivité et aux protocoles de commérage.
Explore la base canonique en algèbre linéaire, en se concentrant sur la représentation matricielle, la diagonalisation et les polynômes caractéristiques.
Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
Explore la maximisation de la diversité dans la sélection des documents, la détermination des cliques de graphes, les théorèmes sur le type négatif et l'optimisation convexe.
Explore la régression non paramétrique pour les réseaux, couvrant l'analyse des données d'objets, les graphiques de réseaux, les distances extrinsèques et les projections pratiques.
