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.
Discute des défis à relever pour comparer les données non euclides, proposant une solution laplacienne pour l'alignement des graphiques et l'exploration d'un transport optimal pour le calcul de la distance des graphiques.
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
Couvre le concept d'isomorphismes graphiques, expliquant la définition, la notation, les exemples, la complexité computationnelle et le nombre de classes d'isomorphisme.
Discute de la recherche de graphes d-réguliers avec des propriétés de valeur propre spécifiques et de l'existence de séquences de Ramasugan pour les nombres premiers d-opt.
