Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Explore les contraintes, l'efficacité et la complexité de l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur la convexité et la complexité du pire des cas dans l'analyse algorithmique.
S'inscrit dans la complexité et les interdépendances de la transition vers des villes intelligentes, soulignant l'importance d'une approche holistique.
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Introduit un algorithme amélioré pour les jeux de parité à trois couleurs, en mettant l'accent sur les mesures de progrès, l'accélération et la rapidité pratique.
Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
