Couvre le polynôme d'indépendance d'un graphe de dépendance et des concepts connexes tels que la coloration du graphe et les propriétés du graphe dirigé.
Explore la base canonique en algèbre linéaire, en se concentrant sur la représentation matricielle, la diagonalisation et les polynômes caractéristiques.
Explore l'inférence causale, les graphiques dirigés et l'équité dans les algorithmes, en mettant l'accent sur l'indépendance conditionnelle et les implications des GAD.
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.
Explore les épidémies répandre des modèles et Bootstrap Percolation dans les réseaux de treillis carrés, en se concentrant sur léquation de Kolmogorov et les fonctions génératrices de probabilité.
Explore les flux réseau, la méthode simplex, la programmation linéaire, les solutions arborescentes et les solutions doubles dans les problèmes d'optimisation.
