Couvre le sous-graphe le plus sparsest et le sous-graphe le plus Densest, en mettant l'accent sur les algorithmes de regroupement et d'approximation de corrélation.
Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.
Explore la concentration de preuve de mesure en utilisant les méthodes de transformation de Laplace et démontre son application à travers des exemples et des propositions.
Couvre l'optimisation de la pseudométrie dans les graphes, en se concentrant sur la minimisation de la pseudométrie et de la métrique du chemin le plus court.
