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 la preuve du théorème ARV de Bourgain, en se concentrant sur lensemble fini de points dans un espace semi-métrique et lapplication de lalgorithme ARV pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore les distances sur les graphiques, les normes de coupe, les arbres de couverture, les modèles de blocs, les métriques, les normes et les ERGM dans l'analyse des données du réseau.
Couvre les fondamentaux de la théorie des graphiques, y compris les sommets, les bords, les degrés, les promenades, les graphiques connectés, les cycles et les arbres, en mettant l'accent sur le nombre de bords dans un arbre.
