Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
en
Se connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Calcul du champ moyen
Graph Chatbot
Séances de cours associées (12)
Exercices de modèle de spin
Couvre les exercices sur le modèle de spin, l'ensemble indépendant, l'appariement et les fonctions croissantes.
Algorithme de changement cupide : Optimisation et stabilité
Explore l'optimalité de l'algorithme de changement gourmand et la stabilité de la correspondance maximale.
Méthode Ford-Fulkerson : Structures de données disjointes
Explore la méthode Ford-Fulkerson pour le flux maximal et les structures de données disjointes.
Algorithmes et croissance des fonctions
Couvre les algorithmes d'optimisation, l'appariement stable et la notation Big-O pour l'efficacité de l'algorithme.
Algorithmes: Stable Matchings
Couvre le concept d'appariement stable et l'algorithme de Gale-Shapley.
Algorithmes: Stable Matchings
Couvre le concept d'appariement stable et l'algorithme de Gale-Shapley.
Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée
Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.
Passage de message dans des modèles graphiques
Explique le passage de message dans les modèles graphiques et le problème de correspondance dans la théorie des graphes.
Matching bipartite non pondéré
Introduit l'appariement bipartite non pondéré et sa solution en utilisant la programmation linéaire et la méthode simplex.
Graph Matching Entropy
Explore la relation entre les correspondances, l'entropie et l'entropie libre de Bethe dans des graphiques aléatoires.
Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Programmes d'optimisation : Fonctions de coûts linéaires par pièce
Couvre la formulation de programmes d'optimisation pour minimiser les fonctions de coûts linéaires à la pièce.
Précédent
Page 1 sur 1
Suivant
