Explore les configurations tactiques, couvrant la taille minimale des sous-ensembles nécessaires pour couvrir les ensembles d'éléments et le concept de K-sets et de points de base.
Introduit des hypergraphes, généralisant des graphiques en permettant à des sous-ensembles de nœuds de former des bords et d'explorer leurs applications dans différents domaines.
Explore les réseaux dirigés avec des relations asymétriques et des hypergraphes qui généralisent les graphiques en permettant aux bords de connecter n'importe quel sous-ensemble de nœuds.
Explore le théorème de Markov, la liaison de Chernoff et les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris une bonne coloration, des graphiques à 2 couleurs et des événements rares.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore les limites et les limites dans les catégories de functeurs, en mettant l'accent sur les égaliseurs, les retraits et leur importance dans la théorie des catégories.
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.
Déplacez-vous dans le calcul et la réalisation géométrique de petites catégories, explorant la relation entre les nerfs et les structures géométriques.
Explore les applications de l'IA dans la chimie, les hypergraphes, la synthèse rituelle en une seule étape et l'évaluation des modèles rétro-synthétiques.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
