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En théorie des graphes, un ensemble dominant (ou dominating set en anglais) d'un graphe G = ( S, A ) est un sous-ensemble D de l'ensemble S des sommets tel que tout sommet qui n'appartient pas à D possède au moins une arête d'extrémité un sommet de D. Le problème de l'ensemble dominant est de déterminer, étant donné G et un entier naturel k, si G possède un ensemble dominant d'au plus k sommets. Ce problème est NP-complet. Un ensemble dominant (ou dominating set en anglais) d'un graphe G = ( S, A ) est un sous-ensemble D de l'ensemble S des sommets tel que tout sommet qui n'appartient pas à D possède au moins une arête commune avec un sommet de D. Le problème de l'ensemble dominant est de déterminer si étant donné G et un entier naturel k, G possède un ensemble dominant d'au plus k sommets. Ce problème est NP-complet. L'ensemble S de tous les sommets est dominant. Un code identifiant d'un graphe est un sous-ensemble C de sommets de G qui est à la fois un code couvrant et un code séparateur. Ce sous-ensemble C est appelé un code identifiant de G. Tous les sommets du graphe G sont donc couverts et séparés. On appelle pour chaque sommet v ensemble identifiant l’ensemble . On notera cet ensemble ou . On a donc C qui est un code identifiant de G si et seulement si l’application : est une injection dont l’image ne contient pas l’ensemble vide. Le problème de décision de l'ensemble dominant a été prouvé NP-complet par réduction avec le problème de couverture par sommets. Les deux problèmes sont similaires, la différence étant que le premier concerne des arcs alors que le second concerne les sommets. Le problème de l'ensemble dominant est utilisé lui-même pour montrer la difficulté d'autres problèmes, comme le problème k-centre métrique. Soit une instance du problème de couverture de sommets. On construit (cf figure ci-contre) un nouveau graphe G' , en ajoutant à G de nouveaux sommets, pour représenter les arcs du graphe initial G. Précisément, pour tout arc de G, ajoutons un sommet vw et les arcs et .
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The Parks-McClellan (PM) algorithm is a clever application of advanced
polynomial fitting techniques to the problem of FIR filter design. In
this notebook we will explore the key ideas behind the method by
considering the design of a simple Type-I lowpass filter.
NOTE: This notebook uses interactive widgets. If the interactive
controls do not work or show up, please fo [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will use the adaptive LMS filter to estimate the
impulse response of a reverberating room.
A typical use case is handsfree telephony: since the received signal,
amplified and played by the speaker, is picked up by the microphone, we
need to eliminate it from the signal that is transmitted back in order
to avoid a feedback loop. The signal picked up by the microph [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will investigate the effect of phase on the
perceptual quality of a sound. It is often said that the human ear is
commercial-grade audio equipment takes place in the magnitude domain
only.
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
In [2]:
plt.rcParams["figure.fig