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.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Couvre trouver le chemin le plus court dans les graphiques dirigés efficacement en utilisant des approches algorithmiques et en discutant des problèmes connexes de NP-complet.
