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Chaînes et algorithmes de Markov

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Dans cours

COM-516: Markov chains and algorithmic applications

The study of random walks finds many applications in computer science and communications. The goal of the course is to get familiar with the theory of random walks, and to get an overview of some applications of this theory to problems of interest in commu ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux des chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'introduction, l'énoncé, la preuve et l'analyse du problème. Il traite du concept de coloration correcte dans les graphiques, des défis des graphiques arbitraires et des conditions d'existence d'une coloration correcte. La séance de cours se penche également sur l'algorithme de Metropolis, les probabilités d'acceptation et le processus de recoloration des sommets d'une chaîne. L'accent est mis sur la compréhension du fonctionnement de l'algorithme et de son application à l'échantillonnage uniforme à partir d'un ensemble. La séance de cours se termine par un aperçu de l'irréductibilité et de la complexité de la détermination de la coloration correcte dans les graphiques.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (32)

Théorie des graphes

vignette|Un tracé de graphe. La théorie des graphes est la discipline mathématique et informatique qui étudie les graphes, lesquels sont des modèles abstraits de dessins de réseaux reliant des objets. Ces modèles sont constitués par la donnée de sommets (aussi appelés nœuds ou points, en référence aux polyèdres), et d'arêtes (aussi appelées liens ou lignes) entre ces sommets ; ces arêtes sont parfois non symétriques (les graphes sont alors dits orientés) et sont alors appelées des flèches ou des arcs.

Lexique de la théorie des graphes

NOTOC Acyclique graphe ne contenant pas de cycle. Adjacence une liste d'adjacence est une structure de données constituée d'un tableau dont le -ème élément correspond à la liste des voisins du -ème sommet. Adjacence une matrice d'adjacence est une matrice carrée usuellement notée , de dimensions , dont chaque élément est égal au nombre d'arêtes incidentes (ayant pour extrémités) aux sommets d'indices et (pour un graphe simple non pondéré, ). Dans le cas d'un graphe pondéré, chaque élément est égal à la somme du poids des arêtes incidentes.

Coloration de graphe

thumb|Une coloration du graphe de Petersen avec 3 couleurs. En théorie des graphes, la coloration de graphe consiste à attribuer une couleur à chacun de ses sommets de manière que deux sommets reliés par une arête soient de couleur différente. On cherche souvent à utiliser le nombre minimal de couleurs, appelé nombre chromatique. La coloration fractionnaire consiste à chercher non plus une mais plusieurs couleurs par sommet et en associant des coûts à chacune.

Connectivity (graph theory)

In mathematics and computer science, connectivity is one of the basic concepts of graph theory: it asks for the minimum number of elements (nodes or edges) that need to be removed to separate the remaining nodes into two or more isolated subgraphs. It is closely related to the theory of network flow problems. The connectivity of a graph is an important measure of its resilience as a network. In an undirected graph G, two vertices u and v are called connected if G contains a path from u to v.

Chaîne (théorie des graphes)

Dans un graphe non orienté, une chaîne reliant à , notée , est définie par une suite finie d'arêtes consécutives, reliant à . La notion correspondante dans les graphes orientés est celle de chemin. Une chaîne élémentaire est une chaîne ne passant pas deux fois par un même sommet, c'est-à-dire dont tous les sommets sont distincts. Une chaîne simple est une chaîne ne passant pas deux fois par une même arête, c'est-à-dire dont toutes les arêtes sont distinctes. Un cycle est une chaîne simple dont les deux extrémités sont identiques.

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Chaînes de Markov: Applications et analyse

Explore les chaînes de Markov, en se concentrant sur le problème de coloration et l'analyse de l'algorithme.

Propagation de la croyance

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.

Chaînes de Markov: Applications et méthodes d'échantillonnage

Couvre les bases des chaînes de Markov et leurs applications algorithmiques.

Coloration graphique: aléatoire vs symétrique

Comparer la coloration aléatoire et symétrique des graphiques en termes de coloration et d'équilibre des amas.

Propagation de la croyance pour la coloration graphique

Explore la propagation de la croyance pour la coloration des graphiques et ses propriétés de convergence.

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Théorie des graphes

Lexique de la théorie des graphes

Coloration de graphe

Connectivity (graph theory)

Chaîne (théorie des graphes)

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