Bipartite double coverIn graph theory, the bipartite double cover of an undirected graph G is a bipartite, covering graph of G, with twice as many vertices as G. It can be constructed as the tensor product of graphs, G × K_2. It is also called the Kronecker double cover, canonical double cover or simply the bipartite double of G. It should not be confused with a cycle double cover of a graph, a family of cycles that includes each edge twice. The bipartite double cover of G has two vertices u_i and w_i for each vertex v_i of G.
Graphe birégulierDans la théorie des graphes, un graphe birégulier est un graphe biparti dans lequel tous les sommets de chacune des deux parties du graphe ont le même degré. Notons et les deux parties d'un graphe birégulier. Si le degré des sommets de est et si le degré des sommets de est , le graphe est dit -birégulier. vignette|Le graphe biparti complet est -birégulier. Tout graphe biparti complet (figure) est -birégulier. vignette|gauche|Le graphe du dodécaèdre rhombique est birégulier. Le graphe du dodécaèdre rhombique (figure) est -birégulier.
Théorie des graphesvignette|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.
Fractional matchingIn graph theory, a fractional matching is a generalization of a matching in which, intuitively, each vertex may be broken into fractions that are matched to different neighbor vertices. Given a graph G = (V, E), a fractional matching in G is a function that assigns, to each edge e in E, a fraction f(e) in [0, 1], such that for every vertex v in V, the sum of fractions of edges adjacent to v is at most 1: A matching in the traditional sense is a special case of a fractional matching, in which the fraction of every edge is either 0 or 1: f(e) = 1 if e is in the matching, and f(e) = 0 if it is not.
Transversal (combinatorics)In mathematics, particularly in combinatorics, given a family of sets, here called a collection C, a transversal (also called a cross-section) is a set containing exactly one element from each member of the collection. When the sets of the collection are mutually disjoint, each element of the transversal corresponds to exactly one member of C (the set it is a member of). If the original sets are not disjoint, there are two possibilities for the definition of a transversal: One variation is that there is a bijection f from the transversal to C such that x is an element of f(x) for each x in the transversal.
Problème de flot maximumthumb|right|Un exemple de graphe de flot avec un flot maximum. la source est , et le puits . Les nombres indiquent le flot et la capacité. Le problème de flot maximum consiste à trouver, dans un réseau de flot, un flot réalisable depuis une source unique et vers un puits unique qui soit maximum. Quelquefois, on ne s'intéresse qu'à la valeur de ce flot. Le s-t flot maximum (depuis la source s vers le puits t) est égal à la s-t coupe minimum du graphe, comme l'indique le théorème flot-max/coupe-min.
Problème de décisionEn informatique théorique, un problème de décision est une question mathématique dont la réponse est soit « oui », soit « non ». Les logiciens s'y sont intéressés à cause de l'existence ou de la non-existence d'un algorithme répondant à la question posée. Les problèmes de décision interviennent dans deux domaines de la logique : la théorie de la calculabilité et la théorie de la complexité. Parmi les problèmes de décision citons par exemple le problème de l'arrêt, le problème de correspondance de Post ou le dernier théorème de Fermat.
Maille (théorie des graphes)En théorie des graphes, la maille d'un graphe est la longueur du plus court de ses cycles. Un graphe acyclique est généralement considéré comme ayant une maille infinie (ou, pour certains auteurs, une maille de −1). La maille d'un graphe est la longueur du plus court de ses cycles. Image:Petersen graph blue.svg|Le [[graphe de Petersen]] a une maille de 5 et est une cage. Image:Heawood_Graph.svg|Le [[graphe de Heawood]] a une maille de 6 et est une cage. Image:Frucht_graph.neato.
NP (complexité)La classe NP est une classe très importante de la théorie de la complexité. L'abréviation NP signifie « non déterministe polynomial » (« en »). Un problème de décision est dans NP s'il est décidé par une machine de Turing non déterministe en temps polynomial par rapport à la taille de l'entrée. Intuitivement, cela revient à dire qu'on peut vérifier « rapidement » (complexité polynomiale) si une solution candidate est bien solution.
Arête transversaleEn théorie des hypergraphes, une transversale est une partie des sommets qui rencontre toutes les arêtes d'un hypergraphe. L'ensemble des transversales est la grille. C'est l'analogue du problème de couverture par sommets (vertex cover en anglais) chez les graphes. On rappelle qu'un hypergraphe est un couple où est un ensemble de sommets, et une famille de sous-ensembles de qu'on nomme arêtes, ou hyperarêtes. Une transversale de est un ensemble tel que pour toute arête appartenant à , .
Automorphisme de graphevignette|On peut définir deux automorphismes sur le graphe maison : l'identité et la permutation qui échange les deux « murs » de la « maison ». En mathématiques et en particulier en théorie des graphes, un automorphisme de graphe est une bijection de l'ensemble des sommets vers lui-même qui préserve l'ensemble des arêtes. On peut voir l'automorphisme de graphes comme un isomorphisme de graphes du graphe dans lui-même. On peut en général s'arranger pour mettre en évidence visuellement les automorphismes de graphes sous forme de symétries dans le tracé du graphe.
NP-difficilevignette|300px|Mise en évidence d'un problème NP-difficile si Problème P ≟ NP. Un problème NP-difficile est, en théorie de la complexité, un problème appartenant à la classe NP-difficile, ce qui revient à dire qu'il est au moins aussi difficile que les problèmes les plus difficiles de la classe NP. Ainsi, un problème H est NP-difficile, si tout problème L de la classe NP peut être réduit en temps polynomial à H. Si un problème NP-difficile est dans NP, alors c'est un problème NP-complet.
