1. |
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Graph Features, 그래프 특성지표
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그래프의 기본적인 특성지표 |
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2. |
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방향 그래프 1
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Basic structure of Directed Graph, Directed acyclic graph 특성, 드 부루인 코드와 방향 그래프 |
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3. |
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방향 그래프 2
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방향 그래프를 이용한 다양한 응용문제 풀이 |
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4. |
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트리 기초
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특성이 있는 가장 단순한 구조인 Tree에 대하여 기본적인 성질을 탐구한다. 특히 Caley lemma를 이용한 sPANNING tree enumeration을 탐구한다. |
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5. |
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트리 알고리즘
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그래프가 트리일 때 효율적인 탐색알고리즘이 존재하며 model이 트리일 때 적용할 수 있는 다양한 응용문제를 다른다. 특히 k-Center 문제를 Tree에서 polunomial time에 해결하는 과정을 알고리즘 기반으로 탐색한다. |
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6. |
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매칭과 커버
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Matching algorithm for weighted bipartite graph. HUngarian methods will be discussed |
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7. |
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네트워크 플로우
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Network flow model for optimization procedure is studied. And the most recent algorithm for network flow will be implmented. |
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8. |
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연결도
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Graph connectivity, edge version, vertex version, minimal graph design theory (Harary Design algorithm) |
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9. |
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그래프 탐색
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Studying graph searcing algorithm with structural property. Hamiltonicity, Eulerian and variation of path constraints Code implementation home work will be given.. |
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10. |
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그래프 색칠
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Graph Coloring Property and approximation algorithms. NP-completeness of Graph Coloring, |
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11. |
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그래프 평면성
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We study the topological(graph based) structure with the concept of graph planarity. And application of planar embedding, |
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12. |
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스펙트랄 그래프 이론
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We study the spectral graph theory based on adjacency matrix theory. Eigen valaue property. Spectrai embedding |
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13. |
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그래프 정렬
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Finally we will study how the graph theory is applied in a practical problem, a bioinformatics works. That is to compare and compute the similarity of input graphs. Thes procedure are called Graph alignment. |
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