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응용 그래프이론

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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
  • 강의학기
    2019년1학기
  • 조회수
    2,830
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강의계획서
강의계획서
기초적인 그래프 이론과 전산학적 관점에서 볼 수 있는 그래프 알고리즘에 대하여 다룬다.

차시별 강의

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1. Graph Features, 그래프 특성지표 그래프의 기본적인 특성지표 URL
2. 방향 그래프 1 Basic structure of Directed Graph, Directed acyclic graph 특성, 드 부루인 코드와 방향 그래프 URL
3. 방향 그래프 2 방향 그래프를 이용한 다양한 응용문제 풀이 URL
4. 트리 기초 특성이 있는 가장 단순한 구조인 Tree에 대하여 기본적인 성질을 탐구한다. 특히 Caley lemma를 이용한 sPANNING tree enumeration을 탐구한다. URL
5. 트리 알고리즘 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. URL
6. 매칭과 커버 Matching algorithm for weighted bipartite graph. HUngarian methods will be discussed URL
7. 네트워크 플로우 Network flow model for optimization procedure is studied. And the most recent algorithm for network flow will be implmented. URL
8. 연결도 Graph connectivity, edge version, vertex version, minimal graph design theory (Harary Design algorithm) URL
9. 그래프 탐색 Studying graph searcing algorithm with structural property. Hamiltonicity, Eulerian and variation of path constraints Code implementation home work will be given.. URL
10. 그래프 색칠 Graph Coloring Property and approximation algorithms. NP-completeness of Graph Coloring, URL
11. 그래프 평면성 We study the topological(graph based) structure with the concept of graph planarity. And application of planar embedding, URL
12. 스펙트랄 그래프 이론 We study the spectral graph theory based on adjacency matrix theory. Eigen valaue property. Spectrai embedding URL
13. 그래프 정렬 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. URL

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