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Graph Features, 그래프 특성지표 | 그래프의 기본적인 특성지표 | ![]() |
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방향 그래프 1 | Basic structure of Directed Graph, Directed acyclic graph 특성, 드 부루인 코드와 방향 그래프 | ![]() |
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방향 그래프 2 | 방향 그래프를 이용한 다양한 응용문제 풀이 | ![]() |
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트리 기초 | 특성이 있는 가장 단순한 구조인 Tree에 대하여 기본적인 성질을 탐구한다. 특히 Caley lemma를 이용한 sPANNING tree enumeration을 탐구한다. | ![]() |
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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. | ![]() |
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매칭과 커버 | Matching algorithm for weighted bipartite graph. HUngarian methods will be discussed | ![]() |
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네트워크 플로우 | Network flow model for optimization procedure is studied. And the most recent algorithm for network flow will be implmented. | ![]() |
8. | ![]() |
연결도 | Graph connectivity, edge version, vertex version, minimal graph design theory (Harary Design algorithm) | ![]() |
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그래프 탐색 | 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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그래프 색칠 | Graph Coloring Property and approximation algorithms. NP-completeness of Graph Coloring, | ![]() |
11. | ![]() |
그래프 평면성 | We study the topological(graph based) structure with the concept of graph planarity. And application of planar embedding, | ![]() |
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스펙트랄 그래프 이론 | We study the spectral graph theory based on adjacency matrix theory. Eigen valaue property. Spectrai embedding | ![]() |
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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. | ![]() |