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重庆大学-图论及应用(龚劬 教授)(研究生)

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简介:
龚劬教授现任教于重庆大学,专注于图论及其应用领域的研究,在国内外学术界享有盛誉。本课程面向研究生群体,深入探讨图论理论及其在实际问题中的广泛应用。 重庆大学的图论及应用研究生课程包括三个文件:1、课后习题解答;2、平时作业习题解答;3、期末作业报告。

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    龚劬教授现任教于重庆大学,专注于图论及其应用领域的研究,在国内外学术界享有盛誉。本课程面向研究生群体,深入探讨图论理论及其在实际问题中的广泛应用。 重庆大学的图论及应用研究生课程包括三个文件:1、课后习题解答;2、平时作业习题解答;3、期末作业报告。
  • 练习题解答(
    优质
    《重庆大学图论练习题解答》是由龚劬编著的一本详细解析图论相关习题的参考书,适合学习离散数学和图论课程的学生使用。 重庆大学版本图论习题详细解析,内容可靠且解答详尽。
  • 与网络最优化算法课后习题解答
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    《重庆大学图论与网络最优化算法龚劬课后习题解答》是针对重庆大学相关课程教材编写的配套辅导书,提供了详细的习题解析和解题思路,旨在帮助学生更好地理解和掌握图论及网络最优化算法的相关知识。 重庆大学出版的《图论与网络最优化算法》一书由龚劬编写,该书课后习题的答案可能会对你有所帮助。
  • --个人期末复习资料
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    本资料为重庆大学研究生阶段《图论》课程的期末复习材料,涵盖课程主要知识点与经典例题解析,适用于同校师生参考学习。 《图论精要:2023年重庆大学研究生复习指南》 图论作为离散数学的重要分支,研究点与点之间的连接关系,在计算机科学、网络设计及优化问题等领域具有广泛应用。本资料汇集了重庆大学研究生课程的核心内容,旨在帮助学习者全面掌握图论的基本概念、定理及其应用。 1. **图论基础** - 图的定义:由顶点和边构成,分为无向图与有向图,边可带有权重。 - 连通性:连通图及不连通图的概念;强连通与弱连通的区别。 - 周长与直径:最短环路长度(周长)以及最大路径长度(直径)的定义和计算方法。 - 树与森林:树的基本性质,最小生成树算法及其应用。 2. **图的遍历** - 深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS): 图的遍历策略,用于寻找路径、判断连通性及层次结构分析。 - 特殊类型的二叉树:包括前序、中序和后序遍历方法。 3. **图的矩阵表示** - 邻接矩阵与邻接表: 常见的数据结构形式;稠密图使用邻接矩阵,稀疏图则偏好邻接列表。 - 度数矩阵与拉普拉斯矩阵:描述图性质的相关数学工具。 4. **色数理论** - 四色定理及其应用背景——地图着色问题的最少颜色需求量。 - 色数和独立集之间的关系探讨。 5. **匹配算法** - 匹配相关概念: 最大匹配、Hall条件及增广路径方法的应用。 - 实际案例:工厂分配与稳定婚姻模型优化实例分析。 6. **图嵌入和平面性理论** - 平面图定义及其性质 - Euler公式介绍,即平面图形顶点数v、边数e和区域f之间的关系 7. **经典算法解析** - 最短路径问题: Dijkstra, Floyd-Warshall 和 Bellman-Ford 算法的应用。 - 流量优化策略:最小割与最大流的计算方法(如Ford-Fulkerson及Edmonds-Karp) 8. **图论在科研和工程中的应用实例分析** - 社交网络研究: 探索节点关联性以及社团发现 - 互联网路由设计: 图论在网络拓扑优化上的作用。 - 生物学领域:蛋白质相互作用网路的解析方法。 - 运输系统规划与物流管理中路径选择和效率提升。 9. **历年真题及解答** - 提供过去考试的真实题目及其详细答案,帮助学生检验学习效果,并熟悉试题类型以及解题技巧。 10. **复习资料汇总与博客内容补充** - 收集的复习材料及博客文章:进一步深化课堂所学知识的理解和实践能力提升。 通过系统性地研究上述知识点并结合教材、笔记等辅助资源,学员将能深入理解图论理论体系,并掌握解决实际问题的能力。同时,历年真题解析有助于考生了解考试重点与提高应试技巧。
  • 矩阵 —— 出版社
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    《矩阵论与应用》由重庆大学出版社出版,该书系统介绍了矩阵理论的基本概念、性质及应用,结合实例深入浅出地讲解了矩阵在工程科学中的重要作用。适合高等院校相关专业师生参考使用。 矩阵论是研究生阶段的一门基础课程(非数学类),对后续学习具有重要的奠基作用。
  • (第二版·材)_11335041
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    《图论与应用(第二版·研究生教材)》是一本深入浅出地介绍图论基本概念、理论及其在计算机科学等领域的应用的专业书籍,适合高等院校相关专业高年级本科生和研究生使用。 《图论及其应用》(第二版)是一本研究生教学用书,编号为11335041,可在超星平台获取高清版本。这本书是通过网上收集整理的。
  • 与网络最优化算法》习题解答参考答案
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    本书提供了《图论与网络最优化算法》课程中各章节的习题详细解答和参考答案,帮助读者深入理解图论及其在网络最优化中的应用。 《图论与网络最优化算法》是计算机科学与工程领域的重要课程之一,主要探讨如何在图结构中寻找最优解。龚劬教授的教材深入浅出地介绍了图论的基本概念、网络最优化算法及其应用,并提供了课后习题和参考答案以辅助学习过程。 理解什么是图论至关重要。作为数学的一个分支,图论研究的是点(顶点)与它们之间的连接关系(边),即所谓的“图”。在计算机科学中,这种结构常用于建模各种复杂问题,例如网络架构、交通路线规划以及社交网络分析等。常见的图性质包括连通性、树形结构、环路、路径类型如欧拉路径和哈密顿回路。 网络最优化算法则是将图论应用于实际问题的解决方案集合,比如最小生成树(Prim或Kruskal算法)、最短路径计算(Dijkstra或Floyd-Warshall算法)以及最大流分析(Ford-Fulkerson或Edmonds-Karp算法)。这些方法旨在找到满足特定条件下的最优解,如成本最低化或者流量最大化。 课后习题涵盖了图论的基本概念和网络优化策略的各个方面。学生可能需要构造特定类型的图、解析其性质,甚至设计解决实际问题的算法。参考答案则提供了正确的解题思路与步骤,帮助检验学生的理解力及解题技巧。 平时作业的答案文件中通常会详细解释这些问题,并包括图的各种表示方法(如邻接矩阵和邻接表)、逻辑推理过程以及具体算法实现细节。通过对比参考答案,学生可以发现自身不足之处并进一步提升解决问题的能力。 学习《图论与网络最优化算法》不仅能增强理论基础,还能培养解决实际问题的技能。此部分内容在许多计算机专业考试及竞赛中占据重要地位,如ACM/ICPC编程挑战赛和研究生入学测试等。掌握这些知识对于从事计算机网络、数据结构、算法设计等相关工作具有显著优势。 《图论与网络最优化算法》不仅是一门理论课程,更强调实践应用能力的培养。通过深入学习和练习,学生能够获取解决复杂问题的有效工具,并为未来的专业发展奠定坚实基础。