Загрузка страницы

Классические и новые задачи комбинаторики

Открытая лекция CS центра

Лектор: Андрей Михайлович Райгородский

О лекторе:
Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, доктор физико-математических наук, профессор МФТИ и МГУ, руководитель исследовательских программ Яндекса-МФТИ, зав. лаб. продвинутой комбинаторики и сетевых приложений МФТИ.

Аннотация лекции: гипотеза четырёх красок, хроматическое число плоскости (не меньше 5), максимальное клико-хроматическое число у графов на плоскости, хроматическое число трехмерного и четырехмерного слоев.

Лекция прошла в рамках Лектория CS центра (https://compscicenter.ru/lectures/) 3 ноября 2018 года в Новосибирске.

Видео Классические и новые задачи комбинаторики канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
21 ноября 2018 г. 14:45:12
01:25:07
Другие видео канала
Как найти сумму ряда?Как найти сумму ряда?Продвинутый LaTeX: как написать свой шаблонПродвинутый LaTeX: как написать свой шаблонЛекция 15. Байт-код и сборка мусораЛекция 15. Байт-код и сборка мусораЛекция 14. Что внутри Java?Лекция 14. Что внутри Java?Лекция 13. Конкурентные коллекции. АннотацииЛекция 13. Конкурентные коллекции. Аннотации12. Байесовский подход12. Байесовский подходЛекция 12. Примитивы синхронизации и конкурентные коллекцииЛекция 12. Примитивы синхронизации и конкурентные коллекции11. Тысяча и один способ выстрелить себе в ногу, проверяя гипотезы11. Тысяча и один способ выстрелить себе в ногу, проверяя гипотезыЛекция 11. Многопоточность в JavaЛекция 11. Многопоточность в JavaЛекция 10. Ввод-выводЛекция 10. Ввод-вывод10. Линейная регрессия10. Линейная регрессия9. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Линейная регрессия9. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Линейная регрессияЛекция 9. Stream API Терминальные операции и коллекторыЛекция 9. Stream API Терминальные операции и коллекторы8. Гипотезы согласия. Гипотезы однородности. A/B тесты8. Гипотезы согласия. Гипотезы однородности. A/B тестыЛекция 8. Элементы функционального программирования. Stream APIЛекция 8. Элементы функционального программирования. Stream API7. Простая гипотеза и простая альтернатива. Гипотезы о характеристиках7. Простая гипотеза и простая альтернатива. Гипотезы о характеристикахЛекция 7. Map, hashcode, компараторыЛекция 7. Map, hashcode, компараторы6. Проверка гипотез: основы6. Проверка гипотез: основыЛекция 6. Обобщенные типы и коллекцииЛекция 6. Обобщенные типы и коллекции5. М-оценки. Робастность. Эффективность5. М-оценки. Робастность. ЭффективностьЛекция 5. Исключения, try-catch,  обобщенные типыЛекция 5. Исключения, try-catch, обобщенные типы
Яндекс.Метрика