Projet pédagogique dédié à l'étude et à la résolution de problèmes liés aux graphes. Il propose des exercices pratiques et des algorithmes pour comprendre les concepts fondamentaux de la théorie des graphes, souvent utilisés en informatique et en mathématiques. Destiné aux étudiants ou à toute personne souhaitant approfondir ses connaissances dans ce domaine.

Ce projet propose une série de travaux pratiques (TP) en algorithmique et programmation Python, accompagnés de corrigés détaillés. Destiné aux étudiants, il couvre des concepts fondamentaux comme les structures de données, les algorithmes de tri, les graphes et la récursivité. Chaque TP inclut des exercices progressifs pour renforcer les compétences en résolution de problèmes et en analyse algorithmique.

Bibliothèque expérimentale dédiée à l'implémentation de méthodes basées sur les forêts de Kirchhoff sur graphes. Elle propose des estimateurs pour des problèmes d'interpolation et de régularisation, notamment dans le cadre de la résolution de systèmes linéaires de grande échelle. Les algorithmes s'appuient sur des publications scientifiques récentes en traitement du signal et en apprentissage statistique.

Ce projet pédagogique propose des travaux pratiques et des fiches d'exercices pour enseigner les algorithmes de parcours de graphes (largeur, profondeur, Dijkstra) dans le cadre d'un cours d'algorithmique avancée. Il s'adresse aux étudiants en master d'informatique et vise à renforcer leurs compétences en résolution de problèmes algorithmiques complexes.

Le projet Walshaw est une collection de graphes extraite de la collection DIMACS'10. Il vise à fournir des données complexes pour la résolution de problèmes d'optimisation et d'algorithmique, facilitant ainsi la recherche et l'enseignement dans ces domaines.

Ce projet vise à reproduire et analyser des expériences scientifiques sur des heuristiques dédiées à la résolution du problème P||Cmax, un problème classique d'ordonnancement industriel. Il implémente et compare plusieurs algorithmes heuristiques (BPLS, BBLS, LPT, SLACK, etc.) pour optimiser l'ordonnancement de tâches sur des machines parallèles. Les résultats sont visualisés sous forme de graphiques et de tableaux pour évaluer l'efficacité des méthodes proposées.

Le projet modelmaths.td7 est un outil dédié à la résolution de problèmes mathématiques complexes, offrant des fonctionnalités de génération de graphiques et de visualisation de données, ainsi que des capacités d'analyse statistique et de traitement de données.

Le projet modelmaths.td7 est un outil dédié à la résolution de problèmes mathématiques complexes, offrant des fonctionnalités de génération de graphiques et de visualisation de données, ainsi que des capacités d'analyse statistique et de traitement de données.

Ce projet concerne l'étude et l'implémentation d'algorithmes de parcours de graphes, tels que Dijkstra, la recherche en largeur et en profondeur, et leur application à la résolution de problèmes de labyrinthe.