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Fundamentos da Teoria dos Grafos para Computação

Lançamento

Autor: NICOLETTI, M.C., E.R.HRUSCHKA JR.

ISBN: 9788521634461
Publicação: 16/11/2017
Edição: 3|2018
Formato: 17 X 24
Páginas: 264
Acabamento da capa: Brochura
Peso: 0,45kg
Selo Editorial: LTC
R$95,00

A Teoria dos Grafos (TG) é um ramo recente na história da Matemática, pois suas origens remontam ao século XVIII. Largamente utilizada na Matemática Aplicada e na Ciência da Computação, a TG tem se mostrado uma importante ferramenta para a modelagem de uma variedade de situações reais em diferentes áreas de conhecimento, tais como as Engenharias, Física, Química, Linguística, Pesquisa Operacional e Inteligência Artificial.

Em Fundamentos da Teoria dos Grafos para Computação, os professores Maria do Carmo Nicoletti e Estevam R. Hruschka Jr. apresentam um rico material compilado e refinado ao longo de anos de experiência no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (DC-UFSCar). Originalmente publicada pela editora da universidade, a EdUFSCar, a obra chega à terceira edição, revista e ampliada.

O conteúdo deste livro pode ser usado como texto básico para disciplinas introdutórias a TG, como material que promove a revisão da modelagem baseada em grafos a vários problemas, como texto de consulta a vários algoritmos subsidiados por modelagens baseadas em grafos e, particularmente, como um guia na preparação do leitor para disciplinas de pós-graduação que envolvam tópicos mais avançados e complexos associados ao tema.

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Sinopse

Detalhes

A Teoria dos Grafos (TG) é um ramo recente na história da Matemática, pois suas origens remontam ao século XVIII. Largamente utilizada na Matemática Aplicada e na Ciência da Computação, a TG tem se mostrado uma importante ferramenta para a modelagem de uma variedade de situações reais em diferentes áreas de conhecimento, tais como as Engenharias, Física, Química, Linguística, Pesquisa Operacional e Inteligência Artificial.

Em Fundamentos da Teoria dos Grafos para Computação, os professores Maria do Carmo Nicoletti e Estevam R. Hruschka Jr. apresentam um rico material compilado e refinado ao longo de anos de experiência no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (DC-UFSCar). Originalmente publicada pela editora da universidade, a EdUFSCar, a obra chega à terceira edição, revista e ampliada.

O conteúdo deste livro pode ser usado como texto básico para disciplinas introdutórias a TG, como material que promove a revisão da modelagem baseada em grafos a vários problemas, como texto de consulta a vários algoritmos subsidiados por modelagens baseadas em grafos e, particularmente, como um guia na preparação do leitor para disciplinas de pós-graduação que envolvam tópicos mais avançados e complexos associados ao tema.

Sumário

Capítulo 1 Revisão de conceitos básicos
Capítulo 2 Considerações iniciais sobre grafos
Capítulo 3 Conceitos iniciais de grafos
Capítulo 4 Passeios, trilhas e caminhos
Capítulo 5 Representação matricial de grafos
Capítulo 6 Árvores, pontes e árvores spanning
Capítulo 7 O problema do caminho mais curto
Capítulo 8 Grafos de Euler
Capítulo 9 Grafos hamiltonianos
Capítulo 10 Grafos planos e planares
1a Lista de exercícios
2a Lista de exercícios
3a Lista de exercícios
4a Lista de exercícios
5a Lista de exercícios
Referências e bibliografia
Índice

Autoria

Maria do Carmo Nicoletti é mestre em Computação e doutora em Física Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP-São Carlos). Além disso, é M.Sc. em Pesquisa em Ciência da Computação pela Oxford University, na Inglaterra e fez pós-doutorado na University of New South Wales, na Austrália. Pesquisadora junto ao Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (DC-UFSCar) e à Faculdade Campo Limpo Paulista (FACCAMP), atua também na área de Inteligência Computacional, com ênfase nas áreas de Aprendizado de Máquina (AM) e Representação de Conhecimentos.

Estevam R. Hruschka Jr. é mestre em Ciência da Computação pela Universidade de Brasília (UnB) e doutor em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (PEC/COPPE/UFRJ). Fez pós-doutorado na Carnegie Mellon University, nos Estados Unidos. Atualmente é professor-associado do DC-UFSCar. Seu principal interesse em pesquisa é na área de Aprendizado de Máquina (AM), particularmente na aplicação de algoritmos e técnicas de AM a dados estruturados e não estruturados.

Outras versões disponíveis

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Material suplementar

http://www.grupogen.com.br/avaconnector/index/redirectMaterial/course/9788521634461