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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Henry Wolkowicz. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Anjos, M. F., Desroches, M., Haque, A., Grodzevich, O., Wei, H., & Wolkowicz, H. (novembre 2006). Multi-Stage Investment Decision under Contingent Demand for Networking Planning [Communication écrite]. IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM 2006), San Francisco, California (5 pages). Lien externe
Anjos, M. F., & Wolkowicz, H. (2002). Geometry of Semidefinite Max-Cut Relaxations via Matrix Ranks. Journal of Combinatorial Optimization, 6(3), 237-270. Lien externe
Anjos, M. F., & Wolkowicz, H. (2002). Strengthened semidefinite relaxations via a second lifting for the Max-Cut problem. Discrete Applied Mathematics, 119(1-2), 79-106. Lien externe
Anjos, M. F., & Wolkowicz, H. (juin 2000). Strengthened Semidefinite Programming Relaxations for the Max-Cut Problem [Communication écrite]. Advances in Convex Analysis and Global Optimization : Honoring the Memory of C. Caratheodory (1873-1950), Boston, MA. Lien externe
Wolkowicz, H., & Anjos, M. F. (2002). Semidefinite programming for discrete optimization and matrix completion problems. Discrete Applied Mathematics, 123(1-3), 513-577. Lien externe