Graphical-Model
圖模型中的圖論在哪裡？
圖模型的介紹將它們描述為“……圖論和概率論的結合”。
我得到了概率論部分，但我無法理解圖論到底適合什麼地方。圖論中的哪些見解有助於加深我們對不確定性下的概率分佈和決策的理解？
除了在 PGM 中明顯使用圖論術語之外，我正在尋找具體的例子，例如將 PGM 分類為“樹”或“二分”或“無向”等。
在概率圖模型中幾乎沒有真正的數學圖論，其中真正的數學圖論是指關於團、頂點順序、最大流最小割定理等的證明。甚至沒有使用像歐拉定理和握手引理這樣基本的東西，儘管我想人們可能會調用它們來檢查用於更新概率估計的計算機代碼的某些屬性。此外，概率圖模型很少使用超過圖類的子集，例如多圖。概率圖模型中不使用關於圖中流的定理。
如果學生 A 是概率專家但對圖論一無所知，學生 B 是圖論專家但對概率一無所知，那麼 A 肯定會比 B 更快地學習和理解概率圖模型。