Wprowadzenie do modeli graficznych opisuje je jako „... połączenie teorii grafów z teorią prawdopodobieństwa”.
Rozumiem część teorii prawdopodobieństwa, ale mam problem ze zrozumieniem, gdzie dokładnie pasuje teoria grafów. Jakie spostrzeżenia z teorii grafów pomogły nam pogłębić nasze rozumienie rozkładów prawdopodobieństwa i podejmowania decyzji w warunkach niepewności?
Szukam konkretnych przykładów poza oczywistym zastosowaniem terminologii teoretycznej grafów w PGM, takich jak klasyfikowanie PGM jako „drzewa” lub „dwustronnego” lub „nieukierowanego” itp.