Explore les algorithmes de consensus qui varient dans le temps dans les systèmes de contrôle en réseau et le rôle de la matrice laplacienne dans l'obtention d'un consensus moyen.
Explore les graphiques et les matrices, y compris les matrices d'adjacence, de degré et de Laplace, le théorème des arbres matriciels et les arbres qui s'étendent.
Explore la matrice laplacienne dans les réseaux électriques et mécaniques, le consensus et les propriétés des matrices laplaciennes dans les systèmes de contrôle en réseau.
Explore le consensus avec les nœuds GR dans les systèmes de contrôle en réseau, en mettant l'accent sur les graphiques de condensation et le résultat principal.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Discute des défis à relever pour comparer les données non euclides, proposant une solution laplacienne pour l'alignement des graphiques et l'exploration d'un transport optimal pour le calcul de la distance des graphiques.
Explore les systèmes de contrôle en réseau, couvrant l'injection de courant, le flux laplacien, les états de consensus et la conception de diagrammes équilibrés.
Couvre l'étalonnage des modèles à l'aide de mesures, de capteurs virtuels, de la réconciliation des données et de l'identification des paramètres dans les modèles de processus.
Explore l'entrelacement des familles de polynômes et des graphiques de Ramanujan à un côté, en se concentrant sur leurs propriétés et leurs méthodes de construction.
Explore le pseudo-aléatoire dans les graphes en utilisant des valeurs propres et des polynômes, en soulignant l'importance des racines groupées et des entrelaceurs communs.
Explore le cluster spectral, la décomposition des valeurs propres, les matrices laplaciennes et l'identification des clusters au moyen de projections de vecteurs propres.
