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 des matrices irréductibles et une forte connectivité dans les systèmes de commande en réseau, soulignant l'importance des matrices d'adjacence et des structures graphiques.
Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
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 la convergence des puissances de la matrice d'adjacence et du théorème de consensus pour les matrices primitives et stochastiques, en mettant l'accent sur les propriétés spectrales et les systèmes de contrôle en réseau.
Explore les épidémies dans les données de réseau, couvrant le modèle SIR, le rapport de reproduction de base, la percolation, les réseaux dirigés et l'estimation de la probabilité maximale.
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.
Explore les algorithmes de consensus dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant des sujets tels que les modèles Metropolis-Hasting et le calcul distribué de régression des moins-quaires.
Explore les défis et les possibilités dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant les systèmes LTI, les retards, les chutes de paquets et le consensus.
